Risk factors for cognitive impairment and dementia after stroke: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment and dementia are highly prevalent among stroke survivors and represent a major burden for patients, carers, and health-care systems. We studied the risk factors for post-stroke cognitive impairment (PSCI) and dementia (PSD) beyond the well established risk factors of age and stroke severity. METHODS: In this systematic review and meta-analysis we conducted a systematic literature search from database inception until Sept 15, 2023. We selected prospective and retrospective cohort studies, post-hoc analyses from randomised controlled trials, and nested case-control studies of patients with acute stroke (ischaemic, haemorrhagic, and transient ischaemic attack), exploring associations between risk factors at baseline and PSCI or PSD over a follow-up period of at least 3 months. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. We calculated pooled relative risks (RRs) with random-effects meta-analyses and performed subgroup, meta-regression, and sensitivity analyses. This study was preregistered with PROSPERO, CRD42020164959. FINDINGS: We identified 162 eligible articles for our systematic review, of which 113 articles (89 studies, 160 783 patients) were eligible for meta-analysis. Baseline cognitive impairment was the strongest risk factor for PSCI (RR 2·00, 95% CI 1·66-2·40) and PSD (3·10, 2·77-3·47). We identified diabetes (1·29, 1·14-1·45), presence or history of atrial fibrillation (1·29, 1·04-1·60), presence of moderate or severe white matter hyperintensities (WMH; 1·51, 1·20-1·91), and WMH severity (1·30, 1·10-1·55, per SD increase) as treatable risk factors for PSCI, independent of age and stroke severity. For PSD, we identified diabetes (1·38, 1·10-1·72), presence of moderate or severe WMH (1·55, 1·01-2·38), and WMH severity (1·61, 1·20-2·14, per SD increase) as treatable risk factors. Additional risk factors included lower educational attainment, previous stroke, left hemisphere stroke, presence of three or more lacunes, brain atrophy, and low baseline functional status. Associations of risk factors with PSD were weaker in studies conducted and published more recently. We found substantial interstudy heterogeneity and evidence of reporting bias. INTERPRETATION: Our results highlight the importance of cognitive impairment in the acute phase after stroke for long-term prediction of PSCI and PSD. Treatable risk factors include diabetes, atrial fibrillation, and markers of cerebral small vessel disease (ie, white matter hyperintensities and lacunes). Future trials should explore these risk factors as potential targets for prevention of PSCI and PSD. FUNDING: German Research Foundation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».