Health of people with spinal cord injury in Singapore: implications for rehabilitation planning and implementation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to provide a broad overview of the health of people with spinal cord injury (SCI) in Singapore, so as to highlight areas of potential need. These areas could then guide future research and rehabilitation programme development. METHODS: Demographic data, injury information and information about SCI-related secondary impairments, chronic conditions and their associated risk factors, medical and hospital utilisation, participation (Craig Handicap Assessment and Reporting Technique) and life satisfaction (Satisfaction with Life Scale) were collected via interviews from people living with traumatic SCI. RESULTS: On average, participants (50 men and 5 women) were aged 48.3 ± 16.54 years and had had their SCIs for 5 years. -75% with tetraplegia. The most prevalent SCI-related secondary impairments were pain, spasms, bladder problems, bowel problems and oedema. Chronic conditions and their associated risk factors were prevalent. Participation and life satisfaction scores were lower than those reported for similar populations cross-culturally. CONCLUSION: The study revealed several health areas that may be affecting the overall health of people with SCI in Singapore. By focusing on community reintegration and health promotion, physiotherapists and other rehabilitation professionals may augment health outcomes and improve the quality of life of this population in Singapore.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».