Investigating the Long-Term Cognitive Impairments of Stroke: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is a major cause of long-term morbidity, a cognitive impairment that affects instrumental activities of daily living and quality of life for survivors and caregivers. It is imperative that patients with the risk of Post-stroke cognitive impairment (PSCI) are identified early and interventions instituted as soon as possible. This study aims to demystify cognitive domains affected after a stroke, discover features on imaging that suggest the likelihood for the development of PSCI, assess survivors’ quality of life, and examine the impact of non-pharmacological and pharmacological interventions on Post-stroke Cognitive impairment (PSCI). Using the PRISMA 2020 guideline, three databases were used: PubMed, Cochrane, and Google Scholar. 1,773 articles were identified; however, after applying inclusion and exclusion criteria and other filters, 13 articles were used for this study: 4 being observational studies, three systematic reviews and meta-analyses, and two narrative literature. The characteristics of each article that passed the quality check were analyzed in tabular form, and the discussion followed afterward. This study found that at three months following a stroke, survivors’ Montreal Cognitive Assessment (MoCA) improves. It also sheds more light on the various cognitive assessment tools available and the many nonpharmacologic interventions available to post-stroke victims and caregivers as more investigations are still being carried out to ascertain the usefulness of pharmacological intervention.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».