An exploratory analysis of the self-reported goals of individuals with chronic upper-extremity paresis following stroke
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To classify the self-identified goals of individuals post-stroke with chronic upper extremity (UE) paresis, and determine if age, UE functional capacity and pre-stroke hand dominance influence overall goal selection. METHOD: Sixty-five subjects participated. Using the Canadian Occupational Performance Measure (COPM) to establish treatment goals, the top five goals were categorized using the Occupational Therapy Practice Framework into five categories: activities of daily living (ADLs), instrumental activities of daily living (IADLs), leisure, work and general UE movement. A Chi-square analysis determined if age, UE functional capacity (measured by the Action Research Arm Test) and UE hand dominance influenced individual goal selection. RESULTS: The majority of goals were in the ADL (37%) and IADL (40%) categories. A small percentage (12%) was related to general UE movement. Individuals with moderate UE functional capacity identified more ADL goals than those with higher UE functional capacity. There was not a difference between age and UE dominance across all five goal areas. CONCLUSIONS: Individuals with chronic UE paresis had specific goals that were not influenced by age or hand dominance, but partially influenced by severity. General UE movement goals were identified less than goals related to specific activities. IMPLICATIONS FOR REHABILITATION: Considering the specificity of individual goals following stroke, it is recommended that clinicians regularly utilize a goal setting tool to help establish client goals. It is recommended that clinicians further inquire about general goals in order to link upper extremity deficits to functional activity limitations. Age, upper extremity functional capacity and hand dominance have little influence on the rehabilitation goals for individuals with chronic paresis after stroke.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».