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Enregistrement W4414780886 · doi:10.1186/s12883-025-04436-6

Prediction of late seizures after ischemic stroke using cognitive scores

2025· article· en· W4414780886 sur OpenAlexaboutno aff
Hiroya Ohara, Hironori Shimizu, Masami Yamanaka, Nanami Yamada, Naoya Kikutsuji, Hiromi Kanesaki, Takahiro Kanda, Keisuke Honda, Masako Kinoshita, Kazuma Sugie

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNakatani Foundation for Advancement of Measuring Technologies in Biomedical Engineering
Mots-clésNeurologyIschemic strokeCognitionNeurochemistryNeurosurgeryStroke (engine)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Late seizures are well-known sequelae after stroke. Previous history of stroke and dementia is common etiology of epilepsy, however, the effect of cognitive impairment on late seizures has not been fully investigated. We investigated the clinical significance of cognitive scores in predicting the occurrence of post-stroke late seizures. METHODS: Adult patients with acute cerebral infarction were analyzed. Their cognitive function was evaluated using the Addenbrooke's Cognitive Examination (ACE)-III and the Japanese version of Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J) within two weeks after stroke. Factors associated with late seizures and accuracy of cognitive scores to predict late seizures were analyzed. RESULTS: Of 45 patients enrolled (28 males, age 77.2 ± 8.5 years, mean ± SD), eight patients had late seizures within 123.8 ± 126.5 days after cerebral infarction. Cognitive evaluation was performed at 8.0 ± 3.9 days. ACE-III and MoCA-J scores were significantly lower in patients with late seizures than in those without late seizures (ACE-III: 27.5 ± 17.3 vs. 59.1 ± 27.2, MoCA-J: 7.6 ± 5.9 vs. 15.4 ± 8.6, p < 0.05, unpaired t-test). Receiver operating characteristic curve analysis revealed that area under curve of ACE-III was larger than that of MoCA-J and size of cerebral infarction. The optimum cut-off scores of ACE-III were ≤ 58.5 (Sensitivity: 1.00, specificity: 0.62) and ≤ 45.0 (0.88, 0.73). Kaplan-Meier estimates showed that each cut-off score significantly associated with late seizures. Sizes of infarcts and of cortical lesion were not significantly different between patients with and without late seizures. ROC curve and Kaplan-Meier survival analyses showed a significant association between size of infarct and late seizures, however, ACE-III scores more strongly associated with late seizures than the size of infarct did. CONCLUSION: Cognitive scores, especially ACE-III, within two weeks after cerebral infarction can be useful for predicting post-stroke late seizures.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,279 · 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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