Abstract WP66: Acute Stroke Screening For Cognitive Disorders And Depression
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: As stroke survivors transition from acute to post-acute care, and finally to community settings, the Centers for Disease Control reports ~65% receive NO rehabilitation. Even more receive rehabilitation too late, after critical brain changes for recovery are complete. Stroke survivors with invisible disabilities of cognition and depression are especially vulnerable to experience poor recovery. We launched a dedicated process to identify invisible disabilities. Our long-term objective is to make acute and post-acute, evidence-based intervention accessible. Hypothesis: >50% of acute stroke patients have cognitive deficits, or depression. Methods: Our comprehensive stroke center completes bedside psychometric assessment with standardized instruments for aphasia (Language Screening Test, LAST), spatial neglect (Catherine Bergego Scale, CBS), memory/global cognition (Montreal Cognitive Assessment, MoCA), delirium (3-Minute Diagnostic Interview for the Confusion Assessment Method, 3D-CAM) and depression (Patient health questionnaire, PHQ-8). Patients unable to respond to questions are assessed for spatial neglect and delirium (standardized observations). Results: 105 ischemic stroke survivors were assessed in the first quarter of program launch (April-July, 2021). Of that group, patients met screening criteria for spatial neglect (47%), aphasia (40%), delirium (19%) and depression (31%). Over 90% had memory / global cognitive impairment (MoCA<26/30). Conclusions: Our initiative, which includes systematic acute stroke unit spatial neglect screening, confirmed the previously reported high rate of cognitive disorders and depression (Champod, Eskes, Barrett, 2020). Our current step implements uniform recommendations for patients with deficits, and will examine post-acute outcomes, number receiving rehabilitation and medical follow-up, and treatment disparities (right/left stroke, under-represented groups).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».