Association Between Pre-Stroke Subjective Sleep Status and Post-Stroke Cognitive Impairment: A Nationwide Multi-Center Prospective Registry
Notice bibliographique
Résumé
Jia-Li Zhang,1,2,* An-Xin Wang,1,2,* Yang Yang,2,3 Qin Xu,1,2 Xiao-Ling Liao,1,2 Wei-Guo Ma,4 Ning Zhang,2,3 Chun-Xue Wang,2,3,5 Yong-Jun Wang1,2 1Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, People’s Republic of China; 2China National Clinical Research Center for Neurological Diseases, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, People’s Republic of China; 3Department of Neuropsychiatry and Behavioral Neurology and Clinical Psychology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, People’s Republic of China; 4Beijing Anzhen Hospital, Capital Medical University, Beijing, People’s Republic of China; 5Beijing Institute of Brain Disorders, Collaborative Innovation Center for Brain Disorders, Capital Medical University, Beijing, People’s Republic of China*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Ning Zhang; Chun-Xue Wang, Beijing Tiantan Hospital, 119 South 4th Ring West Road, Beijing, 100070, People’s Republic of China, Emails 827582777@qq.com; snowsen@126.comBackground: Although sleep disorders significantly increase the risk of cognitive impairment, literature is relatively scarce regarding the impact of sleep status on cognitive function in patients with acute ischemic stroke (AIS). We seek to study the association between pre-stroke subjective sleep status and cognitive function at 3 months after stroke.Patients and methods: Data were analyzed for 1,759 AIS patients from the Impairment of Cognition and Sleep after Acute Ischemic Stroke or Transient Ischemic Attack in Chinese Patients Study (ICONS). Pre-stroke subjective sleep status was assessed by the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) and Epworth Sleepiness Scale (ESS). Greater sleep fragmentation was defined as waking up in the middle of the night or early morning ≥ 3 times a week. Cognitive function was evaluated using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) at 3 months after stroke. Primary endpoint was the incidence of post-stroke cognitive impairment (PSCI) at 3 months after stroke. The association between subjective sleep status and PSCI was evaluated using multivariable logistic regression.Results: PSCI occurred in 52.1% at 3 months after stroke. Patients with very bad sleep quality before stroke were at increased risk of PSCI (OR, 2.11; 95% CI, 1.11– 4.03; P=0.03). Subgroup analysis found that the association between very bad sleep quality and PSCI was more evident among patients with high school education or above (OR, 5.73; 95% CI, 1.92– 17.10; P for interaction=0.02). In addition, patients with greater sleep fragmentation before stroke were also at higher risk of PSCI (OR, 1.55; 95% CI, 1.20– 2.01; P< 0.01). Similarly, subgroup analysis showed that the risk of PSCI was more pronounced among patients without employment (OR, 2.45; 95% CI, 1.59– 3.77; P for interaction=0.01).Conclusion: Very bad sleep quality and greater sleep fragmentation before stroke were identified as independent risk factors for PSCI at 3 months after stroke.Keywords: subjective sleep status, cognitive impairment, ischemic stroke
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».