Community reintegration of stroke survivors: the effect of a community navigation intervention
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The overall aim of the proposed study is to examine a newly implemented navigation intervention intended to support stroke survivors' community integration during the first year following hospital discharge in four regions of Ontario, Canada. BACKGROUND: Stroke is a leading cause of disability worldwide. Stroke survivors living in the community require regular, ongoing follow-up to assess recovery, prevent deterioration and maximize health outcomes. Internationally published evidence, often conducted in large urban centres, suggests that community reintegration services are an important component of the continuum of care for stroke survivors. This evidence, however, often does not address the particular challenges inherent in smaller urban and rural contexts. DESIGN: The design of this 2-year mixed-method study will use cohort and focused ethnography. METHODS: The three stages of this study include: (1) collection of quantitative data to profile the health status, support and extent of community reintegration of stroke survivors; (2) collection of qualitative data from stroke survivors and their care partners about community reintegration and navigation; and following triangulation of findings (3) knowledge translation activities. This study was ethically approved by the academic Research Ethics Board and clinical Research Ethics Board (Sudbury, Ontario) and funded by the Ontario Stroke Network (Canada). DISCUSSION: Results will describe experiences and outcomes of a community navigation intervention. Engagement of multiple stakeholders has the potential to develop a shared understanding of community reintegration and generate evidence informed recommendations for service enhancement at critical points in stroke recovery to support survivor and community well-being.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».