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Enregistrement W2059713152 · doi:10.1186/1471-244x-13-164

Predictors of early post ischemic stroke apathy and depression: a cross-sectional study

2013· article· en· W2059713152 sur OpenAlexaboutno aff
Songran Yang, Ping Hua, Xin-yuan Shang, Rong Hu, Xiao-en Mo, Xiaoping Pan

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésApathyHamdDepression (economics)Stroke (engine)Montreal Cognitive AssessmentLogistic regressionRating scaleDementiaPsychologyPsychiatryMedicineMini–Mental State ExaminationPhysical therapyClinical psychologyInternal medicineCognitionAnxietyDiseaseDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Apathy and depression are important neuropsychiatric disorders that can occur after a stroke but the etiology and risk factors are not well understood. The purpose of this study was to identify risk factors for apathy and depression following a stroke. METHODS: Patients with an acute stroke who met the inclusion criteria were recruited from our hospital, and general information was recorded from patient charts. The Apathy Evaluation Scale, Clinician Version (AES-C) was used to evaluate these patients within 2 weeks after the stroke. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), mini-mental state examination (MMSE), Hamilton Depression Scale (HAMD), Mattis Dementia Rating Scale Initiation/Perseveration subset (MDRS I/P), Frontal Assessment Battery (FAB) and Stroop Color-Word Association Test were employed to evaluate emotion, cognitive function and executive function. The patients were divided into two groups: the apathy group and the non-apathy group. We also divided the patients into two groups based on whether or not they had post-stroke depression. The clinical characteristics and scores on the MoCA, MMSE, HAMD and MDRS I/P were compared between the apathy and non-apathy groups as well as between patients with and without depression. Logistic regression analysis was performed to identify risk factors for apathy and depression following a stroke. RESULTS: A total of 75 patients with acute stroke were recruited. Of these, 25 (33.3%) developed apathy and 12 (16%) developed depression. Multivariate logistic regression analysis indicated that a history of cerebrovascular disease (OR: 6.45, 95% CI: 1.48-28.05, P = 0.013), low HbA1c (OR: 0.31, 95% CI: 0.12-0.81, P = 0.017) and a low MDRS I/P score (OR: 0.84, 95% CI: 0.74, 0.96, P = 0.010) were risk factors for post-stroke apathy. Additionally, multivariate logistic regression indicated that a low MDRS I/P (OR: 0.85, 95% CI: 0.75, 0.97, P = 0.015) was associated with post-stroke depression. CONCLUSIONS: Three risk factors for post-stroke apathy were identified as a history of cerebrovascular disease, low HbA1c and lower MDRS I/P scores. A low MDRS I/P score was also identified as a risk factor for post-stroke depression. These results may be useful to clinicians in recognizing and treating apathy and depression in patients after a stroke.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,361

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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