Impact of Stress, Anxiety, and Depression on Cognition and Quality of Life in Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
Context: The pandemic has resulted in rapid spread of disease-causing fear in adults, children and unhealthy people. The enactment of national policies resulted in reduced outpatient visits in hospitals and perceived stress, anxiety and depression have become very common in neurological ill patients impacting their cognition and affecting their quality of life (QOL). Cognitive behavioral therapy (CBT) is a sort of neuropsychiatric treatment which helps patients to cope up with stress, anxiety, and depression and it needs further research. Aim: The present study focuses on the understanding the effect of anxiety, stress, and depression on the cognition and QOL of neurological ill patents and the influence of CBT in improving the cognitive ability of stroke patients. Settings and Design: This experimental study was conducted on neurologically ill patients Materials and Methods Thirteen subjects diagnosed with stroke were given 3-week protocol for CBT. Pre- and postassessment was done to evaluate depression, stress, anxiety, cognition and QOL on the basis of outcome measures including Depression Anxiety Stress Scale-21 and Montreal Cognitive Assessment Test for cognition and Neuro-QOL Brief for QOL. Statistical Analysis Used: Correlation between DASS-21 and MoCA was done using Pearson's correlation coefficient test. Results: 40% of the patients suffered from depression, stress, and anxiety. The results of paired t -test for pre- and poststress, depression, and anxiety showed a significant result. There was a significant difference in the scores of precognition and postcognition. Conclusion: CBT is effective in reducing perceived stress, depression, and anxiety and thereby improving cognition and QOL of 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».