A Longitudinal View of Apathy and Its Impact After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Stroke survivors are often described as apathetic. Because apathy may be a barrier to participation in promising therapies, more needs to be learned about apathy symptoms after stroke. The specific objective was to estimate the extent to which apathy changes with time over the first year after stroke and the impact of apathy on recovery. METHODS: The Apathy Assessed cohort was formed from stroke survivors participating in a longitudinal study of health-related quality of life after stroke. A family caregiver completed an apathy questionnaire by telephone at 1, 3, 6, and 12 months after stroke (n=408). Group-based trajectory modeling and ordinal regression were used to identify distinctive groups of individuals with similar trajectories of apathy over the first year after stroke and predictors of apathy trajectory. RESULTS: Both 3- and 5-group trajectory models fit the data. We used the 5-group model because of the potential to further explore the apathy construct. The largest group (50%) had low apathy and 33% had minor apathy that remained stable throughout the first year after stroke. A small proportion (3%) of the study sample had high apathy that remained high. Two other groups of almost equal size (7%) showed worsening and improving apathy. Poor cognitive status, low functional status, and high comorbidity predicted higher apathy. High apathy had a significant negative effect on physical function, participation, health perception, and physical health over the first 12 months after stroke. CONCLUSION: Some degree of apathy was prevalent and persistent after stroke and was predicted by older age, poor cognitive status, and low functional status after stroke. Even a minor level of apathy had an important and statistically significant impact on stroke outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».