Depression in acute stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Depression is one of the most frequent neuropsychiatric disturbances in stroke patients. The clinical aspects and correlations of depression in the first days after acute stroke are less known. This study aimed to 1) assess the frequency of depression, 2) describe the profile of depression of stroke patients and 3) analyze the relation between depression and demographic, predisposing and precipitating conditions, and clinical and imaging data, in acute stroke patients. METHODS: We used the Montgomery-Asberg Depression Rating Scale to assess depression in 178 consecutive acute (<or= 4 days) stroke (26 subarachnoid hemorrhage, 31 intracerebral hemorrhage, 121 cerebral infarct) patients (mean age 57 yr) and in a control group of 50 acute coronary patients (mean age 59 yr). RESULTS: Eighty-two patients (46%) presented acute depression; apathy/loss of interest was the most frequent clinical feature. In logistic regression, the best model to predict depression (backward model) identified previous mood disorder (odds ratio 2.2-12.9) as an independent predictor. There were no significant differences in the frequency or severity (p > 0.45) of depression between control subjects and acute stroke patients. CONCLUSIONS: Depression was present in almost one-half of the acute stroke patients and was related to previous mood disorder but not not to stroke type or location. Apathy/loss of interest was the predominant clinical feature.
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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 ».