Stroke Rehabilitation in Canada: A Work in Progress
Notice bibliographique
Résumé
Stroke rehabilitation in Canada continues to function under models and practices that have changed little in the last four decades and struggles to implement new evidence-based or best practices. Ontario, Canada's largest province, has had a coordinated stroke strategy since 2000. The Ontario Stroke System has developed an extensive infrastructure of research syntheses, consensus panel recommendations, practice guidelines, standards of care, and centralized data collection across the continuum of stroke care. This has produced a solid foundation upon which an evidence-based stroke rehabilitation system can be developed. However, failure to invest in stroke rehabilitation or provide incentives to implement change has resulted in the stroke rehabilitation system and critical outcomes remaining largely unchanged. Improvements in time to admission have been countered by rising admission FIM scores such that severe stroke patients often cannot access the stroke rehabilitation system. Many stroke patients are still rehabilitated on general rehabilitation units, therapy intensities remain unacceptably low, and many outpatient programs are being reduced or even closed. Although there are pockets of innovation, the stroke rehabilitation system continues to function more according to traditional ways of practicing. The hope is that with appropriate investments and incentives, Canadians and Ontarians can build upon the existing infrastructure to ensure stroke patients receive optimal rehabilitative care based on best evidence. In the meantime, stroke rehabilitation in Canada remains a work in progress.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».