The impact of frailty on cognitive outcomes in elderly patients with post-stroke subjective cognitive complaints
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Frailty delineates a state of poor health characterized by the accumulation of age-related health deficits, and was associated with cognitive decline in patients with subjective cognitive complaints (SCC). However, whether cognitive recovery is related to frailty in elderly patients with post-stroke SCC remained unknown. This study investigated cognitive outcomes in patients with SCC within 1 year after stroke, identified the relationship between frailty and cognitive recovery, and determined factors associated with cognitive recovery. Methods: Patients over the age of 60 with a clinical diagnosis of post-stroke SCC were included in this study, who had evidence of cognitive deficits, including Clinical Dementia Rating Scale (CDR) = 0.5, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score < 26, and Mini-Mental State Examination score > 17 (illiterate) or > 20 (primary school) or > 24 (junior school or above). A 32-item frailty index (FI) was operationalized using various data at baseline to measure frailty. Neuropsychological assessments were conducted at two time points: at baseline, which occurred within 2 weeks to 6 months of the stroke onset, and at the six-month follow-up. Cognitive recovery was operationalized as unimpaired cognition (MoCA score≥26 and CDR = 0) after 6 months. Factors associated with recovery were defined through logistic regression analysis. Results: After 6 months, 414 patients completed the follow-up with 53 (12.80%) presenting cognitive recovery. Contrary to expectations, frailty at baseline was not associated with cognitive recovery in patients with post-stroke SCC. A smaller proportion of women, higher baseline MoCA scores, and thalamus lesions were independently associated with high chance of cognitive recovery. Conclusion: This study found no association between baseline frailty and cognitive recovery at 6 months in post-stroke SCC patients. However, sex, higher baseline MoCA scores, and thalamic lesions independently predict cognitive function recovery in patients with SCC after stroke, which may influence the effectiveness of intervention measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».