Persistent depression is a predictor of quality of life in stroke survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whether the time course of post-stroke depression (PSD) can be used to predict the quality of life (QoL) of patients with late-stage stroke remains unclear, this study investigated whether persistent depression at 1 year after stroke predicts QoL at 5 years following stroke. METHODS: We analyzed the demographic and clinical data of patients with stroke in 56 hospitals across China that participated in the Prospective Cohort Study on the Incidence and Outcome of Patients with PSD in China Study. Follow-up assessments were performed at the following time points after stroke: in person, 2 weeks, 3 months, 6 months, and 1 year; by telephone, 5 years. National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score on admission, recurrence, disability, depression, QoL, and chronic complications were recorded. Depression was diagnosed using the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. QoL was measured using short form-12 (SF-12). Multivariable ordinal logistic regression analysis was used to identify factors that independently affected the physical component summary (PCS) and mental component summary (MCS) scores of the SF-12. RESULTS: Of the 801 patients evaluated in this study, 80 had persistent depression. The multivariable regression analysis of data obtained at 5 years showed that persistent depression at 1 year (odds ratio [OR]: 0.48; 95% confidence interval [CI]: 0.29-0.81) and disability at 5 years (OR: 0.34; 95% CI: 0.23-0.49) were associated with poor MCS scores at 5 years. Old age, a high NIHSS score on admission, disability at 5 years, and stroke recurrence within 5 years were associated with poor PCS scores at the 5-year follow-up. CONCLUSIONS: Persistent depression at the 1-year follow-up could predict poor MCS scores at the 5-year follow-up. The development of interventional strategies targeting post-stroke patients with persistent depression is warranted.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».