The influence of stroke severity on depression, anxiety, burden and life-satisfaction in partners of patients with stroke
Notice bibliographique
Résumé
Aim To investigate the change in feelings of depression, anxiety, burden and life satisfaction in partners of stroke survivors between two and six months after stroke and to determine which factors that are derived from the severity of stroke can predict these feelings in the period there is frequent contact with healthcare professionals. \nMethods Patients from stroke units with partner (N = 215) of the Restore4stroke study were included in a predictive study. Depression and anxiety (Hospital Depression and Anxiety Scale), burden (Caregiver Strain Index) and life-satisfaction (2 life-satisfaction questions) were the outcome measures, assessed at two and six months. Independency in activities of daily living (Barthel Index), cognition (Montreal Cognitive Assessment), communication (item 9 of National Institute of Health Stroke Scale) of the patient, and determinants of patient and partner were used as predictors. A paired samples t-test was used to measure the change in outcome of the partner. Predictors for the outcome on two and six months after stroke were identified, using multivariate linear regression. \nResults The only significant change in outcome was the decrease of anxiety. Most important predictors for the outcome at two months were rehabilitation in a rehabilitation centre or geriatric centre; participation of the partner before stroke in lesser extent. Passive coping style of the partner was predictive for all outcome measures at six months. Of the stroke factors independency in ADL was predictive for depression; cognition and rehabilitation in a rehabilitation centre were predictive for burden. \nConclusion Between two and six months, stroke severity becomes less important to predict the outcome of the partner, predictors of the partner become more important. \nClinical Relevance Support for partners of patients with stroke should focus on aspects of stroke, but also on the coping style of the partner.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».