Comparison of acute and subacute cognitive outcome after a minor ischemic stroke
Bibliographic record
Abstract
Einleitung: Die Prävalenz von Minor Strokes ist steigend. Trotz milder Symptome gestaltet sich dennoch die Rückkehr ins Leben oft schwierig, unter anderem wegen kognitiver Einschränkungen, zu denen nur wenige Daten vorliegen. Diese Masterarbeit untersucht die Häufigkeit kognitiver Einschränkungen nach einem milden ischämischen Schlaganfall und analysiert die Verbesserung der kognitiven Leistung über drei Monate. Methodik: In dieser prospektiven Studie wurden Personen mit einem Minor Stroke (NIHSS ≤ 5 Punkte) eingeschlossen, deren kognitive Leistung mittels des Montreal Cognitive Assessment (MoCA) und des Oxford Cognitive Screen (OCS) zu zwei Messzeitpunkten untersucht wurde: innerhalb von fünf Tagen (T1) und drei Monate nach dem Schlaganfall (T2). Resultate: Zum ersten Testzeitpunkt (T1) wiesen 66,7% der insgesamt 45 eingeschlossenen Patienten und Patientinnen im MoCA und 41,9% im OCS eine kognitive Beeinträchtigung auf. Zum zweiten Testzeitpunkt (T2) sank dieser Anteil auf 46,7% (MoCA) bzw. 34,1% (OCS). Diese Ergebnisse deuten auf eine Verbesserung der kognitiven Leistung hin, wobei der MoCA eine statistische Tendenz mit einem p-Wert von 0,001 zeigte. Die Veränderung des OCS ergab einen p-Wert von 0,059. Die Übereinstimmung zwischen den beiden Screeningtests war mit einem Übereinstimmungskoeffizienten Kappa von 0,164 (p=0,325) bei T1 und 0,262 (p=0,112) bei T2 nicht statistisch nachweisbar. Diskussion: Die Ergebnisse dieser Masterarbeit verdeutlichen, dass kognitive Einschränkungen in einem Screeningtest nach einem milden ischämischen Schlaganfall häufig auftreten. Eine Verbesserung der kognitiven Leistung nach drei Monaten konnte festgestellt werden. Diese Befunde unterstreichen die Notwendigkeit weiterer Forschung in diesem Bereich, um die Diagnostik und Nachsorge von Patienten und Patientinnen mit einem milden ischämischen Schlaganfall zu optimieren.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".