Cognitive impairment after first-ever ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim Ischemic stroke has a good outcome because these patients usually have a good motor recovery. The aim of this work was to assess the prognostic value of the neurocognitive status to detect early cognitive dysfunction in stroke phases, evaluate outcome after first-ever ischemic stroke, and to choose proper preventive management of stroke cognitive dysfunction. Patients and methods Patients with ischemic stroke were prospectively evaluated using Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini-Mental State Examination (MMSE) individually and in combination with National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), either at the subacute stroke phase or within 2 weeks (baseline), and modified Rankin scale (mRS) scores, for functional outcome 3 and 6 months later. Results Cognitive impairment was diagnosed at baseline in 37.5% of patients with median NIHSS=4 and median mRS=2 ( P <0.001). Baseline NIHSS, MMSE, and MoCA can individually predict mRS scores at 3 and 6 months, and NIHSS is the strongest predictor. However, patients with more disability at baseline (NIHSS>2), baseline MoCA, and MMSE had a moderately large significant predictive value to the baseline NIHSS for mRS scores at 3 and 6 months. Conclusion Screening of cognitive state at the subacute stroke phase can predict functional outcome independently and improve the predictive value of stroke severity scores. And it is important to evaluate what cognition is, and the brief cognitive test may facilitate assessment in the early phases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».