Factors describing community ambulation after stroke: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a model of community ambulation after stroke based on: Canadian data from community-dwelling individuals post-stroke; the experiences and opportunities for community ambulation expressed by individuals with stroke; and current literature. The model presents a visual depiction of the relationships between the different factors of community ambulation after stroke. DESIGN: A quantitative/qualitative explanatory sequential mixed-methods design was utilized. Secondary data analysis with structural equation modeling resulted in a community ambulation model. Two focus groups of individuals with stroke were conducted to verify and explain the model. SETTING: Community. SUBJECTS: Quantitative data from 227 participants: 142 (63%) male; 63.4 (12.0) years of age and 2.6 (2.5) years post stroke. Eleven individuals participated in the focus groups: 6 (55%) male; 61.4 (6.9) years of age and 5.8 (3.3) years since stroke. MAIN MEASURES: Model variables: items from the EuroQol, Preference Based Stroke Index, gait speed, Reintegration to Normal Living Index, the Community Health Activities Model Program for Seniors, and the Geriatric Depression Scale. RESULTS: The model had reasonable fit with three latent variables: ambulation, gait speed, and health perceptions (normed χ(2)=1.8, root mean square error of approximation = 0.060 (0.043; 0.075)). Depression was also a component of community ambulation. Participants verified the model and added endurance and the environment as additional components. Participants used self-awareness and knowledge of the environment to engage in cognitive strategies related to community ambulation. CONCLUSIONS: A model of community ambulation after stroke was developed and verified. Recognizing important components of community ambulation may assist physiotherapists in determining community ambulation goals, needs, and opportunities in partnership with clients.
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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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».