Global changes in diffusion tensor imaging during acute ischemic stroke and post-stroke cognitive performance
Notice bibliographique
Résumé
Post-stroke cognitive impairment is related to the effects of the acute stroke and pre-stroke brain health. We tested whether diffusion tensor imaging (DTI) can detect acute, global effects of stroke and predict post-stroke cognitive performance. Patients with stroke or TIA enrolled in a prospective cohort study were included if they had 1) at least one DTI acquisition at acute presentation, 24 hours, 5 days, or 30 days, and 2) follow-up testing with the telephone Montreal Cognitive Assessment (T-MoCA) at 30 and/or 90 days. A whole brain, white-matter skeleton excluding the infarct was used to derive mean global DTI measures for mean diffusivity (MD), fractional anisotropy (FA), free water (FW), FW-corrected MD (MDtissue), and FW-corrected FA (FAtissue). In 74 patients with ischemic stroke or TIA, there was a transient 4.2% increase in mean global FW between acute presentation and 24 hours (p = 0.024) that returned to initial values by 30 days (p = 0.03). Each acute global DTI measure was associated with 30-day T-MoCA score (n = 61, p = 0.0011–0.0076). Acute global FW, MD, FA and FAtissue were also associated with 90-day T-MoCA (n = 56, p = 0.0034–0.049). Transient global FW elevation likely reflects stroke-related interstitial edema, whereas other global DTI measures are more representative of pre-stroke brain health.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».