Analysis of frailty determinants in chronic stroke patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective Frailty is becoming more widely acknowledged as a critical factor that impacts the quality of life and health outcomes of patients with chronic conditions, including those who have experienced a stroke. This study aims to analyze the determinants of frailty in a prospective cohort of chronic stroke patients undergoing rehabilitation via relevant clinical, functional, and quality-of-life measures.Methods In this prospective study, 124 chronic stroke patients (mean age: 63.3 years, SD = 10.5) were assessed for frailty using the Edmonton Frailty Scale (EFS). Variables included age, stroke severity indices, functional status, and quality of life. Descriptive and inferential analyses was performed.Results The majority (81.5%) of patients had ischemic strokes. Frail patients were older (mean age: 64.6 vs. 55.2 years, p < 0.005), had more severe strokes (modified Rankin scale (mRS) 3.87 vs. 2.53, p < 0.005; National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) 6.08 vs. 3.47, p < 0.005), greater functional impairment (Barthel Index 52.9 vs. 80.6, p < 0.005), and lower quality of life (2.78 vs. 4.02, p < 0.005). Logistic regression showed that advanced age and lower self-efficacy significantly predicted frailty (age: OR = 1.1, 95% CI: 1.01–1.21; Stroke Self-Efficacy Questionnaire (SSEQ): OR = 0.72, 95% CI: 0.55–0.95). The ROC analysis demonstrated that age had an AUC of 0.742 (95% CI: 0.65–0.86, p < 0.001), whereas the AUC for SSEQ was 0.924 (95% CI: 0.86–0.96, p < 0.001).Conclusions In patients with chronic stroke, frailty, as measured with the EFS, is best predicted by age and by the stroke-related impaired self-efficacy. Interestingly, the latter is a stronger frailty predictor, especially in younger patients. These findings indicate that both physiological and disease-related functional declines contribute to the development of frailty. However, additional longitudinal studies are necessary to validate the causal association and to account for potential confounding factors like depression or social support.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».