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Enregistrement W6945246258 · doi:10.25384/sage.c.5496147

Risk factors for delayed-onset dementia after stroke or transient ischemic attack—A five-year longitudinal cohort study

2021· other· en· W6945246258 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaStroke (engine)Proportional hazards modelCohortProspective cohort studyIschemic strokeCohort studyRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundStroke not only substantially increases the risk of incident dementia early after stroke but also the risk remains elevated years after.AimWe aimed to determine the risk factors of dementia onset more than three to six months after stroke or transient ischemic attack.MethodsThis is a single-center prospective cohort study. We recruited consecutive subjects with stroke/transient ischemic attack without early-onset dementia. We conducted an annual neuropsychological assessment for five years. We investigated the association between baseline demographic, clinical, genetic (APOEɛ4 allele), and radiological factors as well as incident recurrent stroke with delayed-onset dementia using Cox proportional hazards models.ResultsIn total, 1007 patients were recruited, of which 88 with early-onset dementia and 162 who lost to follow-ups were excluded. Forty-nine (6.5%) out of 757 patients have incident delayed-onset dementia. The presence of ≥3 lacunes, history of ischemic heart disease, history of ischemic stroke, and a lower baseline Hong Kong version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score were significantly associated with delayed-onset dementia. APOEɛ4 allele, medial temporal lobe atrophy, and recurrent stroke were not predictive.ConclusionThe presence of ≥3 lacunes, history of ischemic heart disease, history of ischemic stroke, and a lower baseline MoCA score are associated with delayed-onset dementia after stroke/transient ischemic attack.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1260,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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