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 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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».