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Enregistrement W2059482672 · doi:10.1310/tsr1405-1

Functional Mobility Training for Individuals Admitted to Acute Care Following a Stroke: A Prospective Study

2007· article· en· W2059482672 sur OpenAlexafffundabout
Lisa M. Masters, Susan Barreca, Barb Ansley, Kelly Waid, Shannon Buckley

Notice bibliographique

RevueTopics in Stroke Rehabilitation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSt. Peter's HospitalHamilton Regional Laboratory Medicine ProgramHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareHamilton Health Sciences
Mots-clésAcute strokeStroke (engine)MedicineAcute careHealth carePhysical therapyEmergency medicineMedical emergencyNursingEmergency department

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study describes current stroke care within hospital acute care settings. METHOD: Twenty-two acute care hospital sites in Central South Ontario were mailed a survey exploring the prevalence of stroke admissions, use of protocols and policies, staff resources, stroke-specific training, and available equipment. Corresponding site data from the Canadian Institute for Health Information were also analyzed. RESULTS: An 82% survey response rate was obtained. In 2003-2004, stroke admissions represented 1.9% of total admissions, with a mean admitting resource intensity weight of 1.99. Average length of stay was 12.5 days, with 3.4 of these days designated awaiting an alternate level of care. One third of the sites reported that they had no written guidelines on how to position or mobilize individuals following a stroke, and very few of the sites reported providing stroke-specific education. CONCLUSION: The lack of a consistent coordinated approach to early mobilization and physical care for individuals admitted to an acute care setting following a stroke necessitates that new opportunities to coordinate educational resources and services to promote evidence-based practice in acute stroke care be pursued.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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