ASSOCIATION OF AGE, GENDER, STROKE LOCATION, AND SOCIAL SUPPORT WITH DEPRESSION AND COGNITIVE IMPAIRMENT AFTER STROKE
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify depression and cognitive impairment after stroke and analyze association with age, gender, stroke location, and social support.
 Study Design: A cross-sectional analytical study.
 Place and Duration of Study: Psychiatry and Rehabilitation Medicine, Combined Military Hospital Gujranwala, from Oct 2015 to Aug 2018.
 Methodology: Patients (age: 20-80 years) with stroke ≥3 months were included. Those with aphasia, unstable medical history, and coexisting other neurological disorder were excluded. Cognition was assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and post-stroke depression (PSD) was assessed by Beck Depressive Inventory 2nd Edition (BDI-II).
 Results: Out of 76 patients (meanage: 59 ± 7 years), 53 (69.7%) were male and 23 (30.3%) were females. Fifty-five (72.4%) were of age >55 years and 58 (76.3%) patients had social support. On MoCA evaluation, 41 (53.9%) patients had cognitive impairment. BDI-II assessment showed that 43 (56.6%) individuals had depression. A significantly higher percentage of males, patients without social support, and patients >55 years developed PSD with p<0.05. The cognitive deficit, was statistically significant in the age group of >55 years (p=0.026) and no correlation with gender or presence/absence of social support was observed (p=0.088 and p=0.485 respectively). Similarly, no significant correlation was found between stroke location and development of cognitive deficit or PSD (p=0.361 and p=0.390 respectively).
 Conclusion: Cognitive impairment and PSD were frequently present after stroke. PSD was more common in males, patients without social support, and patients of older age while cognitive deficit was more common in older age.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».