Importance of Retesting for the Final Diagnosis of Post-Stroke Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Post-stroke cognitive impairment (PSCI) has been defined as all problems in cognitive function that occur following a stroke. Studies published thus far on the prevalence of PSCI and post-stroke dementia (PSD) have shown conflicting estimates. The aim of this study was screening for cognitive impairment (CogI) in patients with an ischaemic stroke and finding the relationship between CogI (and its changes) and cardiovascular risk factors and imaging procedures—CT/MRI. Materials and Methods: We prospectively included patients with an ischaemic stroke admitted in the period from October 2019 to May 2022. In this period, 1328 patients were admitted, 305 of whom met the established inclusion criteria and underwent an examination of cognitive functions using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Of these, 50 patients appeared for the control examination after 6 months. Results: In the retested group, CogI at discharge was diagnosed in 37 patients (74%). In follow-up testing after 6 months, CogI was present in 30 patients (60%). Only arterial hypertension (OR: 15; 95% CI; Pearson r: 0.001), lower education level (less than 13 years) (OR: 9.7; 95% CI 2.0–48.5; Pearson r: 0.002), and higher age were significantly associated with CogI after stroke. Conclusions: We established the prevalence of CogI and its course after 6 months in a well-defined group of patients after a mild ischaemic stroke (mean NIHSS: 2 and mean mRS: 1 at the discharge). Our results show that the prevalence of CogI after an ischaemic stroke at discharge is relatively high (74%), and it tends to be a spontaneous reduction. Cognitive functions were changed in 35% of patients. The definition of PSCI was completed in only 24% of individuals. Only an examination several months after a stroke can give us more accurate information about the true prevalence of persistent CogI after a stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».