Measuring functional recovery in stroke patients: the responsiveness of ACTIVLIM-Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: To determine the efficacy of the ACTIVLIM-Stroke questionnaire in detecting changes in functional status of stroke patients. METHOD: Sixty-eight Benin and Belgian stroke patients participated in this 2-month longitudinal study, involving baseline and follow-up assessments. Outcome measures combined ACTIVLIM-Stroke questionnaire, Barthel Index (BI), 6-minute-walk test (6MWT) and modified Rankin scale (MRS). Responsiveness of ACTIVLIM-Stroke was investigated through different methodological approaches and compared with BI, 6MWT and MRS. Statistical analyses were performed using the paired t tests, effect size (ES) and correlation tests. RESULTS: ACTIVLIM-Stroke detected changes in the whole sample (p<0.001, ES=0.78) and even in a subgroup of patients (p<0.001, ES=0.29) that were classified as stable according to the MRS. Moreover, ACTIVLIM-Stroke permitted the classification of patients into more discriminative groups, including those showing an important improvement (p<0.001, ES=1.87), a slight but non-clinically meaningful improvement (p<0.001, ES=0.38), and no improvement (p=0.1, ES=0.11), demonstrating its high sensitivity to change. Furthermore, there were concordant relationships between ACTIVLIM-Stroke change and any observed changes in BI, 6MWT and MRS scores (r≥0.50, p<0.001), confirming the external responsiveness of ACTVLIM-Stroke. CONCLUSIONS: ACTIVLIM-Stroke showed good responsiveness and can detect accurately clinical changes in the functional status of stroke patients. The BI and the 6MWT were also responsive and may provide complementary information while investigating change in functional status. However, in addition to being highly sensitive to change, ACTIVLIM-Stroke presents significant methodological advantages for quantifying functional changes in stroke patients.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».