Relation between sleep disorders and post-stroke cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the effects of sleep disorders on post-stroke cognitive impairment (PSCI) and other factors affecting post-stroke cognitive impairment. Methods A total of 1,542 first-ever stroke inpatients in department of neurology of Tianjin Huanhu Hospital from 2015.6.1 to 2016.12.31. We recorded the personal history of patients. The MMSE (mini-mental state examination), MoCA (Montreal Cognitive Assessment), HAMD (Hamilton Depression Scale), BI (Barthel index), mRS (Modified Rankin Scale), PSQI (Pittsburgh Sleep Quality Index), ESS (Epworth Sleepiness Scale), Berlin questionnaire, nocturnal TST (total sleep time) were assessed before discharge. All patients were followed up at 3 months, 6 months, and 4 years (2019–2020) after stroke. During follow-up, the above scales should be evaluated again to assess the sleep status and cognitive function of patients at that time. Results Nocturnal TST (>8 h) (OR 3.540, 95% CI 1.692–7.406, P = 0.001) was a risk factor for cognitive impairment 3 months after stroke. Nocturnal TST (<7 h) (OR 6.504, 95% CI 3.404–12.427, P < 0.001) was a risk factor for cognitive impairment 6 months after stroke. Low sleep quality (OR 2.079, 95% CI 1.177–3.672, P = 0.012), sleepiness (OR 3.988, 95% CI 1.804–8.818, P = 0.001), nocturnal TST (<7 h) (OR 11.334, 95% CI 6.365–20.183, P < 0.001), nocturnal TST (>8 h) (OR 4.096, 95% CI 1.682–9.975, P = 0.002) were risk factors for cognitive impairment 4 years after stroke. The prevalence of cognitive impairment with TIA were 79.3% at admission, 68.1% at 3-months follow-up, 62.1% at 6-months follow-up and 52.2% at 4-year follow-up. Conclusion Long or short nocturnal TST (<7 h or >8 h) was a risk factor for cognitive impairment after stroke (3 months, 6 months and 4 years). Poor sleep quality and sleepiness were shown to be risk factors for cognitive impairment at 4-year follow-up. Cognitive impairment was very common in patients with TIA.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».