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Enregistrement W3213464784 · doi:10.3389/fnhum.2021.742105

Very Early Cognitive Screening and Self-Reported Feeling of Fatigue Three Months After Stroke

2021· article· en· W3213464784 sur OpenAlexaboutno aff
Josefin Holmberg, Beatrice Jondell, Tamar Abzhandadze, Katharina S. Sunnerhagen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSahlgrenska UniversitetssjukhusetVetenskapsrådetForsknings- och utvecklingsstyrelsen för Göteborg och Södra BohuslänStiftelsen Promobilia
Mots-clésStroke (engine)CognitionMontreal Cognitive AssessmentFeelingRehabilitationMedicineLogistic regressionPhysical therapyOdds ratioPhysical medicine and rehabilitationPsychologyCognitive impairmentInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stroke is a major cause of disability and the second leading cause of death worldwide. Post-stroke fatigue has been reported as one of the most limiting symptoms after a stroke. Early identification of risk factors for developing post-stroke fatigue is important for providing timely rehabilitation. A correlation has been found between fatigue and cognitive impairment after stroke, but 2 months after stroke at the earliest. In the present study, we examined whether cognitive function screening using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) very early after stroke could explain fatigue 3 months after stroke. A total of 311 stroke patients admitted to a comprehensive stroke unit in Sweden between 2011 and 2016 were included in this longitudinal study. Cognition was screened within 2 days after admission to the stroke unit. Data on self-reported feeling of fatigue were retrieved from Riksstroke's 3-month follow-up form. The data were analyzed using binary logistic regression. We found that the cognitive function in an acute phase after stroke could not explain self-reported feeling of fatigue in a later stage. The correlation between cognitive impairment and fatigue that has been reported may be detectable no earlier than the subacute phase of stroke. As previous studies have shown that functional outcome, severity of stroke, and sex also correlate with fatigue after stroke, we controlled for these variables in our analysis. In line with previous studies, we found that female patients had higher odds of experiencing fatigue. This is something that health care professionals should be aware of when working with stroke 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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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