Rehabilitation for Patients After Stroke in a Tertiary Hospital: is it early and Intensive Enough?
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to evaluate the provision of rehabilitation to and the functional recovery of stroke survivors receiving acute care in a tertiary hospital. Methods: Analyses of medical records of stroke patients who were admitted to a main teaching hospital between the years 2006-2009. Variables studied were the demographics, clinical profiles, rehabilitation profiles and the patients' functional recovery at discharge, as measured on a modified Rankin Scale (mRS). Findings: Records of 557 patients; mean age 64 years, 53.7% females were analysed. Mean length of stay was 6.8 days SD=5.8 during which, 62.7% received daily rehabilitation. Mean time from stroke diagnosis to rehabilitation was 3.0 days SD=2.0; 51.0% of cases were seen after 48 hours of hospital admission. Rehabilitation was provided mainly by physiotherapy services to 71.6%, 64.7% and 52.5% of severe, moderate and mild cases, respectively. Mean mRS was 3.5, SD=0.9 and 53.0% had not regained any level of walking ability prior to discharge. Age and severity level significantly predicted mRS at discharge (F6,536=12.26, P<0.001). Conclusions: Provision of rehabilitation to acute stroke survivors in a tertiary hospital was sub-optimal. Establishment of dedicated stroke rehabilitation services is recommended to enable better functional gain in post-stroke survivors.
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 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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».