Association of Temporalis Muscle Mass with Early Cognitive Impairment in Older Patients with Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
The prognostic value of temporal muscle mass has been studied in various neurological disorders. Herein, we investigated the association between temporal muscle mass and early cognitive function in patients with acute ischemic stroke. This study included 126 patients with acute cerebral infarction aged ≥65 years. Temporal muscle thickness (TMT) was measured using T2-weighted brain magnetic resonance imaging at admission for acute stroke. Within 2 weeks of stroke onset, skeletal mass index (SMI) and cognitive function were assessed using bioelectrical impedance analysis and the Korean version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), respectively. Pearson’s correlation analyzed the correlation between TMT and SMI, and multiple linear regression analyzed independent predictors of early post-stroke cognitive function. TMT and SMI were significantly positively correlated (R = 0.36, p < 0.001). After adjusting for covariates, TMT was an independent predictor of early post-stroke cognitive function, stratified by the MoCA score (β = 1.040, p = 0.017), age (β = −0.27, p = 0.006), stroke severity (β = −0.298, p = 0.007), and education level (β = 0.38, p = 0.008). TMT may be used as a surrogate marker for evaluating skeletal muscle mass because it is significantly associated with post-stroke cognitive function during the acute phase of ischemic stroke; therefore, TMT may help detect older patients at a high risk of early post-stroke cognitive impairment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».