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Enregistrement W4285027140 · doi:10.21037/apm-22-567

Exploring the complex pathways between somatosensory impairment, physical ability and affective symptoms following stroke: mediation analyses

2022· article· en· W4285027140 sur OpenAlexaboutno aff
Yang Xue, Yutong Fu, Hong Jin Fan, Jibing Ou, Jimin Chen, Liqing Yao

Notice bibliographique

RevueAnnals of Palliative Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMajor Science and Technology Projects in Yunnan ProvinceNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésStructural equation modelingMedicineAkaike information criterionPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyAnxietyRasch modelStroke (engine)Montreal Cognitive AssessmentGoodness of fitCognitionRehabilitationCognitive impairmentPsychologyStatisticsPsychiatryDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Based on the theory of postural control and the role of cognitive capacity, this study analyses how physical ability and somatosensory impairment influence affective symptoms in patients with stroke. METHODS: The cross-sectional study with a consecutive sampling approach was conducted in 10 different rehabilitation departments in Yunnan Province, China between August 2019 and February 2021. A total of 1,058 patients with stroke were included according to the inclusion criteria and exclusive criteria. Their important functions were evaluated including somatosensory measurement, Brunnstrom recovery stage, manual muscle testing (MMT), Barthel index (BI), mini-balance evaluation systems test (Mini-BEST), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Hamilton Anxiety Scale (HAM-A), and Hamilton Depression Scale (HAM-D). Exploratory Factor Analysis was used to construct the measure models. A path analysis was performed to estimate the role of balance impairment and cognitive capacity as mediators in the relationships between somatosensory impairment, physical ability and affective symptoms. RESULTS: By comparing two models, the final model indicated a good global model fit to the data [χ2=243.5, χ2/df=5.181, goodness-of-fit index (GFI) =0.977, comparative five index (CFI) =0.944, Tucker-Lewis index (TLI) =0.922, standardized root mean square residual (SRMR) =0.063, and root mean square error of approximation (RMSEA) =0.063, Akaike information criterion (AIC) =303.51, Bayesian information criterion (BIC) =304.26], although Chi-square test was not significant due to the large sample size. In the path analysis, somatosensory impairment significantly negative influenced balance impairment (P<0.05, β=-0.061), and physical ability significantly positively affected balance impairment (P<0.001, β=0.893). A mediation analysis was conducted to show that balance impairment mainly mediated the relationship between physical ability and affective symptoms (R2=0.996), while the relationship between physical ability and affective symptoms was mediated slightly by cognitive capability (R2=0.108). CONCLUSIONS: These results suggest that balance impairment mainly mediates the relationship between physical ability and affective symptoms, while cognitive capacity slightly medicates this relationship. Rehabilitation professionals and family caregivers should pay more attention to balance function, which will help to strengthen the physical ability and improve post-stroke mood disorders.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,131 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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