Correlation of Fatigue with Cognition and Motor Performance among Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Post-Stroke Fatigue (PSF) is the most common debilitating and persistent symptom after a stroke.The impact of fatigue increases during the first year of post-stroke. When most of the recovery has taken place,fatigue could remain an important problem with disabling consequences for everyday life. Understanding theeffect of PSF on cognition and mobility outcomes will help to better manage existing fatigue symptoms in strokepatients and develop strategies to optimize mobility and cognitive performance in patients with the chronic stageof stroke. With this background in mind, the present study aims at establishing a relationship between post-strokefatigue and cognitive and motor performance among persons with stroke.Aim: To correlate fatigue with cognition and motor performance in stroke patientsMaterials and Method: This is the pilot study where 15 post-stroke patients fulfilling the inclusion and exclusioncriteria were included by using the purposive sampling technique. Fatigue was assessed using Fatigue Scale forMotor and Cognitive Function. Motor Function was assessed by using Fugl Meyer Scale for upper and lowerextremity, Chedokes Arm and Hand Inventory, Lower Extremity Functional Scale, and Berg Balance Scale.Cognition was assessed by using the Montreal Cognitive Assessment Scale. Using the scores of these scales, fatiguewas correlated with motor and cognitive functions using Karl Pearson’s correlation test.Result: The study found a moderately significant correlation between Fatigue and Cognition (r=-0.605 p<0.05) anda highly significant correlation between fatigue and motor performance (r=-0.804 p<0.001).Conclusion: This study provides evidence that post-stroke fatigue has significant relationships with both motorperformance and cognitive performance. It is important to consider the influence of fatigue when planning anddelivering interventions for individuals with stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».