Post - Stroke Vascular Cognitive Impairment Among Indigenous Africans : Data from the SIREN Study
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment and dementia (CID) attributable to vascular brain disease is an escalating public health problem. Stroke, a leading cause of vascular CID has the highest burden and worse outcomes (including cognitive dysfunction) among people of African ancestry. About 50% of indigenous African stroke survivors exhibited cognitive dysfunction in previous studies although the studies had modest sample sizes. Determinants of VCI include The reasons for the susceptibility to poorer cognitive outcomes likely involve genetic, epigenetic and non - genetic mechanisms. 1166 stroke survivors in the SIREN cohort underwent cognitive assessment at 3 months after stroke using the Community Screening Instrument for Dementia (CSID), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA and selected tools from the Vascular Neuropsychological Battery (V- NB). Subjects were cognitively categorized into normal and impaired using the VasCog Criteria and covariates associated with cognitive impairment were determined by logistic regression using the R software. Among 1166 West African stroke survivors in the SIREN study, 48% were cognitively impaired at 3 months after stroke. Factors independently associated with post-stroke cognitive impairment include low educational attainment, higher stroke severity, male gender, low intake of green leafy vegetable, diabetes mellitus and older age while a higher cognitive and social lifestyle score (CSLS) was protective. Global and cortical atrophy on neuroimaging were also associated with cognitive impairment in the cohort. Frequency of post-stroke cognitive dysfunction is high among indigenous African stroke survivors and determinants include ageing, vital social determinants of health, vascular factors, dietary and imaging factors. Supported by: NIH grants NIH U54HG007479-01, U01HG010273, R01NS107900 and UK Royal Society FLAIR Grants FLR/R1/191813 and FCG/R1/201034.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».