Cerebral Small Vessel Disease and Cognitive Decline Following Transient Ischemic Attack: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cerebral small vessel disease (CSVD) is a common incidental finding on cerebral MRI in patients with transient ischemic attack (TIA) and stroke and has been linked to increased cerebrovascular risk and cognitive decline. This study aimed to investigate the prevalence of CSVD imaging biomarkers in TIA patients and evaluate their association with cognitive function over three years following the ischemic event. Methods A cohort of 246 TIA patients from the INSPiRE-TMS (ClinicalTrials.gov: NCT01586702 ) study were included. The CSVD-score – including white matter hyperintensities (WMH), lacunes, cerebral microbleeds (CMBs), and enlarged perivascular spaces (PVS) – was assessed on baseline MRI. Cognitive performance was assessed via the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) at baseline and annual outpatient visits up to 3 years. Results CSVD was present in 58.5% of TIA patients. The most prevalent imaging biomarker was lacunes (36.6%), followed by PVS (28.1%), WMH (19.5%) and CMBs (17.9%). Cumulative CSVD-score (range 0-4) was an independently associated with cognitive decline up to 3 years (β = -0.53, 95% CI -0.97 – -0.09, p = 0.018), alongside advanced age (β = -0.08, 95% CI -0.13 – -0.03, p=0.001). CMB burden was the strongest predictive component of the CSVD-score (β = 0.42, 95% CI -0.63 – -0.21, p < 0.001). Specifically, CSVD-score had a significant negative effect on the memory domain of cognitive function with an adjusted β of - 0.18 (95% CI -0.32 – -0.04, p = 0.014). Conclusion Imaging biomarkers of CSVD are present in more than half of TIA patients and are an independent predictor of cognitive decline up to 3 years, with the strongest effect on the memory domain of cognitive function. Whether the presence of CMBs is the strongest predictive imaging biomarker of cognitive decline in TIA patients requires confirmation in further studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».