Abstract 17: Association Between Pre-stroke Depression and Patient Reported Outcomes After Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: Post-stroke depression has been shown to have a negative impact on patients’ quality of life but data regarding the relationship between pre-stroke depression and post-stroke outcomes are lacking. Methods: Patient reported outcome measures (PROMS) were prospectively collected (January 2014 – December 2014) as a part of PROSPER, a PCORI-funded study designed by researchers and stroke survivors to evaluate the effectiveness of therapies post-stroke. PROMS evaluated in the study included modified Rankin Scale (mRS) assessed at discharge, 3 months and 6 months post-discharge. EuroQual-5D-3L (EQ-5D-3L), EuroQual Visual Analog Scale (EQ-VAS), Patient Health Questionnaire-2 (PHQ-2), Stroke Impact Scale-16 (SIS-16), and Fatigue Severity Scale (FSS) were assessed at 3 months and 6 months post-discharge. Pre-stroke depression was identified from patient medical history. Validated dichotomized endpoints were used to create regression models to examine association of pre-stroke depression with PROMS. Results: Of 1,617 enrolled patients at 60 hospitals, 185 (11.4%) had pre-stroke depression. Patients with documented pre-stroke depression were more likely to be white, female and have a higher prevalence of cardiovascular risk factors than those without pre-stroke depression. While both cohorts had similar stroke severity and functional status at discharge, patients with pre-stroke depression had significantly worse PROMS at 3 months and 6 months post-discharge. Pre-stroke depression was associated with 56% higher odds of functional decline between 3 months and 6 months post-discharge with greater negative impact of stroke on patient’s health and life, and with increased likelihood of reporting severe fatigue during stroke recovery (Table 1). Conclusions: Pre-stroke depression is associated with worse patient reported outcomes and greater odds of functional decline after ischemic stroke discharge. Strategies to more effectively manage comorbid depression and improve outcomes in these patients are needed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».