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Enregistrement W4402118756 · doi:10.1016/j.cccb.2024.100315

Trajectories of post-stroke cognitive function related to systemic inflammatory biomarkers and metabolites: The Nor-COAST study

2024· article· en· W4402118756 sur OpenAlexaboutno aff
Heidi Vihovde Sandvig, Trine Holt Edwin, Stina Aam, Katinka Nordheim Alme, Stian Lydersen, Tom Eirik Mollnes, Bjørn Heine Strand, Per Magne Ueland, Arve Ulvik, Torgeir Wethal, Anne‐Brita Knapskog, Ingvild Saltvedt

Notice bibliographique

RevueCerebral Circulation - Cognition and Behavior · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionSystemic inflammationStroke (engine)MedicineFunction (biology)InflammationInternal medicineBiologyPsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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