Community integration following multidisciplinary rehabilitation for traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: To determine the extent to which participation in a multidisciplinary rehabilitation programme and patient characteristics predict improvement in community integration following mild-to-moderate traumatic brain injury (TBI). RESEARCH DESIGN: A non-randomized case-control study was conducted employing a pre-test-post-test multiple regression design. METHODS AND PROCEDURES: Archival data for 42 patients with mild-to-moderate TBI who completed the Community Integration Questionnaire (CIQ) at intake and again 6-18 months later were analysed. Half the sample participated in an intensive outpatient rehabilitation programme that provided multi-modal interventions, while the other half received no rehabilitation. The two groups were matched on age, education and time since injury. RESULTS: On the CIQ Home Integration scale, participation in rehabilitation and female gender predicted better outcome. On the Productivity scale, patients with a lower age at injury had better outcome. Outcome on both of these scales, as well as on the Social Integration scale, was predicted by the baseline pre-test score (initial severity). CONCLUSIONS: Overall, multidisciplinary rehabilitation appeared to increase personal independence. It is also concluded that: (1) multivariate analysis can reveal the relative importance of multiple predictors of outcome; (2) different predictors may predict different aspects of outcome; and (3) more sensitive and specific outcome measures are needed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».