Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Augmenting changes in recovery is core to the rehabilitation process following a stroke. Hence it is essential that outcome measures are able to detect change as it occurs, a property known as responsiveness. This article critically reviewed the responsiveness of functional outcome measures following stroke, specifically examining tools that captured upper-extremity (UE) functional recovery. METHODS: A systematic search of the literature was undertaken to identify articles providing responsiveness data for 3 types of change (observed, detectable, and important). RESULTS: Data from 68 articles for 14 UE functional outcome measures were retrieved. Larger percentage changes were required to be considered important when obtained through anchor-based methods (eg, based on patient opinion or comparative measure) compared with distribution methods (eg, statistical estimates). Larger percentage changes were required to surpass the measurement error for patient-perceived functional measures (eg, Motor Activity Log) compared with laboratory-based performance measures (eg, Action Research Arm Test). The majority of rehabilitation interventions have similar effect sizes on patient-perceived UE function and laboratory-based UE function. CONCLUSIONS: The magnitude of important change or change that surpasses measurement error can vary substantially depending on the method of calculation. Rehabilitation treatments can affect patient perceptions of functional change as effectively as laboratory-based functional measures; however, larger sample sizes may be required to account for the larger measurement error associated with patient-perceived functional measures.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».