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Enregistrement W7117166043 · doi:10.14740/jnr1054

Prognostic Value of Stroke Severity Measured by National Institutes of Health Stroke Scale Score for Post-Stroke Neuropsychiatric Outcomes in a Hispanic Population

2025· article· en· W7117166043 sur OpenAlexvenueno aff
Maria de los Angeles Alvarez, Xavier Andres Grandes, Lina Karitza Zambrano, Ana Sofia Cantos

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)Depression (economics)Odds ratioConfidence intervalAnxietyHospital Anxiety and Depression ScaleLogistic regressionPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Stroke is a leading cause of disability and mortality. Neuropsychiatric complications are frequent, and stroke severity measured by National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) may help identify patients at risk for adverse neuropsychiatric outcomes. The objective was to analyze whether stroke severity measured by the NIHSS score is associated with the development of neuropsychiatric complications after stroke in a Hispanic population. Methods: This observational, analytical, retrospective study included 170 adults with CT-confirmed stroke treated in 2024 at a tertiary hospital in Guayaquil. Stroke severity (NIHSS), clinical variables, and neuropsychiatric outcomes were analyzed using chi-square tests, Mann-Whitney U, and multivariable logistic regression, adhering to STROBE and ethical standards (SPSS version 27.0). Results were expressed as adjusted odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs), considering P < 0.05 and including only models with an events-per-variable (EPV) ratio ≥ 6. Results: A total of 170 adults (mean age 61.32 ± 14.62 years) were studied; 63.5% were male. Ischemic strokes comprised 56.5% and hemorrhagic 43.5%. Median NIHSS at admission was 7 (interquartile range (IQR) 4 - 13); categories: no deficit 6.5%, mild 25.9%, moderate 48.8%, moderate-severe 8.2%, severe 10.6%. Overall, 42.4% (n = 72) developed neuropsychiatric manifestation: cognitive impairment and sleep disturbances each occurred in 22.4%, behavioral disorders in 20.0%, depression in 15.30%, anxiety in 8.20%, and psychosis in 4.70%. Chi-square testing showed significant associations for moderate strokes with sleep disturbances (63.2%, P = 0.024), cognitive impairment (68.4%, P = 0.029), and behavioral disorders (76.5%, P = 0.003). Mann-Whitney comparisons indicated higher median NIHSS in patients with depression (12 vs. 7, P = 0.014), sleep disturbances (8 vs. 6, P = 0.025), and behavioral disorders (12 vs. 6, P = 0.002). Multivariable logistic regression revealed that younger age (Exp(B) = 0.957, P = 0.046), female sex (Exp(B) = 9.801, P < 0.001), and higher NIHSS scores (Exp(B) = 1.101, P = 0.010) independently predicted depression. Higher NIHSS scores also predicted sleep disturbances (Exp(B) = 1.072, P = 0.047) and behavioral disorders (Exp(B) = 1.071, P = 0.036), with female sex acting as a protective factor for behavioral disorders (Exp(B) = 0.227, P = 0.012). Cognitive impairment was associated with shorter time to onset (Exp(B) = 0.997, P = 0.037). Conclusion: The NIHSS scale proved to be a useful tool not only for measuring the initial severity of stroke, but also for identifying the risk of developing neuropsychiatric complications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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