Predictors of handicap situations following post-stroke rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many stroke survivors have to cope with impairments and disabilities that may result in the occurrence of handicap situations. The purpose of the study was to explore bio-psycho-social predictors of handicap situations six months after discharge from an intensive rehabilitation programme. METHODS: At discharge from a rehabilitation programme, participants were evaluated with instruments measuring motor, sensory, cognitive, perceptual, affective and psychosocial impairments and disabilities that may play a role in the development of handicap. Some other demographic and clinical variables, and those related to rehabilitation, were also collected. Six months later, they were re-assessed in their own environment in order to document their handicap level with the Assessment of Life Habits (LIFE-H). RESULTS: One hundred and thirty-two stroke patients participated in the discharge evaluation and 102 of them also participated in the handicap measurement. Relationships between handicap level and impairments and disabilities were all statistically significant. Multiple regression analyses indicated that affect, lower extremity co-ordination, length of stay in rehabilitation, balance, age and comorbidity at the end of an intensive rehabilitation programme are the best predictors of handicap situations six months later (adjusted R(2): 68.1%). CONCLUSIONS: In spite of its exploratory nature, this study revealed that, among a substantial number of personal characteristics, some were more related to a handicap measure and have greater predictive value. Other studies should be carried out to validate these findings and to consider more environmental factors in order to better understand factors related to the development of handicap situations.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».