Data_Sheet_1_Relationships between cerebral small vessel diseases markers and cognitive performance in stroke-free patients with atrial fibrillation.docx
Notice bibliographique
Résumé
Background<p>Atrial fibrillation (AF) is related to an increased risk of cognitive dysfunction. Besides clinically overt stroke, AF can damage the brain via several pathophysiological mechanisms. We aimed to assess the potential mediating role of cerebral small vessel disease (SVD) and cognitive performance in individuals with AF.</p>Methods<p>Stroke-free individuals with AF from the cardiological outpatient clinic at West China Hospital of Sichuan University were recruited. Extensive neuropsychological testing tools were assessed including global function, domains of attention, executive functions, learning, and memory. 3 T magnetic resonance imaging (MRI) was used for SVD markers assessment of white matter hyperintensities (WMH), lacunes, cerebral microbleeds (CMBs), and enlarged perivascular spaces (EPVS). The correlation between SVD markers and cognitive measures was analyzed by multivariate linear regression models.</p>Results<p>We finally enrolled 158 participants, of whom 95 (60.1%) were males. In multivariate models, the presence of lacunes independently associated with Montreal Cognitive Assessment (Model 1: ß = 0.52, Model 2: ß = 0.55), Rey Auditory Verbal Learning Test-immediate and delayed recall (Model 1: ß = 0.49; ß = 0.69; Model 2: ß = 0.53; ß = 0.73) as well as Stroop-A<sub>correct</sub> (Model 1: ß = 0.12; Model 2: ß = 0.13), while total WMH severity independently associated with Stroop<sub>time</sub>-A (Model 1: ß = 0.24; Model 3: ß = 0.27), Stroop<sub>time</sub>-B (Model 1: ß = 0.17; Model 3: ß = 0.17), Stroop<sub>time</sub>-C (Model 1: ß = 0.22; Model 3: ß = 0.21) and Shape Trail Test-A (Model 1: ß = 0.17; Model 3: ß = 0.16).</p>Conclusion<p>In our cohort of stroke-free individuals with AF, lacunes, and WMHs were independently associated with cognitive decline while EPVS and CMBs did not show significance. Assessment of SVD MRI markers might be valuable for cognition risk stratification and facilitate optimal management of patients with AF.</p>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».