Brain lesions and cognitive decline in patients with atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: Foundation. Main funding source(s): Swiss National Science Foundation, Swiss Heart Foundation Background In addition to clinical stroke, atrial fibrillation (AF) is associated with a high burden of various vascular brain lesions, the majority of which are silent. However, the impact of these lesions on cognitive performance remains unclear. Purpose Our aim was to assess the association between vascular brain lesions and cognitive decline in clinically asymptomatic AF patients. Methods In a prospective multicentre cohort trial, we included 1536 clinically stable AF patients aged ≥65 years and a limited number of patients aged 45–64 years (90% on oral anticoagulation therapy). Patients underwent brain magnetic resonance imaging (bMRI) for the detection of any brain lesions at baseline (ischemic brain lesions and microbleeds) and yearly cognitive assessment using different standardized tests. Cognitive decline was defined as a measurement >1 standard deviation of the age-education standardized baseline population, compared with individual baseline levels. Multivariable adjusted Cox regression analyses were performed to assess the relationship of baseline brain lesions presence with cognitive decline during follow-up. Results At the time of inclusion, 1030 (67%) of 1536 patients (mean age 72±8 years, 73% male) had one or more vascular brain lesions on baseline MRI. Based on the Montreal Cognitive Assessment score (MoCA), cognitive decline developed in 159 (10%) patients during a mean follow-up of 4.8 years. The incidence rate (per 100 person-years) for cognitive decline (MoCA score) was 3.64 and 1.82 in patients with and without brain lesions, respectively. After multivariable adjustment, the hazard ratio (95% CI) for cognitive decline (MoCA score) was 1.29 (0.85-1.96). The association of brain lesions with cognitive decline was 1.57 (1.02-2.40) for the Digit Symbol Substitution Test (DSST), 1.28 (1.01 to 1.63) for the semantic fluency test (SFT), and 0.91 (0.69-1.21) for the Trail Making Test Part A (TMT-A). Conclusion In our contemporary AF cohort, two thirds of patients had brain lesions on baseline MRI, and these lesions were predictive of worse cognitive outcomes in the mid-term on some of the tests used. The full effects on cognitive outcome will be obtained during even longer follow-up.
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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 | 0,000 | 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 ».