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Enregistrement W2084224344 · doi:10.5402/2012/534856

The Relationship between Acute Functional Status and Long-Term Ambulation after Severe Traumatic Brain Injury

2012· article· en· W2084224344 sur OpenAlexafffund
Élaine de Guise, Joanne LeBlanc, Michel Abouassaly, Howell Lin, Julie Lamoureux, Marie-Claude Champoux, Céline Couturier, Mohammed Maleki, Eric P. Roger, Mitra Feyz

Notice bibliographique

RevueISRN Rehabilitation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesFondation de l'Hôpital Général de MontréalMcGill University Health CentreMcGill University
Mots-clésMedicineAlgorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. To correlate long-term physical impairments of patients with severe traumatic brain injury (sTBI) based on their functional status in an acute care setting. Methods. 46 patients with sTBI participated in this prospective study. The Extended Glasgow Outcome Scale (GOSE) and the FIM instrument were rated at discharge from the acute care setting and at followup. The Functional Ambulation Classification (FAC), the Five-Meter Gait Speed, a quantified measure of negotiating stairs (Stair Climbing Speed and Rails used), and the functional reach test were rated at followup. Results. The subject with a score of 6 on the GOSE at discharge remained nonfunctional ambulator at followup. None of the subjects with a GOSE score of 5 became independent ambulators. Fifty percent of the subjects with a GOSE score of 4 were dependent ambulators. 100% of the subjects with a GOSE score of 2 or 3 at discharge were independent ambulators. A higher FIM score at discharge was associated with a greater chance of ambulating independently at 2 to 5 years after TBI ( χKW22df ). Conclusions. These data will allow physical health professionals in acute rehabilitation settings to provide more precise long-term physical outcome information to patients and families.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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