Incidence of post-stroke cognitive impairment in patients with first-ever ischemic stroke: a multicenter cross-sectional study in China
Notice bibliographique
Résumé
Background: Post-stroke cognitive impairment (PSCI) is a common sequela after stroke. China has a large population of stroke survivors, but a large-scale survey on the incidence and risk factors for PSCI has not been undertaken. We aimed to calculate the incidence and risk factors for vascular cognitive symptoms among first-ever stroke survivors in China through a multicenter cross-sectional study. Methods: From May 1, 2019 to November 30, 2019, patients with a clinical diagnosis of first-ever ischemic stroke were recruited from 563 hospitalized-based stroke center networks in 30 provinces of China. Cognitive impairment was measured by 5-min National Institute of Neurological Disease and Stroke-Canadian Stroke Network (NINDS-CSN) at 3-6 months after the indexed stroke. Stepwise multivariate regression and stratified analysis were performed to assess the association between PSCI and demographic variables. Findings: A total of 24,055 first-ever ischemic stroke patients were enrolled, with an average age of 70.25 ± 9.88 years. The incidence of PSCI as per the 5-min NINDS-CSN was 78.7%. Age ≥75 years old (OR: 1.887, 95%CI: 1.391-2.559), western regional residence (OR: 1.620, 95%CI: 1.411-1.860) and lower education level were associated with increased PSCI risk. Hypertension might be related to non-PSCI (OR: 0.832, 95%CI: 0.779-0.888). For patients under 45 years old, unemployment was an independent risk factor for PSCI (OR: 6.097, 95%CI: 1.385-26.830). For patients who were residents of the southern region (OR: 1.490, 95%CI: 1.185-1.873) and non-manual workers (OR: 2.122, 95%CI: 1.188-3.792), diabetes was related to PSCI. Interpretation: PSCI is common in Chinese patients with first-ever stroke, and many risk factors are related to the occurrence of PSCI. Funding: The Beijing Hospitals Authority Youth Program (No. QMS20200801); Youth Program of the National Natural Science Foundation of China (No. 81801142); the Key Project of Science and Technology Development of China Railway Corporation (No. K2019Z005); The Capital Health Research and Development of Special (No. 2020-2-2014); Science and Technology Innovation 2030-Major Project (No. 2021ZD0201806).
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».