The Efficacy of Pharmacological and Non-Pharmacological Approaches in Post-Stroke Cognitive Impairment: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This systematic review evaluates the effectiveness of both pharmacological and non-pharmacological interventions in treating Post-Stroke Cognitive Impairment (PSCI), which is characterized by deficits in memory, attention, language, and executive functioning. Method: The author examined randomized controlled trials (RCTs) and observational studies published over the past 10 years. The studies reviewed focused on pharmacological treatments such as cholinesterase inhibitors (donepezil, rivastigmine) and NMDA receptor antagonists (memantine), as well as non-pharmacological interventions including cognitive rehabilitation, physical exercise, and non-invasive brain stimulation like transcranial magnetic stimulation (TMS).This systematic review selected articles through a comprehensive literature search on platforms like Google Scholar, PubMed, Scopus, and Research Gate. The search focused on peer-reviewed articles, systematic reviews, RCTs, and meta-analyses addressing post-stroke cognitive impairment (PSCI) and its management through pharmacological and non-pharmacological interventions. Results: Pharmacological interventions showed significant improvement in cognitive functions and daily living skills, with additional potential anti-inflammatory effects. Non-pharmacological interventions such as cognitive rehabilitation, physical activity, and acupuncture also positively influenced cognitive performance and daily functioning. The combination of both treatment modalities provided the most promising results for cognitive recovery. Conclusion: The findings indicate that a combined pharmacological and non-pharmacological approach yields optimal outcomes in improving cognitive recovery, overall health, and quality of life in stroke survivors. Future research should focus on long-term outcomes and developing personalized treatment plans to enhance effectiveness.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».