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Enregistrement W4399677903 · doi:10.1093/eurjpc/zwae175.148

Physical functioning predicts cognition in systolic heart failure

2024· article· en· W4399677903 sur OpenAlexaffabout
François Besnier, Christine Gagnon, Floriane Sellier, B. Bérubé, François Vachon, Évelyne Dupuy, Josep Iglésies, Mathieu Gayda, Valérie Dionne, H. Benhalima, Anil Nigam, P L'allier, Nadia Bouabdallaoui, Joëlle Rouleau, Louis Bherer

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEjection fractionMedicineStroop effectHeart failureMontreal Cognitive AssessmentCognitionNeuropsychologyCardiologyInternal medicineExecutive functionsCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Physical and cognitive deficits often coexist as comorbidities in individuals with chronic heart failure (CHF). Commonly used in clinical settings, the 6-minute walking test (6MWT), Timed-Up and Go (TUG) and the 10m walking speed (WS) are functional tests that have demonstrated associations with global cognition and specific cognitive domains such as processing speed and executive functions in the elderly. However, there is limited understanding regarding their association with cognition in individuals with chronic heart failure (CHF) with reduced or preserved left ventricular ejection fraction (LVEF). Objectives To compare cognition and physical functions in CHF patients with reduced LVEF versus those with mildly reduced or normal LVEF (R-LVEF ≤40% vs N-LVEF >40%). To examine if functional tests predict cognitive performance in each CHF subtype. Methods 42 patients with CHF (66.8±8.1 years old) performed the 6MWT, TUG, and 10m walking test. Neuropsychological tests involved the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Stroop task and the Rey auditory verbal learning test to assess global cognition, executive functions, processing speed, and episodic memory. LVEF was measured by echocardiography. Results mean LVEF were 32.3±6.9% and 52.6±7.7% for R-LVEF and N-LVEF (p<0.001). Age, education, NYHA class, 6MWT, TUG and WS were similar between groups (p>0.05). After adjusting for age, sex, and education, there was no group difference in the MoCA (23.2±3.9 vs 24.9±3.9 p=0.22 respectively for R-LVEF and N-LVEF). The Stroop inhibition and the Stroop switching task revealed significantly lower performances in R-LVEF vs N-LVEF (81.8±28.7s vs 62.6±13.5s p=0.013 and 89.5±32.8s vs 69.5±14.1s, p=0.016 respectively), as well as fewer words recalled on the fifth repetition of the verbal learning test and the immediate recall (9.2±2.7 vs 11.3±2.3, p=0.020 and 6.2±3.4 vs 8.5±2.6 p=0.013 respectively). Simple linear regressions showed that the 6MWT (R=0.46, p=0.002) and TUG (R= -0.52, p=0.007) significantly predicted MoCA scores in R-LVEF but not in N-LVEF. 6MWT (R= -0.39 p=0.013), TUG (R= 0.47 p=0.016) and WS (R= -0.46 p=0.003) also predicted performances in the Stroop switching condition in R-LVEF only. Conclusion Physical functions are similar between CHF patients with reduced LVEF versus those with mildly reduced or normal LVEF.Global cognition, executive function, and verbal memory (encoding) were lower in CHF with reduced LVEF versus those with mildly reduced/normal LVEF. Functional tests predicted global cognition and executive function in CHF participants with reduced LVEF. Future studies are needed to better understand the pathophysiology of cognitive and physical function deficits in CHF with reduced and preserved LVEF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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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