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Enregistrement W4391438907 · doi:10.1161/str.55.suppl_1.tp38

Abstract TP38: Cognitive Decline After Stroke Correlates With Small Vessel Disease and Race

2024· article· en· W4391438907 sur OpenAlexaboutno aff
Karly Pikel, Lawson Logue, Matthew Germroth, Michael Parrish, Caylee McCain, Souvik Sen

Notice bibliographique

RevueStroke · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Cognitive declineRace (biology)DiseaseCognitionCardiologyInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationGerontologyDementiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: An Asian study found 30% of patients showed a cognitive decline measured by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score one year after stroke. There is limited US data on this subject. We investigated 1) decline rate in MoCA one year post-stroke 2) racial differences in baseline MoCA post-stroke and 3) if racial differences in small vessel disease (SVD) correlated with the decline in MoCA. Methods: MoCA was assessed in the PREMIERS trial (NCT#02541032) at baseline and one year after index stroke. Sub-scores for each MoCA domain were combined into a total score. The Fazekas scale was used to rate white matter signal abnormalities on patient MRI FLAIR images at baseline. Patients were categorized by total, deep white matter (DWM), and periventricular white matter scores. They were then sub-categorized into none/mild or moderate/severe groups. A one year cognitive decline was defined as a decline in MoCA scores by ≥2 points. Results: Of 280 patients, 30.4% had a ≥2 decline in MoCA score, with no significant difference between AA and white (29.4% vs. 32.9%, p=0.57). However, AA patients had lower baseline total MoCA scores (20.4±4.6 vs. 22.6±3.9, p<0.001), visuospatial/executive (3.1±1.5 vs. 3.7±1.3, p<0.001), naming (2.5±0.7 vs. 2.8±0.4, p=0.001), and attention (4.2±2.1 vs. 4.9±1.9, p<0.001) sub-scores. Overall, baseline MoCA was lower in patients with moderate/severe total Fazekas scores (20.1±5.0 vs. 21.6±4.2, p=0.015) and DWM sub-scores (20.1±5.2 vs. 21.4±4.2, p=0.048). In AA, baseline MoCA remained lower in patients with moderate/severe total Fazekas scores (19.6±5.1 vs. 21.0±4.2, p=0.039) and DWM sub-scores (19.4±5.5 vs. 21.0±4.1, p=0.055). This was contrary to White patients with moderate/severe total Fazekas scores (22.3. ±4.4 vs. 23.0±3.9, p=0.50) and DWM sub-scores (23.1±2.3 vs. 22.7±4.4, p=0.73). Conclusion: We report that 30.4% of patients in this US-based study showed a decline in MoCA score one year post-stroke, which aligns with a similar study conducted in Asia. A significant association was found between the AA race and lower baseline total MoCA score compared to white patients. Moderate/severe total and DWM Fazekas scores are also significantly associated with lower baseline MoCA scores, a finding specific to AA patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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