ASSOCIATION BETWEEN COGNITIVE IMPAIRMENT AND 6-12 MONTHS QUALITY OF LIFE IN ISCHEMIC STROKE
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke is a major contributor to deaths and disabilities worldwide. Impaired cognitive function is often found in ischemic stroke patients. Disability due to stroke causes functional impairment in various quality of life domains. Cognitive function is one of the predictors of the quality of life. There are still not many studies on cognitive impairment and quality of life in ischaemic stroke patients in Indonesia. Objective: To compare the average quality of life of 6-12 months of stroke patients at the Bethesda Hospital Yogyakarta Neurology Center based on the presence of cognitive impairment Methods: The study used a retrospective cohort study design. Subject data were obtained from the Bethesda Hospital Yogyakarta stroke registry. All risk factor data (laboratory and clinical) and medication were obtained during admission. Cognitive impairment was measured using the Mini Mental State Examination (MMSE) and Clock Drawing Test (CDT). The questionnaire used was World Health Organization Quality Of Life BREF (WHOQOL-BREF). Results: From 113 patients, average quality of life of patients in domain 1, domain 2, and domain 3 was not significant (p > 0.05). A significant mean difference between cognitive impairment and quality of life was found in domain 4 (p = 0.025). Analysis of the confounding variables showed that a history of hypertension, National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) score, diabetes, and atrial fibrillation also had an effect on the patient's quality of life. Conclusion: Cognitive impairment does not have a significant effect on quality of life, especially in the domains of physical health, psychological health, and social relations, but has a significant effect on the environmental health domain of ischemic stroke patients.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».