Abstract WMP31: Lifetime Trauma Exposure Types Are Linked to Stroke Recovery: Findings From the STRONG Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The STRONG (Stroke, sTress, RehabilitatiON, and Genetics) study has documented the role of cumulative lifetime stress/trauma exposure (LSE) in stroke recovery. Understanding the types of trauma most closely linked with functional outcomes may identify specific risk factors for stroke recovery. We examined specific types of life stress linked with functional and cognitive disability at 1-year post-stroke. Methods: Adults with a new stroke enrolled at 28 US sites were assessed 4 times over 1 year. Assessments included LSE 90 days post-stroke, and Stroke Impact Scale (SIS), modified Rankin Scale (mRS), & Telephone Montreal Cognitive Assessment (tMOCA) at 1-year post-stroke. Bivariate and multivariate analyses examined relationships among LSE and outcomes. Results: The 763 enrollees had age 63.1±14.9 yrs; initial NIHSS score 4 [2-9]; 41.2% Female; 69.4% White. Controlling for age, gender, race, and 3-mo NIHSS score, lifetime exposure to being raped was associated with worse SIS-ADL, mRS, and tMOCA scores 12-mo post-stroke. Several other LSE were also independently associated with worse 12-mo SIS-ADL scores: witnessing a family member be injured or killed, divorce, and emotional abuse. Having a loved one be seriously ill was associated with better 12-mo t-MOCA scores. These findings were robust when early post-stroke acute stress levels were also included in the model. Women were significantly more likely to report being raped, experiencing emotional abuse, and having a seriously ill loved one. Demographics were not significantly associated with divorce or witnessing a family member injured or killed. Conclusions: Assessing specific types of exposure to LSE early in the post-stroke period may help identify at-risk patients who might benefit from additional post-stroke support to enhance their long-term functional and cognitive abilities.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».