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Enregistrement W2563209672 · doi:10.2147/cia.s125762

Predictors of outcomes following reablement in community-dwelling older adults

2016· article· en· W2563209672 sur OpenAlexaboutno aff
Hanne Tuntland, Ingvild Kjeken, Eva Langeland, Bjarte Folkestad, Birgitte Espehaug, Oddvar Førland, Mona Kristin Aaslund

Notice bibliographique

RevueClinical Interventions in Aging · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHelsedirektoratet
Mots-clésMedicinePhysical therapyActivities of daily livingRehabilitationStroke (engine)Depression (economics)Balance (ability)Physical medicine and rehabilitationGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reablement is a rehabilitation intervention for community-dwelling older adults, which has recently been implemented in several countries. Its purpose is to improve functional ability in daily occupations (everyday activities) perceived as important by the older person. Performance and satisfaction with performance in everyday life are the major outcomes of reablement. However, the evidence base concerning which factors predict better outcomes and who receives the greatest benefit in reablement is lacking. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the potential factors that predict occupational performance and satisfaction with that performance at 10 weeks follow-up. METHODS: The sample in this study was derived from a nationwide clinical controlled trial evaluating the effects of reablement in Norway and consisted of 712 participants living in 34 municipalities. Multiple linear regression was used to investigate possible predictors of occupational performance (COPM-P) and satisfaction with that performance (COPM-S) at 10 weeks follow-up based on the Canadian Occupational Performance Measure (COPM). RESULTS: The results indicate that the factors that significantly predicted better COPM-P and COPM-S outcomes at 10 weeks follow-up were higher baseline scores of COPM-P and COPM-S respectively, female sex, having a fracture as the major health condition and high motivation for rehabilitation. Conversely, the factors that significantly predicted poorer COPM-P and COPM-S outcomes were having a neurological disease other than stroke, having dizziness/balance problems as the major health condition and having pain/discomfort. In addition, having anxiety/depression was a predictor of poorer COPM-P outcomes. The two regression models explained 38.3% and 38.8% of the total variance of the dependent variables of occupational performance and satisfaction with that performance, respectively. CONCLUSION: The results indicate that diagnosis, functional level, sex and motivation are significant predictors of outcomes following reablement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,316
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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