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Enregistrement W7115071579 · doi:10.1016/j.cccb.2025.100412

Neurofilament Light and GFAP as prognostic biomarkers of cognitive outcomes after stroke: a 5-year prospective multi-centre cohort study

2025· article· en· W7115071579 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCerebral Circulation - Cognition and Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerNeuropsychologyProspective cohort studyCohortCohort studyCognitionStroke (engine)Neuropsychological assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Cognitive impairment is a common consequence of stroke, yet early identification of patients at risk remains challenging. Blood-based biomarkers of neuroaxonal and astroglial injury, such as neurofilament light chain (NfL) and glial fibrillary acidic protein (GFAP), may improve risk stratification, but evidence on their prognostic value for long-term cognitive outcomes is limited. Methods We conducted a prospective cohort study of dementia-free patients with ischaemic or haemorrhagic stroke admitted to six German tertiary stroke centres between May 2011 and January 2019 (DEMDAS; NCT01334749). Baseline blood samples were collected at a median of 3 days (IQR 2–5) post-stroke, and plasma NfL and GFAP were measured using the Simoa platform. Neuropsychological assessments were performed at 6, 12, 36, and 60 months. The primary outcome was post-stroke cognitive impairment (PSCI), defined as ≥1 domain <-1.5 SD. Secondary outcomes included global cognitive performance and domain-specific impairments. Associations of baseline biomarkers with outcomes over 5 years were estimated using generalized estimating equations, adjusted for demographics, stroke severity, acute-phase cognition, vascular risk factors, imaging parameters, and time to sampling. We also assessed model improvement and subgroup effects. Results Among 558 patients with baseline biomarker data, higher NfL was significantly associated with PSCI (OR=1.57, 95% CI 1.28–1.91, p<0.0001), while GFAP was not. NfL also predicted worse global cognitive performance (β=–0.11, 95% CI –0.20 to –0.03, p=0.007) and impairments in the attention (OR=1.90, 1.38–2.60) and executive (OR=1.30, 1.04–1.62) domains. NfL improved model fit for PSCI and cognitive performance beyond clinical predictors, although gains in explained variance and discrimination were modest. The prognostic value of NfL was particularly pronounced in patients with poorer performance on acute-phase Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Conclusions Baseline plasma NfL was independently associated with cognitive outcomes over five years after stroke, especially in domains that are commonly affected by vascular pathology. Future studies should explore the benefits of longitudinal NfL monitoring for timely risk stratification and its potential to guide patient selection for clinical trials targeting post-stroke cognitive impairment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,304 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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