Temporal Evolution of Poststroke Cognitive Impairment Using the Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is nowadays recommended for the screening of poststroke cognitive impairment. However, little is known about the temporal evolution of MoCA-assessed cognition after stroke. The objective of this study was to examine the temporal pattern of overall and domain-specific cognition at 2 and 6 months after stroke using the MoCA and to identify patient groups at risk for cognitive impairment at 6 months after stroke. METHODS: Prospective cohort study in which 324 patients were administered the MoCA at 2 and 6 months post stroke. Cognitive impairment was defined as MoCA<26. Differences in cognitive impairment rates between 2 and 6 months post stroke were analyzed in different subgroups. Patients with MoCA score <26 at 2 months, who improved by ≥2 points by 6 months, were defined as reverters. Logistic regression analyses were used to identify determinants of (1) cognitive impairment at 6 months post stroke and (2) reverter status. RESULTS: Between 2 and 6 months post stroke, mean MoCA score improved from 23.7 (3.9) to 24.7 (3.5), P<0.001. Prevalence of cognitive impairment at 2 months was 66.4%, compared with 51.9% at 6 months (P<0.001). More comorbidity and presence of cognitive impairment at 2 months were significant independent predictors of cognitive impairment 6 months post stroke. No significant determinants of reverter status were identified. CONCLUSIONS: Although cognitive improvement is seen ≤6 months post stroke, long-term cognitive deficits are prevalent. Identifying patients at risk of cognitive impairment is, therefore, important as well as targeting interventions to this group.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».