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Enregistrement W2104365537 · doi:10.1155/2013/875968

Home-Based Multidisciplinary Rehabilitation following Hip Fracture Surgery: What Is the Evidence?

2013· review· en· W2104365537 sur OpenAlexafffund
Kathleen Donohue, Richelle Hoevenaars, J Edward McEachern, E Zeman, Saurabh P. Mehta

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Research and Practice · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineHip fractureRehabilitationPhysical therapyMultidisciplinary approachQuality of life (healthcare)Physical medicine and rehabilitationCochrane LibraryMeta-analysisOsteoporosisInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. To determine the effects of multidisciplinary home rehabilitation (MHR) on functional and quality of life (QOL) outcomes following hip fracture surgery. Methods. Systematic review methodology suggested by Cochrane Collboration was adopted. Reviewers independently searched the literature, selected the studies, extracted data, and performed critical appraisal of studies. Summary of the results of included studies was provided. Results. Five studies were included. Over the short-term, functional status and lower extremity strength were better in the MHR group compared to the no treatment group (NT). Over the long-term, the MHR group showed greater improvements in balance confidence, functional status, and lower extremity muscle strength compared to NT group, whereas the effect on QOL and mobility was inconsistent across the studies. Several methodological issues related to study design were noted across the studies. Conclusion. The MHR was found to be more effective compared to the NT in improving functional status and lower extremity strength in patients with hip fracture surgery. Results of this review do not make a strong case for MHR due to high risk of bias in the included studies. Further research is required to accurately characterize the types of disciplines involved in MHR and frequency and dosage of intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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