Community Stroke Rehabilitation: How Do Rural Residents Fare Compared With Their Urban Counterparts?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rural living has been demonstrated to have an effect on a person's overall health status, and rural residing individuals often have decreased access to health and specialized rehabilitation services. AIM: The aim of this study was to determine if there are differences in recovery from stroke between urban and rural-dwelling stroke survivors accessing an in-home, community-based, interdisciplinary, stroke rehabilitation program. METHODS: Data from a cohort of 1222 stroke survivors receiving care from the Community Stroke Rehabilitation Teams between January 2009 and June 2013 was analyzed. This program delivers stroke rehabilitation care directly in a person's home and community. Functional and psychosocial outcomes were evaluated at baseline, discharge, and six -month follow-up. A series of multiple linear regression analyses was performed to determine if rural versus urban status was a significant predictor of discharge and 6-month health outcomes. RESULTS: The mean age of the rural cohort was 68.8 (±13.1) years (53.6% male), and the urban cohort was 68.4 (±13.0) years (44.8% male). A total of 278 (35.4%) individuals were classified as living in a rural area using the Rurality Index for Ontario. In multivariate linear regression analysis, no significant differences on the Functional Independence Measure, the Stroke Impact Scale, the Hospital Anxiety and Depression Scale, or the Reintegration to Normal Living Index were found between urban and rural cohorts. CONCLUSIONS: When provided with access to a home-based, specialized stroke rehabilitation program, rural dwelling stroke survivors make and maintain functional gains comparable to their urban-living counterparts.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».