Return to work after mild-to-moderate stroke: work satisfaction and predictive factors
Notice bibliographique
Résumé
A large proportion of stroke patients are unable to return to work (RTW), although figures vary greatly. A total of 121 mild-to-moderate stroke patients, who had a paid job at the time of their stroke were included (a) to quantify RTW and work satisfaction one-year post-stroke (using the Utrecht Scale for Evaluation of Rehabilitation-Participation) and (b) to determine factors predicting RTW post-stroke, based on stroke-related, personal and neuropsychological variables. Half of the patients were not in work (28%) or were working less (22%) than pre-stroke. Ninety percent of those in fulltime employment post-stroke were satisfied with their occupational situation, against 36% of the unemployed participants. In regards to factors predicting RTW, global cognitive functioning (r = .19, Montreal Cognitive Assessment) and depressive symptoms (r = -.16, Hospital Anxiety and Depression Scale) at two months post-stroke onset were associated with return to work within one year. Only global cognitive functioning was an independent predictor of RTW (11.3% variance, p = .013). Although the explained variance was not that high, neuropsychological factors probably play a pivotal role in returning to work and should be taken into account during rehabilitation after mild and moderate stroke.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».