Cognitive recovery in patients with post-stroke subjective cognitive complaints
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: The objective cognitive trajectory in patients with post-stroke subjective cognitive complaints (SCC) over time remained unknown. We investigated cognitive outcomes in patients with SCC within 1 year after stroke, and determined factors associated with cognitive recovery. Methods: This study included 599 patients with a clinical diagnosis of post-stroke SCC and evidence of cognitive deficits including Clinical Dementia Rating Scale (CDR) = 0.5, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score <26, and Mini-Mental State Examination score >17 (illiterate) or >20 (primary school) or >24 (junior school or above). Neuropsychological assessment was performed at baseline (2 weeks to 6 months after stroke) and 6-month follow-up visit. Cognitive recovery was operationalized as unimpaired cognition (MoCA score ≥26 and CDR = 0) after 6 months. Factors associated with recovery were defined through logistic regression analysis. Results: After 6 months, 583 patients completed the follow-up with 80 (13.72%) presenting cognitive recovery, among which, 22 (9.48%) cases reported SCC within 2 weeks after stroke, six (10%) at 15-30 days, 13 (15.12%) at 31-60 days, 10 (16.13%) at 61-90 days, five (10.42%) at 91-120 days, nine (23.08%) at 121-150 days, and 15 (26.79%) at 151-180 days. Compared to those reported cognitive complaints at 151-180 days after stroke, patients with early post-stroke SCC had poorer cognitive recovery, which was only significant in individuals with high level of education. Male sex, higher baseline MoCA scores, coffee intake and thalamus lesions were independently associated with high chance of cognitive recovery. Conclusions: Although post-stroke SCC contributes to persisting objective cognitive deficits, some patients presented cognitive recovery within 1 year after stroke. Patients with a high education level reporting SCC at earlier stage after stroke had poorer cognitive recovery. Male, higher baseline MoCA scores, coffee intake and thalamus lesions appear to independently predict cognitive recovery.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».