Assessment of stroke survivors on an inpatient rehabilitation unit
Notice bibliographique
Résumé
Background: Following a stroke, individuals often experience substantial difficulties, including speech and language problems, mobility, cognitive and emotional problems. Clinical guidelines for stroke care highlight the importance of assessing and monitoring mood and cognitive functioning of stroke survivors, in order to support the individual and guide multidisciplinary teams in holistic rehabilitation. This paper presents how psychological wellbeing assessments combine mood and cognitive screening and inform nursing and rehabilitation activities. Aim: Psychological wellbeing assessments were evaluated in view of their suitability for meeting the professional and stroke standards for mood and cognitive assessments. It was aimed to present how such assessments inform nursing care, individual rehabilitation programmes and discharge arrangements. Methods: A total of 83 patients were assessed with mood and cognitive screening procedures. As many as 75 patients had a diagnosis of ischaemic stroke and eight patients experienced an intracerebral haemorrhage. All patients were assessed on an inpatient stroke rehabilitation unit. More than half of the patients (43) were male, while 40 were female. The average age was 71 years with a range from 23–96 years. Results: Mood assessments were carried out with 76 patients. Among these, 14 patients presented borderline clinical mood symptoms and six patients showed significant psychological disturbances. More than three-quarters of patients (65) completed cognitive assessments. Outcomes informed the clinical team about their baseline functions, capacity issues and the data contributed to specific cognitive skills training and functional occupational therapy programmes. Conclusions: Psychological wellbeing assessments offer opportunities for nursing and multidisciplinary teams to cover a range of mood and cognitive issues. Combined mood and cognitive screenings are practical and effective procedures helping to meet service standards and requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».