Pridection of cognitive dysfunction in the early outcome after acute stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background Stroke is a critical disorder that affects ~13.7 million people worldwide each year. Patients who suffer from a stroke frequently develop abnormalities in cognitive abilities. Aim We aimed to study the factors and parameters through which we can predict the occurrence of cognitive impairment in patients suffering an acute stroke. Patients and methods A prospective cohort study included 60 acute cerebral stroke patients who attended Neuropsychiatry Department of Tanta University Hospital. All the patients were examined by using the Montreal Cognitive Assessment, mini-mental state examination (MMSE), verbal fluency, and clock drawing test twice, once in the early few days after the stroke and the other at three months after stroke onset for evaluation of the cognition. Results In the first visit, poststroke cognitive assessment (in the early few days after stroke) using Montreal Cognitive Assessment, MMSE, verbal fluency and clock drawing tests, hypertension, high severity of the stroke, increasing age, dyslipidemia, ischemic type of stroke, male gender were the significant risk factors for the early cognitive dysfunction while in the second visit, dyslipidemia, hypertension, increasing severity of the stroke and increasing age were the significant risk factors for the late cognitive dysfunction by 3 months after stroke onset. Conclusion Poststroke cognitive function was assessed using Montreal Cognitive Assessment, MMSE, and Verbal Fluency Tests at two-time points. The study found that advanced age, hypertension, large stroke size, higher stroke severity, and female sex were significant risk factors for poststroke cognitive dysfunction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».