In-hospital risk prediction for post-stroke depression
Development and validation of the Post-stroke Depression Prediction ScaleWij hanteren het label Open Access voor onderzoek met een Creative Commons licentie. Door een CC-licentie toe te kennen, geeft de auteur toestemming aan anderen om zijn of haar werk te verspreiden, te delen of te bewerken. Voor meer informatie over wat de verschillende CC-licenties inhouden, klik op het CC-icoon. Alle rechten voorbehouden wordt gebruikt voor publicaties waar enkel de auteurswet op van toepassing is.
In-hospital risk prediction for post-stroke depression
Development and validation of the Post-stroke Depression Prediction ScaleWij hanteren het label Open Access voor onderzoek met een Creative Commons licentie. Door een CC-licentie toe te kennen, geeft de auteur toestemming aan anderen om zijn of haar werk te verspreiden, te delen of te bewerken. Voor meer informatie over wat de verschillende CC-licenties inhouden, klik op het CC-icoon. Alle rechten voorbehouden wordt gebruikt voor publicaties waar enkel de auteurswet op van toepassing is.
Samenvatting
The timely detection of post-stroke depression is complicated by a decreasing length of hospital stay. Therefore, the Post-stroke Depression Prediction Scale was developed and validated. The Post-stroke Depression Prediction Scale is a clinical prediction model for the early identification of stroke patients at increased risk for post-stroke depression.
he study included 410 consecutive stroke patients who were able to communicate adequately. Predictors were collected within the first week after stroke. Between 6 to 8 weeks after stroke, major depressive disorder was diagnosed using the Composite International Diagnostic Interview. Multivariable logistic regression models were fitted. A bootstrap-backward selection process resulted in a reduced model. Performance of the model was expressed by discrimination, calibration, and accuracy.
Organisatie | Hogeschool Utrecht |
Afdeling | Kenniscentrum Gezond en Duurzaam Leven |
Kenniscentrum Innovatie van Zorgverlening | |
Lectoraat | Chronisch Zieken |
Gepubliceerd in | Stroke Vol. 44, Uitgave: 9, Pagina's: 2441-2445 |
Jaar | 2013 |
Type | Artikel |
DOI | 10.1161/STROKEAHA.111.000304 |
Taal | Engels |