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Enregistrement W2025529036 · doi:10.1097/phm.0b013e31818a58bd

Comparing Consequences of Right and Left Unilateral Neglect in a Stroke Rehabilitation Population

2008· article· en· W2025529036 sur OpenAlexafffund
Joy Wee, Wilma M. Hopman

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physical Medicine & Rehabilitation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensQueen's UniversityKingston General Hospital
Organismes subventionnairesProvidence Health Care
Mots-clésMedicineRehabilitationStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationNeglectUnilateral neglectPopulationPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This article details right and left unilateral neglect (UN) in a stroke rehabilitation population. DESIGN: This prospective observational cohort study documented hemipersonal neglect and hemispatial neglect in 309 of 325 stroke rehabilitation patients consecutively admitted over a 28-month period. Shoulder-hand complications, safety concerns, length of stay, discharge function, and discharge destination were documented. RESULTS: Of the 85 with right UN and 113 with left UN, 17.7% had expressive aphasia, and 17.7% had mixed or receptive aphasia. Hemispatial neglect was associated with hemianopsia (29.2% and 31.8% for right and left, respectively). Having both hemipersonal neglect and hemispatial neglect was related to greater safety risk (46.9% vs. 24.3%), greater incidence of shoulder-hand complications (28.3% vs. 9.9%), lower FIM scores (>10 points lower), longer length of stay (8 days), and less likelihood of discharge to home (67.3% vs. 87.4%) than subjects without UN. Results were similar for those with right and left UN. CONCLUSIONS: Right and left UN occur after stroke, can be detected even in the presence of aphasia, and are associated with shoulder-hand problems, lower discharge function, and lower likelihood of discharge home. Having both hemispatial neglect and hemipersonal neglect impacts people more than having either type of UN alone.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations83
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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