Fatigue Impact Scale Demonstrates Greater Fatigue in Younger Stroke Survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fatigue affects 33-77% of stroke survivors. There is no consensus concerning risk factors for fatigue post-stroke, perhaps reflecting the multifaceted nature of fatigue. We characterized post-stroke fatigue using the Fatigue Impact Scale (FIS), a validated questionnaire capturing physical, cognitive, and psychosocial aspects of fatigue. METHODS: The Stroke Outcomes Study (SOS) prospectively enrolled ischemic stroke patients from 2001-2002. Measures collected included basic demographics, pre-morbid function (Oxford Handicap Scale, OHS), stroke severity (Stroke Severity Scale, SSS), stroke subtype (Oxfordshire Community Stroke Project Classification, OCSP), and discharge function (OHS; Barthel Index, BI). An interview was performed at 12 months evaluating function (BI; Modified Rankin Score, mRS), quality of life (Reintegration into Normal living Scale, RNL), depression (Geriatric Depression Scale, GDS), and fatigue (FIS). RESULTS: We enrolled 522 ischemic stroke patients and 228 (57.6%) survivors completed one-year follow-up. In total, 36.8% endorsed fatigue (59.5% rated one of worst post-stroke symptoms). Linear regression demonstrated younger age was associated with increased fatigue frequency (β=-0.20;p=0.01), duration (β=-0.22;p<0.01), and disability (β=-0.24;p<0.01). Younger patients were more likely to describe fatigue as one of the worst symptoms post-stroke (β=-0.24;p=0.001). Younger patients experienced greater impact on cognitive (β=-0.27;p<0.05) and psychosocial (β=-0.27;p<0.05) function due to fatigue. Fatigue was correlated with depressive symptoms and diminished quality of life. Fatigue occurred without depression as 49.0% of respondents with fatigue as one of their worst symptoms did not have an elevated GDS. CONCLUSIONS: Age was the only consistent predictor of fatigue severity at one year. Younger participants experienced increased cognitive and psychosocial fatigue.
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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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».