Urinary Incontinence After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Urinary incontinence (UI) is a common and distressing problem after stroke. Although there is evidence of new, effective UI poststroke rehabilitation intervention, it is unknown whether occupational therapists (OTs)' and physical therapists (PTs)' actual practices reflect best practices. We sought to determine the extent to which OTs and PTs identify, assess, and treat UI after stroke and to identify personal and organizational predictors of UI problem identification, best-practice assessment, and intervention. METHODS: Six hundred sixty-three OTs (93% participation rate) and 656 PTs (87% participation rate) working in stroke rehabilitation in Canada were randomly selected and interviewed with a telephone-administered questionnaire. Each responded to a series of open-ended questions related to a generated case (vignette) of a typical client with stroke who was experiencing UI. RESULTS: Only 39% of OTs and 41% of PTs identified UI after stroke as a problem. Fewer than 20% of OTs and 15% of PTs used best-practice assessments, and only 2% of OTs and 3% of PTs used best-practice interventions. Working in Ontario, having allocated learning time, and doing university teaching were among the variables explaining between 6% and 9% of the variability in UI identification and assessment. CONCLUSIONS: Canadian OTs and PTs do not routinely identify poststroke UI as a problem, and best-practice assessments and interventions are underused.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».