Metabolic Syndrome and Its Components in Individuals Undergoing Rehabilitation After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: : Individuals participating in stroke rehabilitation are in jeopardy of future vascular events, including a second stroke. Nevertheless, vascular risk assessment is often overlooked in this population. Metabolic syndrome (MetS) may be a useful construct for risk assessment because of its predictive ability in distinguishing patients who are at high risk of future morbidity. This study documented the prevalence of MetS and its components in stroke rehabilitation patients. In addition, clinical characteristics of subgroups with and without MetS were compared. METHODS: : Health records of 200 adult patients who had participated in inpatient stroke rehabilitation were reviewed. The prevalence and extent of clustering of the five components of MetS-obesity, hypertension, hypertriglyceridemia, low high-density lipoprotein cholesterol, and insulin resistance-were examined. RESULTS: : Of the total sample, 61% had MetS and 97% had at least one MetS component, with hypertension and low high-density lipoprotein cholesterol being the most prevalent. The number of comorbidities, number of prescription drugs, and history of coronary heart disease were positively related to the presence of MetS. The components were predicted by a single underlying factor, providing support for the validity of using the MetS construct to assess vascular risk in this population. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: : Awareness of the high prevalence of MetS in individuals undergoing stroke rehabilitation should motivate physical therapists and other rehabilitation clinicians to intervene to prevent the recurrence of vascular events. Early screening for this high-risk condition and implementation of targeted interventions to reduce future vascular morbidity should become priorities in stroke rehabilitation.
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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 ».