Cognitive Impairment and Its Impact on Quality of Life in Rural Indian Female after Stroke: A Cross Sectional Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Stroke represented growing social, health care and economic problems. in 2005 vascularcognitive impairment a condition that can be found in 20-30% of stroke patient. Now in 2018-19 over 50percent of stroke survivors have reported cognitive impairment 6 months after stroke and are associated withpoorer quality of life which increase disability. Cognitive functions is identified as a top priority for strokeresearch. Cognitive impairment affects inadequate ability to focus on the job, recall, understand, prepare, useknowledge, initiate and stop the operation and solve problem. a stroke impaired cognitive function includingfocus, memory, vocabulary, executive function, perception and orientation of space. Because of abnormalityin functional independence and other abnormalities in higher function, cognitive impairment may lead toaffect independence. it increases the death ratio, abnormality. Stroke impacts wellbeing dramatically onhealth system resulting in high costs, and is also considered a global public health problem due to severedisabilities, functional deficiencies and reduced quality of life.Method: The corrective study is assessing the cognitive impairment and the quality of life. The cognitiveimpairment will be measured with the use of the MoCA and QoL will be measured by stroke specific qualityof life questionnaire. Female stroke patient with age in between 45-65 year who was diagnosed by thephysician is included in the study.Discussion: Stroke is a prevalent condition which affects most of the Indian population. Most studies aredone on stroke including male and females both. Many studies have concentrated on cognitive disabilityafter stroke and quality of life in males but no research is available in rural Indian females.The need for theresearch is therefore to establish the prevalence of cognitive disability in females and their effect on qualityof life after stroke.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».