Functional prognosis of acute ischemic stroke patients from their neuropsychological features
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to evaluate the relationship between the patient neuropsychological condition and recovery of his/her motor activity disorder due to acute cerebrovascular accident. Materials and Methods. The study involved 103 patients with ischemic stroke in the pools of middle and anterior cerebral arteries. We carried out clinical and neurological assessments of the patient condition, and conducted neuropsychological testing via Beck Hopelessness Scale (BHS), Montreal Cognitive Assessment (MоCA), SF-36, and Visual Analog Scale (VAS). The examination was performed on three occasions: during the acute phase of cerebral circulatory disorders, after two weeks and within the range of 24-36 months. After the long-term follow-up, all patients were distributed among two groups: with a favorable outcome and with unfavorable outcome. We attempted to identify the most typical values of above-mentioned scales for each group. Results. The general physical health (GPhH) indicators based on the results of SF-36 (p=0.007), BHS (p=0.003 and 0.002), and VAS (p=0.025), collected after acute ischemic stroke, were prognostically significant. In both groups, the most important indicators for the stroke prognosis were MоCA (p=0.038), BHS (p=0.009) and SF-36 (GPH) (p=0.002), regardless of the stroke phase. Conclusion. The connection between the patient neuropsychological condition and restoring the motor functions after the stroke was revealed. The investigated questionnaires can be included in the multivariate forecast model of the stroke prognosis among other criteria for the outcome of this disease.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».