Relation between depression after stroke, antidepressant therapy, and functional recovery
Notice bibliographique
Résumé
The aim was to evaluate the effects of poststroke depression and antidepressant therapy on the improvement of motor scores and disability, to verify if the negative effects of poststroke depression on functional recovery could be counterbalanced by taking antidepressant drugs. RESULTS OBTAINED BEFORE, DURING, AND AFTER REHABILITATION: On the Barthel index, Canadian neurological scale, and Rivermead mobility index-by 49 depressed patients with stroke, who had been treated (n=25) or not treated (n=24) according to the different therapeutic approaches of their physicians, were compared with results similarly obtained by 15 non-depressed patients with stroke. Analysis was by multivariate analysis of variance for repeated measures There was a non-significant difference between the groups in their motor and functional scores, and a significant improvement on time. A significant interaction between group and time was seen. This interaction was particularly significant on the Rivermead mobility index, and was due to the fact that the recovery of non-treated depressed patients with stroke was less than the non-depressed and the depressed but treated patients with stroke. Furthermore, recovery from depression was significantly greater in treated than in non-treated depressed patients with stroke. In conclusion, poststroke depression has negative effects on functional recovery, and a pharmacological treatment of depression can counterbalance this effect.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».