Can smaller lacunes derived from recent small subcortical infarcts play a role in cognition at one- year after mild stroke?
Notice bibliographique
Résumé
Recent small subcortical infarcts (RSSI) may evolve into lacunes (cavities) smaller than 3mm or even disappear. The 3mm size cut-off used in guidelines might underestimate SVD burden. We hypothesised that participants with smaller (<3mm) lacunes have better cognitive outcomes at one-year follow-up than those with larger lacunes. We also aimed to determine rates of development of lacunes <3mm. We recruited participants from two prospective stroke cohorts (MSS2 and MSS3) within 3-months after mild stroke. We included participants with MRI-confirmed RSSI and at least two MRI scans during the first one-year follow-up. We assessed for lesion change by visual assessment on T2- FLAIR (blinded). We recorded demographics, vascular risk factors, SVD burden, and clinical outcomes (NIHSS, modified Rankin score [mRS], Montreal Cognitive Assessment score [MoCA]), at baseline and one-year. We report maximum axial diameters (max-ax, mm) for RSSI and lacunes (continuous and dichotomised at < /≥3mm). We used regression analysis for associations between final lacune size/appearance and outcomes at one-year, adjusting for baseline demographics, VRF, and clinical scores. We included 198 participants; mean age 64 years (SD 11.1); 33% female. At one-year, 53/184 (26.8%) RSSI evolved into lacunes <3mm and 105/184 in to lacunes over 3mm (Table.1) Participants with lacunes <3mm had higher MoCA (MoCA<26; RR=0.57 [95%CI 0.33, 0.97]; vs 1.35 [1.05-1.75] for larger lacunes; p=0.03) and lower mRS (mRS 0-1; RR=1.79[1.11,2.91] vs 0.72[0.58-0.89]; p=.009). The end-stage lacune size correlated with RSSI max-ax diameter at baseline (r[df1]=[0.73],p<.001); there were no associations with demographics, VRF or SVD burden. At one-year, 47/143 (23.7%) participants had MoCA<26, and we investigated the effects of age, NIHSS, NART, RSSI max-ax diameter, SVD burden and MoCA at baseline and end-stage lacune max-axial diameter in this group. MoCA at baseline was a significant predictor for cognition at one-year (β=0.586, SE=0.90 [95%CI: 0.41, 0.76], p<.001). MoCA scores were lower in those with larger end-stage lacunes (β=-1.950, SE=0.70 [95%CI: 0.04, 0.56], p=0.005). Larger end-stage lacune diameters are associated with worse cognitive outcomes at one-year after mild stroke. Careful cognitive and lesion assessment of patients at diagnosis may help determine cognitive trajectories in patients with mild stroke.
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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) | 0,004 | 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 ».