Which approach to measure cognitive functioning should be preferred when exploring the association between cognitive functioning and participation after stroke?
Notice bibliographique
Résumé
A variety of approaches are currently used to explore the relationship between cognitive functioning and participation after stroke. We aimed to gain insight into the preferred approach to measure cognitive functioning when exploring the association between cognitive functioning and participation in the long term after stroke. In this inception cohort study 128 individuals with stroke participated and were assessed at a single time point three to four years after the event. Participation was measured using the Restrictions subscale of the Utrecht Scale for Evaluation of Rehabilitation-Participation. Subjective cognitive complaints were assessed using the Cognition subscale of the Checklist for Cognitive and Emotional Consequences (CLCE-24-C). Objective cognitive performance was measured using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and a neuropsychological test battery (NTB) testing multiple cognitive domains. Participation showed a strong correlation (r = 0.51) with the CLCE-24-C and moderate correlations with the domains of visuospatial perception (r = 0.37) and mental speed (r = 0.36). Backward linear regression analyses showed that participation restrictions were best explained by the combination of the CLCE-24-C and a test for visuospatial perception (R2 = 0.31). Our findings suggest the use of a combination of subjective cognitive complaints and objective cognitive performance to explore the relationship between cognitive functioning and participation after stroke.
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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 | 0,024 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».