Impact and Implications of Neurocognitive Dysfunction in the Management of Ischemic Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Neurocognitive dysfunction is common in heart failure (HF), with 30% to 80% of patients experiencing some degree of deficits in one or more cognitive domains, including memory, attention, learning ability, executive function, and psychomotor speed. Although the mechanism is not fully understood, reduced cardiac output, comorbidities, chronic cerebral hypoperfusion, and cardioembolic brain injury leading to cerebral hypoxia and brain damage seem to trigger the neurocognitive dysfunction in HF. Cognitive impairment is independently associated with worse outcomes including mortality, rehospitalization, and reduced quality of life. Patients with poorer cognitive function are at an increased risk of severe disease as they tend to have greater difficulty complying with treatment requirements. Coronary revascularization in patients with ischemic HF has the potential to improve cardiovascular outcomes but risks worsening neurocognitive dysfunction even further. Revascularization by coronary artery bypass grafting carries inherent risks for delirium, cognitive impairment, neurologic injury, and stroke, which are known to exacerbate the risk of neurocognitive dysfunction. Alternatively, percutaneous coronary intervention, as a less-invasive approach, has the potential to minimize the risk of cognitive impairment but has not yet been evaluated as an alternative to coronary artery bypass grafting in patients with ischemic HF. Therefore, it is paramount to raise awareness of the neurocognitive consequences in ischemic HF and devise strategies for recognition and prevention as an important target of patient management and personalized decision making that contributes to patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,360 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».