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Enregistrement W2125006625 · doi:10.1191/0269215503cr662oa

Arm and leg impairments and disabilities after stroke rehabilitation: relation to handicap

2003· article· en· W2125006625 sur OpenAlexaff
Johanne Desrosiers, Francine Malouin, Daniel Bourbonnais, Carol L. Richards, Annie Rochette, Gina Bravo

Notice bibliographique

RevueClinical Rehabilitation · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversité LavalHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationStroke (engine)Activities of daily livingPsychologyPhysical therapyCohortPhysical disabilityInternational Classification of Functioning, Disability and HealthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: (1) To examine the relationships between measures of impairment and disability for the arm and leg with a measure of handicap and (2) to identify the impairment or disability most strongly related to handicap situations. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: Intensive functional rehabilitation unit and community. PATIENTS: One hundred and two persons who had a stroke. MAIN OUTCOME MEASURES: Arm and leg impairments and disabilities were evaluated with reliable and valid tests at discharge from rehabilitation. Six months later, handicap situations were evaluated with the Assessments of Life Habits (LIFE-H). RESULTS: Arm and leg impairments and disabilities are correlated with handicap situations. Disability of the leg is more strongly associated with handicap than arm disability. Arm and leg disabilities are not statistically more strongly related to handicap than arm and leg impairments. CONCLUSIONS: The high correlations found between handicap situations and the impairment and disability measures of the leg provide new information that support the importance of mobility to promote integration after stroke.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations90
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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