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Enregistrement W2114064634 · doi:10.1177/0269215514546769

Factors describing community ambulation after stroke: a mixed-methods study

2014· article· en· W2114064634 sur OpenAlexafffundabout
Ruth Barclay, Jacquie Ripat, Nancy E. Mayo

Notice bibliographique

RevueClinical Rehabilitation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésStroke (engine)Focus groupPsychologyStructural equation modelingCognitionPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyDepression (economics)Community healthGerontologyMedicinePublic healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations50
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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