Stroke Rehabilitation and Patients with Multimorbidity: A Scoping Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Stroke care presents unique challenges for clinicians, as most strokes occur in the context of other medical diagnoses. An assessment of capacity for implementing "best practice" stroke care found clinicians reporting a strong need for training specific to patient/system complexity and multimorbidity. With mounting patient complexity, there is pressure to implement new models of healthcare delivery for both quality and financial sustainability. Policy makers and administrators are turning to clinical practice guidelines to support decision-making and resource allocation. Stroke rehabilitation programs across Canada are being transformed to better align with the Canadian Stroke Strategy's Stroke Best Practice Recommendations. The recommendations provide a framework to facilitate the adoption of evidence-based best practices in stroke across the continuum of care. However, given the increasing and emerging complexity of patients with stroke in terms of multimorbidity, the evidence supporting clinical practice guidelines may not align with the current patient population. To evaluate this, electronic databases and gray literature will be searched, including published or unpublished studies of quantitative, qualitative or mixed-methods research designs. Team members will screen the literature and abstract the data. Results will present a numerical account of the amount, type, and distribution of the studies included and a thematic analysis and concept map of the results. This review represents the first attempt to map the available literature on stroke rehabilitation and multimorbidity, and identify gaps in the existing research. The results will be relevant for knowledge users concerned with stroke rehabilitation by expanding the understanding of the current evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».