Trajectories of post-stroke cognitive function related to systemic inflammatory biomarkers and metabolites: The Nor-COAST study
Notice bibliographique
Résumé
We have previously shown that cytokines, the complement system, neopterin, the kynurenine pathway, and vitamin B6-indexes were associated with post-stroke cognitive impairment. In this study, we aimed to investigate whether these biomarkers and metabolites are associated with different trajectories of cognitive function post-stroke using Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale. The Norwegian Cognitive Impairment After Stroke study (Nor-COAST) is a prospective multicentre cohort study of patients with acute stroke, recruited from 2015 through 2017. The present study included participants with ischemic stroke and measurements of inflammatory biomarkers and metabolites in plasma. Included participants had performed MoCA at baseline and at least one additional follow-up. Trajectories of post-stroke cognitive function was modelled utilizing MoCA scores from baseline, 3 months, 18 months, and 36 months post-stroke. We used multinominal logistic regression with trajectory groups as dependent variable and inflammatory biomarkers and metabolites (cytokines, a complement marker, neopterin, metabolites from the kynurenine pathway, and vitamin-B6-indexes) at baseline as covariates in a model adjusted for age, sex, creatinine and hospital. 401 participants were included. Mean age (SD) 71.3 (11.6) years, 59 % males, and mean (SD) NIHSS score at day 1 after hospital admission 2.5 (3.3). We identified three trajectory groups of post-stroke cognitive function: “Low and declining” (11 %), “Moderate and stable” (33%), and “High and increasing” (56 %). High baseline levels of neopterin, quinolinic acid, the PAr-index, the terminal complement complex, interleukin 6 and macrophage inflammatory protein 1α were associated with increased risk of being in group “Low and declining” compared to “High and increasing” (p<0.05). Preliminary results show that higher levels of systemic inflammatory biomarkers and metabolites were associated with post-stroke cognitive dysfunction.
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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) | 0,000 | 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 ».