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Enregistrement W4412823271

IMPACT OF EPILEPSY DEVELOPMENT ON COGNITIVE FUNCTION IN STROKE SURVIVORS: A RETROSPECTIVE COHORT ANALYSIS.

2025· article· en· W4412823271 sur OpenAlexaboutno aff
Frenki Gjika, Ameer Khamise, Ereida Rraklli, Reem Diab, Grace Scopes, O Çibuku

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsyCognitionRetrospective cohort studyStroke (engine)CohortMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychiatryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epilepsy frequently occurs as a neurological complication post-stroke, substantially impacting survivors' quality of life and prognoses. However, the precise incidence and cognitive consequences of post-stroke epilepsy remain underexplored. Understanding these aspects is critical for informing clinical management strategies. METHODS: This retrospective cohort study aimed to investigate the incidence of epilepsy and its cognitive implications among 74 stroke survivors treated at the Regional Hospital of Berat from 2020 to 2023. Participants were assessed for epilepsy development during a three-year follow-up period, with relevant demographic and clinical data collected. Cognitive function was evaluated using standardized tests, including the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Logistic regression analysis identified factors associated with post-stroke epilepsy, while repeated measures ANOVA assessed cognitive changes over time. RESULTS: During the follow-up period, 21.6% of stroke survivors developed epilepsy, with an average age of onset at 61.5 years and a median time from stroke to epilepsy diagnosis of 8.5 months. Logistic regression identified older age at stroke onset (p=0.012), hemorrhagic stroke subtype (p=0.024), prior stroke history (p=0.004), and cortical involvement (p=0.047) as independent predictors of epilepsy development. Stroke survivors with epilepsy exhibited significantly poorer cognitive performance across memory, attention, executive function, and processing speed domains compared to those without epilepsy. Over time, the epilepsy group experienced a significant decline in MMSE scores from 25.6 to 22.1 (p<0.001) and MoCA scores from 20.4 to 17.6 (p<0.001), while non-epilepsy group scores remained relatively stable. A significant interaction effect between epilepsy status and time (p<0.001) highlighted the cognitive decline associated with epilepsy onset. CONCLUSION: The study underscores the critical importance of early identification and management of epilepsy in stroke survivors to mitigate cognitive decline. Understanding the risk factors for post-stroke epilepsy and its cognitive consequences can guide targeted interventions aimed at preserving cognitive function and enhancing the overall well-being of stroke survivors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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