Abstract Number ‐ 196: The Impact of Pre‐existing Depression on Functional Outcomes After Endovascular Treatment of Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Stroke is a leading cause of morbidity and mortality, and many factors predict a poor outcome, including age, NIH Stroke Scale (NIHSS), ambulatory status, and ability to swallow1. Mood disorders have previously been associated with an increased risk of cardiovascular disease2. The association between pre‐existing mood disorders and stroke outcome, however, has not been well studied. The objective of the current study was to explore the impact of pre‐existing depression on functional outcomes post‐endovascular treatment. Methods We reviewed the records of 178 patients who received mechanical thrombectomy (MT) at our institution[BH1][BM2] from 2019–2022. We collected data on baseline characteristics and demographics, including functional outcome at 90 days as measured by modified Rankin Scale (mRS), which was categorized as favorable (mRS 0–2) or unfavorable (mRS 3–6). Results Of patients who received MT, 54 (30.3%) had a prior medical history of depression. On univariate analysis, patients with a history of depression had 2.5 times higher odds of an mRS score of 3–6 (cOR = 2.47, 95% CI = 1.11‐5.48). Multivariate analysis included history of smoking, hypertension, obesity, Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS)[YC1][KC2], time to recanalization, and discharge NIHSS score, along with history of depression. We found that the odds of having an unfavorable mRS were 5 times higher in those with a history of depression than those with no history (aOR = 5.15, 95% CI = 1.09‐23.31). Additionally, discharge NIHSS was associated with 1.5 times higher odds of unfavorable mRS for each point increase in NIHSS score (aOR = 1.47, 95%CI = 1.25‐1.74). While pre‐existing depression was associated with poorer functional outcomes, it was not associated with mortality, cOR = 1.12, 95%CI = 0.55‐2.27. Conclusions In this study, we found that a prior medical history of depression is associated with unfavorable functional outcomes at 90 days in patients who received MT. Future studies should investigate the association between the severity of depression and stroke outcomes and explore methods to mitigate the impact of depression on stroke outcomes.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».