Cognitive Correlates of a Large Time Differential between Timed Up and Go and Gait Speed during In-Patient Stroke Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Cognitive impairment is highly prevalent after stroke but can be difficult to identify acutely. We aimed to study if a large difference between two common, routine physical therapy assessments (timed up-and-go [TUG] test and 10-metre walk test [10MWT]) could identify patients with subtle cognitive difficulties post-stroke. Method: An observational study was conducted in 141 individuals admitted to acute in-patient rehabilitation after stroke. We computed the per cent difference between TUG and 10MWT performance. Cognitive outcome measures were the trail making tests A and B (TMT-A and TMT-B) and the Functional Independence Measure (FIM)-cognition subscale. Linear and logistic regression analyses were conducted to evaluate if the difference between TUG and 10MWT was associated with cognitive functioning. Results: After adjusting for covariates, there was no significant linear association between TUG-10MWT discrepancy and cognition; however, stroke patients with the largest difference between TUG and 10MWT (highest quartile of scores) exhibited significantly worse attention on the TMT-A (adjusted odds ratio = 2.46, p = 0.04). Conclusions: A large difference between TUG and 10MWT may reflect deficits in complex sustained attention in individuals with stroke. Physical therapy staff may use this difference score to identify patients with potential cognitive deficits and refer them for comprehensive neuropsychological evaluation.
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 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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».