The Effect of Cognitive Impairment on the Health-Related Quality of Life Among Stroke Survivors at a Major Referral Hospital in Ghana.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The sequelae of stroke include both physical and cognitive impairment. However, the physical impairment usually takes center-stage during rehabilitation, while cognitive impairment is largely ignored. Cognitive deficit is very common following stroke and its assessment and identification is crucial as it impacts on the outcome and rehabilitation of stroke survivors. Very few studies have explored any relationship between cognitive impairment and quality of life after stroke and these studies have been inconclusive. This study set out to explore any relationship that might exist between post-stroke cognitive impairment and quality of life of the survivors. METHODS: A descriptive cross-sectional study was conducted at the Stroke unit of the Korle Bu teaching hospital during which 110 stroke survivors were recruited. A structured questionnaire was used to obtain the demographic, clinical characteristics and risk factor profile of the study participants. The HRQOLISP-26 questionnaire which is a stroke specific quality of life scale was used to assess the QoL in this study while the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) was used to assess cognitive deficit. RESULTS: Mean age of the 110 study participants was 61±17 years. Presence of cognitive impairment after 3 months was associated with lower quality of life (p=0.003) while increasing age and level of education were associated with lower scores on MoCA scale (p=0.019, p=0.048 respectively). CONCLUSION: Cognitive impairment is strongly associated with poor quality of life following stroke, therefore, cognitive rehabilitation (and not just physiotherapy) should be considered as an integral component in the management of stroke survivors.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».