Prevalence and predictors of post-stroke cognitive impairment among stroke survivors in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the characteristics and determinants of post-stroke cognitive impairment in residents of low- and middle-income countries. The objective of this study was to determine the frequencies, patterns, and risk factors for cognitive impairment in a cross-sectional study of consecutive stroke patients cared for at Uganda's Mulago Hospital, located in sub-Saharan Africa. METHODS: 131 patients were enrolled a minimum of 3-months after hospital admission for stroke. A questionnaire, clinical examination findings, and laboratory test results were used to collect demographic information and data on vascular risk factors and clinical characteristics. Independent predictor variables associated with cognitive impairment were ascertained. Stroke impairments, disability, and handicap were assessed using the National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS), Barthel Index (BI), and modified Rankin scale (mRS), respectively. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to assess participants' cognitive function. Stepwise multiple logistic regression was used to identify variables independently associated with cognitive impairment. RESULTS: The overall mean MoCA score was 11.7-points (range 0.0-28.0-points) for 128 patients with available data of whom 66.4% were categorized as cognitively impaired (MoCA < 19-points). Increasing age (OR 1.04, 95% CI 1.00-1.07; p = 0.026), low level of education (OR 3.23, 95% CI 1.25-8.33; p = 0.016), functional handicap (mRS 3-5; OR 1.84, 95% CI 1.28-2.63; p < 0.001) and high LDL cholesterol (OR 2.74, 95% CI 1.14-6.56; p = 0.024) were independently associated with cognitive impairment. CONCLUSIONS: Our findings highlight the high burden and need for awareness of cognitive impairment in post stroke populations in the sub-Saharan region and serve to emphasize the importance of detailed cognitive assessment as part of routine clinical evaluation of patients who have had 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 | 0,000 |
| 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 ».