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Enregistrement W2059548794 · doi:10.2466/pr0.2000.87.3.893

Information-Processing Speed and Assessment of Early Response Latency among Stroke Patients

2000· article· en· W2059548794 sur OpenAlexaff
Michel Loranger, Jacques G. Lussier, Michel Pépin, Sandra L. Hopps, Benoît Sénécal

Notice bibliographique

RevuePsychological Reports · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional Independence MeasureRehabilitationStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationCognitionPsychologyPhysical therapyCognitive impairmentFunctional impairmentPopulationMedicineClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of assessment methods for estimating and predicting amount of functional impairment among stroke patients is important for planning rehabilitation. This study explored the contribution of speed of information processing and response latency in the assessment of 39 stroke patients. Functional impairment was assessed among these patients using the Functional Independence Measure, administered within 72 hours of admission to a rehabilitation center. The correlations between the scores on this measure and on a computerized measure of speed of information processing, Cognitive Performance Test, were examined. The Functional Independence Measure can be used with an acute stroke population. Scores are correlated with cognitive indicators of functional impairment, and scores discriminate between severity of functional impairment. These results are discussed with regard to their implication in monitoring stroke patients throughout rehabilitation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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

Citations9
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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