The Triad of Post-Stroke Fatigue, Cognition, and Motor Performance: A Study in Chronic Stroke Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Background: In chronic stroke survivors, post-stroke fatigue (PSF) is a common but underdiagnosed illness that has a major impact on recovery, motor function, and cognitive function. Comprehending these associations is crucial for focused rehabilitation tactics. Methods: 41 chronic stroke survivors between the ages of 46 and 65 participated in a cross-sectional study. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Fugl-Meyer Assessment (FMA), the 6-Minute Walk Test (6MWT), and the Fatigue Scale for Motor and Cognitive Functions (FSMC) were among the tests used. The PHQ-9 was used to screen for depression. For data analysis, Pearson's correlation was used. Result: The findings showed that fatigue was significantly correlated negatively with walking endurance (r = -0.428, p = 0.000128), upper limb motor performance (r = -0.4389, p = 0.000082), and cognitive function (r = -0.5973, p < 0.00001). Compared to motor exhaustion, cognitive fatigue was more strongly associated with these outcomes. Discussion: According to the results, cognitive fatigue has a significant influence on both physical recovery and cognitive function in chronic stroke survivors. To enhance functional outcomes, effective rehabilitation should incorporate cognitive retraining, endurance-building exercises, and fatigue management techniques. Conclusion: Cognitive function, motor function, and endurance are all greatly impacted by post-stroke fatigue. Chronic stroke survivors' quality of life and rate of recovery can be improved by including fatigue management techniques into rehabilitation programs. Key words: Chronic Stroke, Cognitive Impairment, Motor Performance, Post-Stroke Fatigue, Stroke Rehabilitation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».