Determinants of Satisfaction With Community Reintegration in Older Adults With Chronic Stroke: Role of Balance Self-Efficacy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Many people with stroke have a low level of satisfaction with community reintegration. Although previous studies focused on the effect of physical factors on community reintegration, the effect of psychological factors, such as balance self-efficacy, has been ignored. The purpose of this study was to determine the contribution of balance self-efficacy to satisfaction with community reintegration in older adults with chronic stroke. SUBJECTS: A sample of 63 community-dwelling older adults (50 years of age or older) with chronic stroke (onset of 1 year or more) participated in this study. METHODS: This study involved a secondary analysis of data collected from a stroke exercise clinical trial. Satisfaction with community reintegration was measured with the Reintegration to Normal Living (RNL) Index, and balance self-efficacy was measured with the Activities-specific Balance Confidence (ABC) Scale. RESULTS: Bivariate correlation analyses showed that the RNL Index scores were moderately correlated with the ABC Scale scores. In a multiple regression analysis, after adjusting for age, sex, depression, and other impairments after stroke, balance self-efficacy remained independently associated with the RNL Index scores, accounting for 6.5% of the variance in the RNL Index scores. DISCUSSION AND CONCLUSION: Balance self-efficacy is an independent predictor of satisfaction with community reintegration in older adults with chronic stroke. Improving balance self-efficacy may be instrumental in enhancing community reintegration in this population.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».