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Enregistrement W3135978141 · doi:10.1161/str.52.suppl_1.p210

Abstract P210: Cognitive Testing During Mild Acute Ischemic Stroke Predicts Return to Work, Driving, and Good Functional Outcome at 3 Months

2021· article· en· W3135978141 sur OpenAlexaboutno aff
Sabreena Slavin, Lindsay Richardson, Justin Moore, Eric Ecklund-Johnson, Gary Gronseth, Abiodun Akinwuntan

Notice bibliographique

RevueStroke · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentModified Rankin ScaleStroke (engine)Univariate analysisMultivariate analysisPhysical therapyLogistic regressionCognitive testDepression (economics)Trail Making TestCognitionInternal medicineNeuropsychologyPsychiatryIschemiaCognitive impairmentIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Many patients after a mild ischemic stroke (IS) do not return to work or driving. Cognitive testing is commonly done to assess long-term cognitive impairment after IS. However, inpatient cognitive testing during the acute period of mild IS may also be a predictor for workforce reengagement and functional outcome. Methods: At our comprehensive stroke center, we prospectively enrolled previously working adults age <65 years who were diagnosed with first-ever IS, had a prestroke modified Rankin Scale (mRS) ≤1 and NIHSS ≤3. Testing performed within 1 week of IS included the Montreal Cognitive Assessment (MOCA), Clock Drawing Test, Trail Making Tests A and B, Backward Digit Span Test, and Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Other data obtained included age, gender, years of education, occupation (blue collar or white collar), stroke location (cortical, subcortical, or posterior fossa), stroke laterality, and presence of white matter disease on imaging. Outcome measures assessed at 3 months post stroke included return to work, return to driving, and mRS ≤1. In a logistic regression analysis, we performed both univariate and multivariate analyses. Multivariate analysis was completed on variables p ≤0.05 in the univariate analysis. Results: Of 40 total IS patients enrolled (median [IQR] age 55 [46-60] years; 22.5% female), 36 completed 3-month follow up. 58% returned to work, 78% returned to driving, and 72% had mRS of 0-1 at 3 months. In multivariate analysis, a single point increase in the Clock Drawing Test score increased the odds of return to work by 3.79 (95% CI, 1.10-14.14) and return to driving by 6.74 (95% CI, 1.22-37.23). MOCA and HADS were both associated with mRS ≤1. Conclusion: Clock Drawing Test in the acute period after mild IS may predict early return to work and driving at 3 months. MOCA and HADS may also predict good functional outcome. These tools can potentially be used for prognosis and identifying those who may benefit from further interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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