Abstract 2351: Poor Quality of Life and Low Social Support are Predictive of Depressive Symptoms in Chronic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression is a common yet often unrecognized consequence of stroke, affecting between 20-50% of all survivors. Reported underlying factors affecting depression in acute and chronic stroke include: functional disability, lesion location, time since stroke, female gender, age, cognitive impairment, history of major depression, low social support, poor quality of life, and inferior sleep quality. Purpose: To examine potential independent predictors of depressive symptoms in chronic stroke. Methods: Cross-sectional design using baseline data from the first 100 community-dwelling stroke survivors enrolled in an exercise intervention study. Eligible subjects included men and women aged ≥ 50 years and at ≥ 3 months post-stroke. Prior to their baseline study visit; subjects completed a comprehensive, self-administered health survey including medical history and valid/reliable questionnaires: Center for Epidemiological Studies Depression (CES-D) scale, Multidimensional Scale of Perceived Social Support, Medical Outcomes Study SF-36, and Pittsburgh Sleep Quality Index. At the baseline visit, functional disability (Modified Rankin Scale), and cognitive impairment (Mini-Mental Status Exam) were assessed using standardized procedures. Multiple linear regression was conducted to explore potential independent predictors of depressive symptoms. Results: Subjects (n=100) were on average 70±10 years old, and 39±49 months post-stroke. The majority reported an ischemic stroke (68%), were married (59%), White/European-American (78%), men (54%), college-educated (79%), and annual income ≥$50,000 (32%). Hemiparesis was common (right-side=39%, left-side=42%). A total of 35% of subjects had a CES-D scores ≥16, with 21% reporting a history of major depression. Approximately 64% of the variance in depressive symptoms, could be explained by the optimal combination of the independent variables in the model: functional disability, lesion location, time since stroke, gender, age, cognitive impairment, history of major depression, social support, quality of life, and sleep quality (R 2 =0.64, F 12,87 =12.97, p<0.01). Only poor quality of life (t 1,87 =-6.99, p<0.01) and low social support (t 1,87 =-2.14, p=0.04) contributed uniquely and significantly to the severity of depressive symptoms among these stroke survivors. Conclusion: Depressive symptoms are prevalent in chronic stroke survivors, even among an educated and economically advantaged population. Our findings are similar to reports by others that poor quality of life and low social support are major contributors to depressive symptoms in chronic stroke; and should be routinely assessed and monitored to improve long-term rehabilitation efforts, promote wellness and community reintegration.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».