Baseline Function and Rehabilitation Are as Important as Stroke Severity as Long-term Predictors of Cognitive Performance Post-stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although individuals with low stroke severity tend to recover well, cognitive impairment is common independent of stroke size or location. In this study, the patterns of recovery for individual cognitive domains and factors associated with outcome were examined. DESIGN: A prospectively enrolled cohort of patients with minor stroke was administered cognitive testing at 1, 6, and 12 mos postinfarct. Composite T scores were generated for global cognition and well as independent cognitive domains at each time point. Paired t tests compared changes in scores over time. Regression models identified factors associated with improvement. RESULTS: A total of 46 patients, with an average NIH Stroke Scale score of 2.7, were enrolled. Average age was 61.3 yrs. Patients improved overall between 1 and 6 mos; however, distinct patterns of recovery were seen for different cognitive domains. The most significant improvement was in spatial memory. Verbal memory scores remained low longitudinally. Motor speed and executive function increased, then plateaued. Despite a mean education of 13.6 yrs, only 36% of global cognition scores were higher than or equal to the normative mean at 12 mos, and only 57% of patients improved their global scores from 6 to 12 mos. Late recovery was associated with lower NIH Stroke Scale scores, higher 1-mo Montreal Cognitive Assessment scores, and rehabilitation. Baseline function predicted overall long-term recovery. CONCLUSION: Patterns of recovery are distinct for individual cognitive domains for patients with minor stroke. Stroke severity and rehabilitation influence trajectory. Premorbid baseline predicts long-term outcome.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».