Depressive Symptoms in Individuals after Stroke in a Home-Based Rehabilitation Setting
Notice bibliographique
Résumé
Poststroke depression has been shown to affect rehabilitation progress. This study evaluated patients after stroke who actively participated in a home-based rehabilitation program to determine variables that correlated with depressive symptoms in this population. A retrospective review of patients who were provided rehabilitation by Community Stroke Rehabilitation Team clinicians between January 1, 2009, and September 30, 2015, was completed. Logistic regression analysis was conducted to determine which demographic and outcome variables (Functional Independence Measure [FIM™] and Reintegration to Normal Living Index [RNLI]) were independently associated with depressive symptoms, as defined by Patient Health Questionnaire (PHQ-9) scores. 889 patients (53.2% male, mean age = 69.8 years) were included. Based on PHQ-9 scores, 89.7% of patients presented with no or mild depressive symptoms (PHQ-9 < 10) and 10.3% were considered to have moderate to severe depressive symptoms (PHQ-9 ≥ 10). The regression demonstrated that referral from outpatient, community care access centre, or community settings (OR = 1.89, <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.04</mml:mn></mml:math>), low RNLI scores (OR = 0.92; <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.001</mml:mn></mml:math>), and younger age (OR = 0.96; <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo><</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.001</mml:mn></mml:math>) predicted patients having moderate to severe depressive symptoms. Given the impact of poststroke depression on rehabilitation, clinicians should consider the potential impact of referral source, community reintegration, and age when monitoring and treating depressive symptoms.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».