Incorporating the International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF) into an Electronic Health Record to Create Indicators of Function: Proof of Concept Using the SF-12
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this proof-of-concept study was to assess the feasibility of using a generic health measure to create coded functional status indicators and compare the characterization of a stroke population using coded functional indicators and using health-related quality-of-life summary measures alone. DESIGN: Multiple raters assigned International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF) codes to the items of the 12-Item Short Form Health Survey (SF-12). Data for comparing the information from the SF-12 and from ICF codes were derived from the Montreal Stroke Cohort Study that was set up to examine the long-term impact of stroke. Available for analysis were data from 604 persons with stroke, average age 69 years, and 488 controls, average age 62 years. MEASUREMENT: The SF-12 provides two summary scores, one for physical health and one for mental health. Domains of the ICF are coded to three digits, before the decimal; specific categorizations of impairments, activity limitations, and participation restrictions are coded to four digits before the decimal. RESULTS: Persons with stroke scored, on average, approximately 10 points lower than controls on physical and mental health. The ICF coding indicated that this was attributed, not surprisingly, to greater difficulty in doing moderate activities including housework, climbing stairs, and working and was not attributed to differences in pain. Differences in mental health were attributed most strongly to greater fatigue (impairment in energy), but all areas of mental health were affected to some degree. CONCLUSION: The ICF coding provided enhanced functional status information in a format compatible with the structure of administrative health databases.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle