Serum multi-trace elements and post-stroke cognitive impairment: a prospective observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Post-stroke cognitive impairment (PSCI) significantly affects stroke survivors. Identifying modifiable risk factors for PSCI is essential. Serum multi-trace elements are crucial for neurological function but vary in concentration among older adults. It remains unclear whether increasing multi-trace elements can reduce the incidence of PSCI. We investigated the associations between baseline serum multi-trace elements and PSCI. The Montreal Cognitive Assessment defined PSCI. We used logistic regression analyses to evaluate the association between serum multi-trace elements and PSCI. Subsequently, we assessed the associations between serum multi-trace elements and three different cognitive domains using the Kruskal-Wallis test. We further evaluated improvements in the predictive ability of serum multi-trace elements. Finally, 626 patients (mean age: 62.85 ± 7.54 years) were followed up for a median of 1.2 years. Lower concentrations of serum iron (odds ratio [OR] = 2.498, 95% confidence interval [CI]: 1.505-4.145) and zinc (OR = 2.015, 95% CI: 1.233-3.293) were associated with a higher PSCI risk. Higher concentrations of serum iron (OR = 0.368, 95% CI: 0.227-0.595) and magnesium (OR = 0.273, 95% CI: 0.164-0.454), along with lower concentrations of serum copper (OR = 0.544, 95% CI: 0.34-0.872), were significantly correlated with a lower PSCI risk. Cognitive impairments varied across multi-trace elements. Serum iron affected wider cognition, while magnesium and copper levels were strongly associated with language and executive function. Adding serum multi-trace elements to the conventional model improved PSCI risk reclassification (area under curve: 0.676-0.718). Multi-trace elements may influence PSCI progression. This study was registered with the Chinese Clinical Trial Registry (URL: https://www.chictr.org.cn/ ; unique identifier: ChiCTR1900022675).
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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) | 0,001 | 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 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 ».