Bibliographic record
Abstract
목적 : 이 연구의 목적은 급성기 뇌졸중 환자의 뇌졸중 후 우울증과 인지 및 상지기능과의 상관관계를 조사하고, 우 울상태변화가 인지 및 상지기능회복에 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 연구방법 : 부산 P 재활의학병원에서 재활치료를 받고 있는 환자 중 발병 후 6개월 이전, Korean version of Mini- Mental State Examination (MMSE-K) 20점 이상인 뇌졸중 환자 15명을 대상으로 Beck Depression Inventory (BDI), Korean version of Montreal Cognitive Assessment (MoCA-K), Neurobehavioral Cognitive Status Examination (NCSE), Fugl-Meyer Assessment (FMA)와 Jebsen-Taylor Hand Function Test를 실시하였다. BDI의 초기평가에서 우울군과 비우울군으로 나누고, 우울군의 8주 후 재평가에서 우울감소군과 무변화군으로 나 누어 분석하였다. 결과 : BDI와 인지 및 상지기능 간에는 유의한 상관관계가 관찰되지 않았으나, BDI 점수의 변화량은 NCSE 및 FMA 변화량과 각각 의미 있는 상관관계(p<.05)를 보였다. 또, 상지기능 점수의 변화는 무변화군에 비해 우울감소 군에서 통계적으로 유의하게 향상되었다(p<.05). 결론 : 뇌졸중 후 우울의 정도가 감소됨에 따라 상지기능회복에 영향을 미칠 수 있으므로 재활초기에 뇌졸중 후 우 울증에 대한 고려가 필요하다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".