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Enregistrement W4205877838 · doi:10.26442/20751753.2021.11.200902

The impact of post-stroke epilepsy on the rehabilitation potential of patients

2021· article· en· W4205877838 sur OpenAlexaboutno aff
Tatiana Danilova, Д. Р. Хасанова, Ekaterina V. Tokareva, GULNAZ R. VASKAEVA, Nafisa T. Saepova

Notice bibliographique

RevueConsilium Medicum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsyStroke (engine)RehabilitationMedicineAnxietyDepression (economics)Hospital Anxiety and Depression ScaleModified Rankin ScaleMontreal Cognitive AssessmentPhysical therapyPsychiatryPhysical medicine and rehabilitationCognitionIschemic strokeCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim. To investigate the effect of post-stroke epilepsy on the early recovery period of stroke. Materials and methods. A total of 265 patients with ischemic stroke experienced epileptic seizures were under integral medical supervision. Three months after the onset of stroke 52.5% of patients had no seizures (of which in 31% post-stroke epilepsy did not develop, in 21.5% seizures were controlled by antiepileptic drugs). In 47.5% of patients, epileptic seizures continued to develop. Hospital Anxiety and Depression Scale, modified Rankin Scale, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test and health status questionnaire SF-36 were applied in 180 patients (90 with and 90 without seizures) two months after the stroke onset in a case-control design. Results. A significant predominance of an increased level of anxiety and depression, number of patients with signs of disability, the average SF-36 questionnaire lower scores for general health, vitality, social functioning, role emotional and mental health indicators were revealed in patients experiencing seizures compared to patients without seizures. Conclusion. Thus, the development of post-stroke epilepsy worsens the course of the early recovery period of stroke, functional outcomes and affects the rehabilitation potential and require timely adequate treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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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