Frequency and predictors of post-stroke cognitive impairment in Ethiopian stroke survivors: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Stroke is emerging as a public health threat to sub-Saharan African countries. Even though cognitive impairment is increasingly being recognized as a major cause of disability in stroke survivors there is no data on the burden of stroke related cognitive dysfunction from Ethiopia. In this study, we aimed to assess the frequency and predictors of post-stroke cognitive impairment in Ethiopian stroke survivors.Methods: Participants were adult stroke survivors who came for follow-up at least 3 months after the last stoke. Demographic and clinical data were collected using a structured questionnaire. We employed the Montreal Cognitive Assessment Scale-Basic (MOCA-B), modified Rankin Scale (mRS) and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) to assess post-stroke cognition, functional recovery, and depression, respectively.Results: Among 67 stroke survivors (mean age: 52.1 ± 12.7 years, females: 40.3%, low or no education: 41.8%, median stroke duration: 3 years), 28 (41.8%) had post-stroke cognitive impairment. Of these, 20 (30%) had mild cognitive impairment and 8 (12%) had post-stroke dementia. On multivariate analysis, increased age [AOR=0.24, 95% CI (0.07,0.83)], lower education [AOR=4.02, 95% CI (1.13,14.32)] and poor function recovery (mRS ³3) [AOR=0.27, 95% CI (0.08-0.81)] were independently associated with post-stroke cognitive impairment.Conclusion:Cognitive impairment is frequent among Ethiopian stroke survivors. We found that increased age, low educational attainment, and poor recovery on physical function were independently associated with cognitive decline. Although causality cannot be inferred, physical rehabilitation and better education might play a significant role in building cognitive resilience among stroke survivors.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».