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Enregistrement W1993215265 · doi:10.11606/issn.2238-6149.v23i2p107-112

Perfil sócio demográfico e áreas de desempenho ocupacional afetadas em pacientes pós-ave atendidos por um serviço de terapia ocupacional

2012· article· pt· W1993215265 sur OpenAlexaboutno aff
Kátia Vanessa Pinto de Meneses, Jeanine Schuabb Duarte, Vanessa de Oliveira Alencar, Ana Carolina dos Santos Pereira

Notice bibliographique

RevueRevista de Terapia Ocupacional da Universidade de São Paulo · 2012
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational therapyAutonomyPsychological interventionStroke (engine)MedicineGerontologyActivities of daily livingPsychologyPhysical therapyNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Stroke (cerebrovascular accident; CVA) resulting in difficulty orinability to perform functional tasks and daily tasks, making it difficult or impossible to return towork, participation in family and community. Occupational therapy interventions help to improveskills in activities of daily life, encouraging greater independence, autonomy, social participationand quality of life. Objective: To identify socio-demographic profile of patients after stroke treatedin an occupational therapy service and identify the filds most affected occupational performance.Methodology: Cross-sectional study with patients with stroke. We used an interview to collectsociodemographic information and the Canadian Occupational Performance Measure (COPM).Results: 19 patients, 9 (47.3%) were female and 10 (52.6%) were male, aged between 36 and 74years (20-39 = 21%, 40-60 = 57.89%, > 60 = 21%). 13 (68.4%) were married or had stable union.Most had finished elementary school. Individuals reported 40 areas of occupational performanceproblems, the most quoted food and gear (self-care), cooking (productivity) and write (leisureactivities). Conclusion: The results indicate the importance of rehabilitative approaches that focuson performance in these areas most affected by stroke, in order to enable greater independence,autonomy and social participation.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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