COGNITIVE, PHYSICAL, AND PSYCHOLOGICAL FUNCTION AND QUALITY OF LIFE IN PATIENTS WITH STROKE—A NETWORK ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to identify the dynamic associations across cognitive, physical and psychological function, and quality of life using network analysis among Chinese patients with acute ischemic stroke (AIS). We conducted a cross-sectional study in 2021 that included a total of 636 patients with AIS from three stroke centers in Shanghai, Nanjing, and Linyi, China. Participants completed a complex battery of measures of cognitive function (Montreal Cognitive Assessment, MoCA), physical function (Barthel Index, Modified Rankin Scale), psychological function (Epidemiological Studies Depression Scale, CES-D) and quality of life (short version of Stroke-specific Quality of life scale, SS-QOL). We used the Gaussian Graphical Modeling to estimate the network structure. Cognitive and physical function were important prerequisites to quality of life. Specifically, the most central nodes (strength) in the network were quality of life, attention (cognitive domain), transferring to a chair, caring perineum/cloth at toilet and walking (physical domain). Cognitive function, particularly visuospatial /executive function and attention, and physical (dressing, feeding and drinking, up and downstairs and transferring to a chair) were positively related to quality of life; whereas depressive symptoms and disability were negatively related to quality of life. Factors contributing to quality of life are complex in patients with AIS. Attention, visuospatial /executive function from cognitive function and transferring, caring at toilet and walking from physical function were central nodes to the quality of life network. Interventions that target cognitive and physical function may have a potential to improve quality of life for stroke patients.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».