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Enregistrement W4311633507 · doi:10.3390/brainsci12121674

Heterogeneity of White Matter Hyperintensity and Cognitive Impairment in Patients with Acute Lacunar Stroke

2022· article· en· W4311633507 sur OpenAlexaboutno aff
Mengfan Ye, Yun Zhou, Huiru Chen, Sijia Zhu, Shanshan Diao, Jieji Zhao, Yan Kong, Tan Li

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHyperintensityLacunar strokeCognitionMedicineMontreal Cognitive AssessmentStroke (engine)Internal medicineOutpatient clinicCardiologyCognitive impairmentPhysical therapyMagnetic resonance imagingPsychiatryIschemic strokeRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The severity of white matter hyperintensity (WMH) in patients with acute lacunar stroke (ALS) may be not completely parallel to cognitive impairment. Controversies persist about the effects of WMH on cognitive dysfunction. It is vital to explore whether the association may be affected by certain factors and whether a subsequent subgroup analysis is necessary. The aim of this study was to evaluate the relationship between WMH and cognitive impairment in acute lacunar stroke patients and the possible causal factors. Methods: We continuously enrolled patients with ALS who were hospitalized at the First Affiliated Hospital of Soochow University between October 2017 and June 2022. The cognitive function of all patients was assessed by using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale 14 ± 2 days after the onset of AIS, and the results were adjusted to the education level. The MoCA scale was reevaluated at the 6-month (day 182 ± 7) follow-up by outpatient visit or video. Demographic and clinical data were collected. The manifestations of chronic cerebral small-vessel disease (CSVD), including the total Fazekas score and total CSVD burden score, were assessed with an MRI scan. A mismatch refers to an inconsistency between the severity of WMH and cognitive dysfunction. A Type 1 mismatch refers to cognitive impairment with mild WMH (total Fazekas score = 0−1), and a Type 2 mismatch refers to severe WMH (total Fazekas score = 5−6) in patients with normal cognitive function. Results: Among 213 enrolled ALS patients, 66 patients (31.0%) had cognitive dysfunction, and 40 patients (18.8%) had mismatches. Twenty-seven cases (12.7%) were Type 1 mismatched, and seventeen cases (8.0%) were Type 2 mismatched. Age, gender, fibrinogen and cerebral infarction history were independent risk factors for cognitive impairment in ALS patients. Imaging features, including moderate to severe WMH, deep WMH and the total CSVD burden score, were also independently associated with cognitive impairment. The patients in the mismatched group were older, had more severe deep WMH and had a higher occurrence of depression (p < 0.05). The NIHSS score, depression and microbleeds were significantly different between the Type 1 mismatched group and the matched group (p = 0.018, p = 0.012 and p = 0.047). Patients in the Type 2 mismatched group were male (p = 0.04), had a lower level of fibrinogen (p = 0.005), a lower incidence of CMBs (p = 0.003), a lower total CSVD burden score (p = 0.017), more severe paraventricular WMH (p = 0.035) and milder deep WMH (p = 0.026). Conclusions: Our study examined a homogeneous study cohort of recruited patients with symptomatic ALS. We found heterogeneity between WMH and cognitive function in ALS patients. Despite a similar WMH severity, some baseline clinical features and other conventional CSVD imaging characteristics may account for this heterogeneity phenomenon. Our findings provide data for the early diagnosis and prevention of cognitive impairment in ALS patients and suggest that the severity of WMH is not completely parallel to cognitive impairment. The white matter microstructural injury and remote WMH effects may account for the mismatch phenomenon. More attention should be paid to understanding the underlying mechanisms and finding new imaging markers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
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Résumé présentoui

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