Prediction of functional outcomes in stroke inpatients receiving rehabilitation.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Early identification of predictive factors relevant to functional outcomes for stroke patients is important to the establishment of an effective continuing care program. The objective of this study was to identify the predictive factors related to functional outcome at discharge after stroke rehabilitation therapy. METHODS: 105 first-time stroke patients admitted to the inpatient rehabilitation department of a university-based medical center were recruited for this prospective study. The functional outcomes of the patients were assessed at admission and at discharge using the Functional Independence Measure (FIM). Severity of stroke was determined using the Canadian Neurological Scale (CNS). Age, gender, side of hemiplegia (SIDE), type of stroke (TYPE), onset to admission interval (OAI), and length of rehabilitation stay (LORS) were also included as predictor variables. RESULTS: The mean (+/- SD) FIM score at discharge (76.6 +/- 26.4) correlated strongly (r = 0.78, p < 0.001) with the admission FIM score (56.3 +/- 24.1), moderately (r = 0.46, p < 0.001) with the admission CNS score (6.1 +/- 2.2), negatively (r = -0.38, p < 0.001) with age (63.2 +/- 12.3 years), negatively (r = -0.26, p = 0.009) with OAI (24.2 +/- 16.0 days), and negatively (r = -0.29, p = 0.002) with LORS (34.7 +/- 16.8 days). Stepwise regression analyses indicated that admission FIM score, age, and admission CNS score were the strongest predictors of functional outcome and accounted for 66% of the total variation in discharge FIM total score. The admission FIM score was the best predictor and accounted for 61% of the variation. CONCLUSIONS: The findings of this study imply that the admission FIM scores for inpatients receiving stroke rehabilitation can be used to predict functional outcomes at discharge from hospital.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».