Abstract TP86: Depression And Anxiety After Stroke In A Young Adult Population
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: We aimed to determine the prevalence of poststroke depression (PSD) and anxiety as well as to identify their predictors in a population of young Filipino adults. Methods: We performed a cross-sectional epidemiologic study in the largest tertiary hospital in the Philippines. The study involved the administration of a structured survey tool and review of medical records. The Hospital Anxiety and Depression Score was used to screen for anxiety and depression. Chi-square tests and Fisher’s exact tests were used to compare between groups with anxiety or depression and those without. Multivariable logistic regression analysis was performed to determine significant socio-economic and clinical risk factors of PSD and anxiety. Results: In our study population of 114 young adult stroke patients, the prevalence of depression was 20.2% while the prevalence of anxiety was 34.2%. Significant predictors of PSD were the presence of anxiety (OR 1.84; CI 1.05-3.22), lower mRS scores (mRS 3-5 OR 5.52; 95% CI 1.09-8.03) and diabetes (OR 2.09; 95% CI 1.67-6.26). Meanwhile, significant predictors of poststroke anxiety included depression (OR 7.5; 95% CI 5.02-21.94) and dependence (Barthel Index scores 95-100; OR 0.32; 95% CI 0.14-0.71). Relationship status, educational attainment, stroke subtype and stroke location were not found to be significant predictors of PSD and anxiety. Conclusion: Our study showed that young adult patients who suffer from stroke are at risk for adverse socio-economic and psychiatric consequences. A significant proportion of the population had depression and anxiety after stroke. Clinicians should be aware of these conditions that influence the outcomes of young adult stroke patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».