A Personalized Methodology for Assessing Early Post-Stroke Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of а study is to identify the main indicators of the individual profile of patients with early post-stroke cognitive impairment. The study included 200 patients diagnosed with ischemic stroke with cognitive decline. Medical history included an assessment of demographic parameters, cardiovascular risk factors, and comorbidities. The functional status of patients was assessed using various assessment tools: the Barthel Index, the Modified Rankin Scale, and the National Institutes of Health Stroke Scale. The patient’s cognitive and psycho-emotional profile was assessed using scales: the Montreal Cognitive Assessment Scale, the Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly, the Modified Hachinski Ischemic Scale, the Hospital Anxiety and Depression Scale, the Apathy Evaluation Scale, the Multidimensional Fatigue Inventory-20, the Buss-Perry Aggression Questionnaire-24 and additional scales for assessing praxis, semantic aphasia, perception, and executive function. To objectively assess cognitive dysfunction, long-latency acoustic endogenous evoked potential parameters were assessed. The laboratory tests included the evaluation of the levels of cytokines. Neuroimaging parameters (stroke location, preexisting vascular and neurodegenerative disease) were assessed using magnetic resonance imaging (MRI). The patient profile with varying severity of cognitive impairment, pre-stroke cognitive decline, and lesion lateralization was determined by discriminant analysis of clinical and paraclinical parameters using ML algorithms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».