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Enregistrement W4394767863

Post-discharge Follow-up of Standardized Management for Patients with Post-stroke Cognitive Impairment.

2024· article· en· W4394767863 sur OpenAlexaboutno aff
Fei Li, Fengxia Hu, Yi Liang, Liang Fen, Huiqun Tan, Sisi Xing

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentPhysical therapyQuality of life (healthcare)Stroke (engine)CognitionDementiaCognitive impairmentRandomized controlled trialMini–Mental State ExaminationPsychiatryNursingInternal medicineDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Severe cases of stroke can lead to cognitive impairment or even dementia. The most critical factor related to cognitive impairment after strokes is patients' lack of understanding about or attention to their conditions. Strengthening standardized management post-stroke has become a common goal for clinical workers and patients. Objective: The study intended to explore, during post-discharge follow-up, the effectiveness of standardized management of patients with post-stroke cognitive impairment, which could provide guidance for patients and doctors to improve patients' follow-up plans. Design: The research team conducted a randomized controlled trial. Setting: The study took place at Huangshi Central Hospital, an Affiliated Hospital of Hubei Polytechnic University, Edong Healthcare Group, in Huangshi, Hubei, China. Participants: Participants were 112 patients with post-stroke cognitive impairment at the hospital between February 2021 and March 2023. Intervention: The research team randomly divided the participants into two groups, using a random-number-table method: (1) a control group with 56 participants who received routine management and (2) an intervention group with 56 participants who received standardized management. Outcome Measures: At baseline and 6 months postintervention, the research team measured participants': (1) cognitive function using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA), (2) quality of life (QoL) using the World Health Organization Quality of Life-Bref (WHOQOL-BREF) questionnaire, and (3) self-efficacy using the General Self-Efficacy Scale (GSES). At one and 6 months postintervention, the team analyzed participants' medication adherence using the Morisky Medication Adherence Scale (MMAS-8). Results: At baseline, no significant difference (P > .05) existed between the groups in the scores: (1) for cognitive function on the MMSE or MoCA, (2) for the physiological, psychological, social, and environmental domains and the total score on the WHOQOL-BREF, or (3) for self-efficacy on the GSES scores. At 6 months postintervention, the intervention group's scores were significantly higher than those of the control group: (1) on the MMSE and MoCA (both P < .001), (2) on the four domains and total score on the WHOQOL-BREF (all P < .001), and (3) on the GSES (P < .001). At one month and six months postintervention, the intervention group's score for medication adherence on the MMAS-8 was significantly higher than those of the control group (both P < .001). Conclusions: Standardized management for patients with post-stroke cognitive impairment provided beneficial outcomes in improving their cognitive function, QoL, self-efficacy, and medication adherence, and the research team highly recommends it for wide application in clinical practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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