Rehabilitation impact indices and their independent predictors: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To (1) identify all available rehabilitation impact indices (RIIs) based on their mathematical formula, (2) assess the evidence for independent predictors of each RII and (3) propose a nomenclature system to harmonise the names of RIIs. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: PubMed and references in primary articles. STUDY SELECTION: First, we identified all available RII through preliminary literature review. Then, various names of the same formula were used to identify studies, limited to articles in English and up to 31 December 2011, including case-control and cohort studies, and controlled interventional trials where RIIs were outcome variable and matching or multivariate analysis was performed. RESULTS: The five RIIs identified were (1) absolute functional gain (AFG)/absolute efficacy/total gain, (2) rehabilitation effectiveness (REs)/Montebello Rehabilitation Factor Score (MRFS)/relative functional gain (RFG), (3) rehabilitation efficiency (REy)/length of stay-efficiency (LOS-EFF)/efficiency, (4) relative functional efficiency (RFE)/MRFS efficiency and (5) revised MRFS (MRFS-R). REy/LOS-EFF/efficiency had the most number of supporting studies, followed by REs and AFG. Although evidence for different predictors of RIIs varied according to the RII and study population, there is good evidence that older age, lower prerehabilitation functional status and cognitive impairment are predictive of poorer AFG, REs and REy. CONCLUSIONS: 5 RIIs have been developed in the past two decades as composite rehabilitation outcome measures controlling premorbid and prerehabilitation functional status, rate of functional improvement, each with varying levels of evidence for its predictors. To address the issue of multiple names for the same RII, a new nomenclature system is proposed to harmonise the names based on common mathematical formula and a first-named basis.
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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 | 0,035 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».