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Enregistrement W3175209004 · doi:10.32598/fdj.3.24

The Effect of Psychological Factors on Cognitive Functions in Stroke Patients With Chronic Fatigue

2021· article· en· W3175209004 sur OpenAlexaboutno aff
Lale Lajevardi, Ghorban Taghizade, Zahra Parnain

Notice bibliographique

RevueFunction and Disability Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIran University of Medical Sciences
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCognitionAnxietyBeck Anxiety InventoryStroke (engine)Beck Depression InventoryClinical psychologyDepression (economics)RehabilitationPsychologyPsychological interventionChronic painPhysical therapyPsychiatryMedicineCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: Cognitive and psychological impairments are among the disabling consequences of chronic stroke. Despite the high prevalence of these impairments in patients with chronic stroke and the significant impact of psychological factors on cognitive factors in other neurological diseases, no study was found to investigate the relationship between psychological factors and cognitive factors in chronic stroke patients with chronic fatigue. Therefore, this study aimed to investigate the relationship between psychological factors and cognitive functions in chronic stroke patients with chronic fatigue Methods: A total of 85 chronic stroke patients with chronic fatigue visited the Rehabilitation Centers of Tehran, Iran, were selected through the simple non-probability sampling method and enrolled in this correlational study. The Fatigue Severity Scale, Beck Depression Inventory, and Beck Anxiety Inventory were used to measure the levels of the fatigue, depression, and anxiety of patients with strokes, respectively. Besides, the cognitive functions of the participants were assessed using the Mini-Mental State Examination, the Montreal Cognitive Assessment, and the Pain Visual Analog Scale. Results: Based on the regression models, the Mini-Mental State Examination and the Montreal Cognitive Assessment explained up to 24.2% and 39.6% of the variance of cognitive functions, respectively. In all step-by-step models, the variables of anxiety, education level, and depression were the strongest predictors of cognitive functions. Conclusion: According to the clinical findings, psychological impairments, such as anxiety can adversely affect cognitive factors in chronic stroke patients with chronic fatigue. Therefore, therapeutic interventions focused on psychological factors may considerably improve the cognitive skills of these patients.

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)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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