Cognitive Function is a Predictor of the Daily Step Count in Patients With Subacute Stroke With Independent Walking Ability: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To investigate the physical, cognitive, and psychological factors related to daily step count in patients with subacute stroke. Design Prospective cohort study. Setting A subacute rehabilitation ward with 160 beds. Participants Patients with subacute stroke who could walk independently (N=101). Among the 101 participants enrolled in this study (mean age, 64.5±13.5y), 64.4% (n=65) were men and 69.3% (n=70) were patients with cerebral infarction. Interventions We assessed ambulatory activity using a pedometer placed in the pants pocket on the nonparalyzed side continuously for 7 consecutive days. We also obtained demographic and clinical information and recorded the following measurement scores: Stroke Impairment Assessment Set, FIM, Mini-Mental State Examination (MMSE), Self-Rating Depression Scale, and Apathy Scale. All measurements were collected at admission and discharge. Main Outcome Measures The outcomes assessed were ambulatory activity, motor and sensory functions, functional disability, cognitive function, depressive symptoms, and motivation. Results The median daily steps ambulated at admission and discharge were 5584 steps (interquartile range, 3763-7096 steps) and 5991 steps (interquartile range, 4329-8204 steps), respectively. In the univariate regression analysis, age, sex, serum albumin level, affected side of the brain, and MMSE score at admission were significantly associated with the daily step count at discharge. Multiple regression analysis using these 5 items as independent variables revealed that the MMSE score at admission (reference, 28-30 points; B, −2.07; 95% confidence interval, −3.89 to −0.35; β, −0.22; P =.027) was significantly associated with the daily step count at discharge. Conclusions Cognitive function at admission had a significant association with the daily step count at discharge in patients with subacute stroke who could walk independently.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».