Assessment of Sex Differences in Recovery of Motor and Sensory Impairments Poststroke
Notice bibliographique
Résumé
Background. Understanding potential sex differences in stroke recovery is important for prognosis, ensuring appropriate allocation of health care resources, and for stratification in research studies. Previously, functional measures have shown poorer outcomes for females, however, little is known about sex differences that may exist in specific motor and sensory impairments. Objective. The aim of this study was to utilize robotic assessments of motor and sensory impairments to determine if there are sex differences at the impairment level in stroke recovery over the first 6 months poststroke. Methods. We used robotic and clinical assessments of motor and sensory impairments at 1, 6, 12, and 26 weeks poststroke in 108 males and 52 females. Linear mixed models were used to examine the effect of sex on recovery poststroke, controlling for age and lesion volume. Results. In general, we did not find significant sex differences across a range of assessments. The exception to this was a sex × age interaction for the Purdue Pegboard Assessment, where we found that females had better performance than males at younger ages (<62 years), but males had better performance at older ages. Conclusions. While recruitment biases need to be acknowledged when generalizing our results to stroke recovery at-large, our results suggest that sex differences do not exist at the impairment level poststroke.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».