Evolving Profile and Determinants of Post-Stroke Cognitive Impairment in the 3rd Month among Kinshasa’s Survivors (Democratic Republic of the Congo)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neurocognitive impairments are common among stroke survivors. Despite their negative impact on daily life, their evolving, and determinants are not fully known in our context. To determine evolving characteristics of post-stroke cognitive impairment in the 3rd month as well as determinants among Kinshasa’s adult survivors is the aim of this study. Methods: We sought to determine neurocognitive deficits in the 3rd month in a prospective single-group cohort study in 3 hospital centers in Kinshasa. Eighty-six adult stroke survivors with a neurological and neuroimaging computerized diagnosis of stroke were assessed using MOCA (Montreal Cognitive Assessment) in the first and the third months post-stroke. Results: Neurocognitive disorders ranged from 79.1% in the first month to 54.7% in the third month after stroke (with 4.7% with severe decline). Gender female [AOR = 86.3 (CI95%: 2.8 - 2643.7); p 0.01], Chronic hypertension ([AOR = 26.8 (CI95%: 2.55 - 282.55); p 0.01]), the pathological lipid profile [AOR = 8.7 (CI95%: 1.10 - 68.82); p = 0.04] and worse MOCA score at the first month ([AOR = 41.2 (CI95%: 8.13 - 2134.81); p = 0.021]) were identified as worse predictors of cognitive impairments at the third month post-stroke. Conclusion: Post-stroke cognitive impairment is common and decreases in the 3rd month post-stroke. Chronic hypertension, gender, lipid profile, and the first month MOCA score are predictors of worse cognitive performance in Kinshasa survivors. These findings suggested the role of early management in improving cognition and the control of stroke risk factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».