Predictors of neurocognitive outcome in pediatric ischemic and hemorrhagic stroke
Notice bibliographique
Résumé
This clinical study examined the impact of eight predictors (age at stroke, stroke type, lesion size, lesion location, time since stroke, neurologic severity, seizures post-stroke, and socioeconomic status) on neurocognitive functioning following pediatric stroke. Youth with a history of pediatric ischemic or hemorrhagic stroke (n = 92, ages six to 25) underwent neuropsychological testing and caregivers completed parent-report questionnaires. Hospital records were accessed for medical history. Spline regressions, likelihood ratios, one-way analysis of variance, Welch’s t-tests, and simple linear regressions examined associations between predictors and neuropsychological outcome measures. Large lesions and lower socioeconomic status were associated with worse neurocognitive outcomes across most neurocognitive domains. Ischemic stroke was associated with worse outcome in attention and executive functioning compared to hemorrhagic stroke. Participants with seizures had more severe executive functioning impairments than participants without seizures. Youth with cortical-subcortical lesions scored lower on a few measures than youth with cortical or subcortical lesions. Neurologic severity predicted scores on few measures. No differences were found based on time since stroke, lesion laterality, or supra- versus infratentorial lesion. In conclusion, lesion size and socioeconomic status predict neurocognitive outcome following pediatric stroke. An improved understanding of predictors is valuable to clinicians who have responsibilities related to neuropsychological assessment and treatments for this population. Findings should inform clinical practice through enhanced appraisals of prognosis and the use of a biopsychosocial approach when conceptualizing neurocognitive outcome and setting up support services aimed at fostering optimal development for youth 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».