CVA-revalidatie in het verpleeghuis: therapie-intensiteit van en motivatie voor fysiotherapie
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Stroke is a frequent and potential invalidating disease, of which recovery can be improved by rehabilitation. In The Netherlands old and frail stroke patients are rehabilitated in nursing homes. Probably, the intensity of and motivation for physiotherapy are important for successful discharge. The aim was to determine (1) therapy intensity of and motivation for physical therapy of geriatric stroke patients (2) its correlates and (3) the effect on discharge destination. METHODS: Data were obtained from the 'GRAMPS'-study, a longitudinal observational study of stroke rehabilitation in 15 Dutch nursing homes. Direct time spent on physiotherapy was registered during admission. Motivation was measured by the Pittsburgh Rehabilitation Participation Scale (PRPS). Data of 84 patients were analysed using uni- and multivariate regression analysis. RESULTS: Patients received an average 109 min of physiotherapy per week. 69 patients (82%) were good motivated for physiotherapy (had all PRPS scores 4 or higher). Therapy intensity was positively associated with the presence of a partner and good motivation. No significant independent variables of motivation were found. Therapy-intensity was positively related to discharge to prior living situation. CONCLUSION: Intensity of physiotherapy of stroke rehabilitation is an independent variable of successful discharge and is higher when the patient has a partner or is better motivated. These findings stress the importance of high motivation and therapy intensity in geriatric stroke rehabilitation.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,012 | 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 ».