Quality of Life Profiles in Brain Stroke Survivors Versus Community Controls: A Case–Control Study from an Under-Resourced District Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: Brain stroke is a leading cause of disability and mortality globally, profoundly impacting quality of life (QOL), particularly in under-resourced settings like rural Pakistan where rehabilitation access is limited. Few studies provide case-control comparisons of QOL, cognitive function, and functional independence in district-level hospitals, leaving gaps in understanding localized deficits and screening strategies. Objective: To compare QOL, cognitive function, and functional independence between stroke survivors and community controls at a district hospital in Narowal, Pakistan, and identify simple screening thresholds for low QOL. Methods: In a case-control study from September to November 2023 at District Head Quarter Hospital Narowal, 100 stroke survivors and 100 community controls were assessed using the WHOQOL-BREF, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Barthel Index (BI). Independent t-tests, two-way ANOVA for age-stratified effects, and ROC analyses were conducted to compare groups and derive cut-offs for low QOL (≤25th percentile of control scores). Results: Stroke survivors showed significantly lower scores across all WHOQOL-BREF domains (p<0.01, Cohen’s d=1.57–3.02), MoCA (mean=15.35 vs. 29.15, p<0.001), and BI (mean=44.90 vs. 98.55, p<0.001), with older survivors (age >65) exhibiting steeper QOL declines (p<0.05). MoCA cut-offs (15–18) and BI cut-offs (45–55) achieved AUCs of 0.75–0.87 for detecting low QOL. Conclusion: Stroke survivors in rural Pakistan face substantial QOL, cognitive, and functional deficits, accentuated by age, necessitating accessible screening and targeted rehabilitation to improve outcomes. Keywords: Stroke, Quality of Life, Cognitive Impairment, Functional Independence, Case-Control Study, Pakistan
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».