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Enregistrement W4411845389 · doi:10.1038/s41398-025-03420-5

Serum multi-trace elements and post-stroke cognitive impairment: a prospective observational cohort study

2025· article· en· W4411845389 sur OpenAlexaboutno aff
Ruolin Zhou, Weijie Zhai, Lingjie Meng, Chunxiao Wei, Li Sun

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Finance of Jilin ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésObservational studyProspective cohort studyMedicineStroke (engine)Cognitive impairmentDementiaCohort studyTRACE (psycholinguistics)CohortCognitionPsychiatryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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