Depressive Symptoms Profiles and Cognitive Outcomes After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Post-stroke depressive symptoms are heterogeneous and variably associated with other psycho-cognitive features. We employed cluster analysis to identify distinct profiles of post-stroke depressive symptomatology and their association with cognitive performance. METHODS: We included consecutive patients undergoing neuropsychiatric evaluation 6 months after stroke. Cluster analysis incorporated the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, along with the apathy and anxiety items from the Neuropsychiatric Inventory questionnaire. Baseline clinical/neuroimaging variables and 6-months cognitive outcomes were compared across profiles. RESULTS: We included 189 patients with acute cerebrovascular events (median age 75.4 years, 62% male, 80% ischemic strokes). Three profiles emerged: (A) low-depressive symptoms (n = 108), (B) moderate-depressive symptoms plus anxiety (n = 41), (C) high-depressive symptoms plus apathy (n = 40). Regarding baseline predictors of 6-month depressive symptoms profiles, patients with high-depressive symptoms plus apathy exhibited lower Montreal Cognitive Assessment scores at baseline (16.0 vs. 21.5; adjusted odds ratio [adj.OR] per 1-point increase 0.91, 95% confidence interval [95% CI] 0.83-0.99) compared to patients with low-depressive symptoms; moderate-depressive symptoms plus anxiety patients had less cortical atrophy compared to both low-depressive symptoms (adj.OR 0.92, 95% CI 0.86-0.99) and high-depressive symptoms plus apathy (adj.OR 0.89, 95% CI 0.81-0.97) profiles. Regarding 6-month cognitive performance, high-depressive symptoms plus apathy patients showed higher rates of post-stroke dementia and attention/executive function impairment compared with the two other groups (both p < 0.05), and higher rates of language impairment compared with low-depressive symptoms profile (p < 0.05). CONCLUSION: By integrating apathy and anxiety in our model, depressive symptoms after stroke emerged as heterogeneous neuropsychiatric syndromes, showing different baseline predictors and distinctive cognitive patterns.
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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 | 0,000 |
| 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 ».