Risk factors and protective factors for cognitive outcomes after cerebral stroke: the results of statistical modeling using clinical data and neuroimaging
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To predict the dynamics of cognitive impairment (CI) in patients with ischemic stroke based on clinical and neuroimaging data using digital morphometry of “strategic zones” of the brain and a comprehensive neuropsychological study. Design and methods. Sixty patients in the early recovery period of ischemic stroke were examined including the following methods: morphometry (in mm) of hippocampus in the mediobasal parts of temporal lobes on the coronal section and the thalamus, an interview with a clinical psychologist, the MMSE mental status assessment scale, tests for assessing the frontal dysfunction FAB and MoC A. To consider information from the psychologist’s conclusion, text mining methods were used, the TF-IDF measure was calculated, which makes it possible to identify the main topic of messages and carry out their clustering (Ward’s method identified 3 clusters). For the analysis of CI in patients, logistic regression was used, where binarized values of the MMSE and MоCA scales were considered as target variables. Results. Based on the results of modeling with target variables, respectively, where the test results on the MMSE and MoCA scales are more or less than 24 points, we found that the results of the MoCA scale or the MMSE scale assessed in the first 6 months after stroke did not predict the risk of CI after stroke. The gender did not play any role for CI development after stroke in our study. Age < 65 years decreased the possibility of CI development after stroke by an average of 0,6–1,4 % (HR = 1,006 — for MoCA and HR = 1,014 — for MMSE assessment). The results of hippocampal morphometry according to neuroimaging data showed that the height of the left hippocampus greater than 6,8 mm increases the likelihood of the absence of CI after stroke by 1,11–1,24 times (HR = 1,11 (MoCA) and HR = 1,24 (MMSE)). Being assigned to the first or second clusters by a psychologist based on neuropsychological testing reduced the risk of developing CI by 2,62–6,19 times (HR = 6,19 (MoCA) and HR = 2,62 (MMSE)) and 3,36–9,02 times (HR = 9,02 (MoCA) and HR = 3,36 (MSSE)), respectively. Conclusions. Some indicators of brain morphometry seem to be informative and helpful regarding the diagnosis and further management of patients with post-stroke CI in the early recovery period of ischemic stroke.
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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».