DELIVERING TAILORED REHABILITATION THROUGH AN ELECTRONIC PATIENT RECORD TO PROMOTE PHYSICAL FUNCTION
Notice bibliographique
Résumé
Rehabilitation has potential to exploit technology to address changes in physical functioning associated with chronic diseases and aging. This cohort study was designed to determine feasibility of using an electronic patient health record to prevent the physical functional decline in persons ≥44years with and without chronic diseases/conditions. Participants completed self-report measures including assessments of function and preclinical disability, the Rapid Assessment of Physical Activity (RAPA), at baseline, 6, 12, and 18 months. Participants, 97 persons with chronic diseases/conditions (CD) and 50 persons without (NCD), identified goals using the Patient Specific Functional Scale (PSFS). Using the assessment results, physical and occupational therapists tailored recommendations delivered electronically to address the goals. A library of therapist intervention pages (TIPs) on rehabilitation strategies was created, with topics such as back pain, energy conservation, managing arthritis, balance exercises etc.. Forty-two percent of persons with CD had no difficulty or preclinical changes at baseline compared to 92% without chronic disease; 35% with CD and 8% (NCD) had early changes or difficulty; while 23% (CD) had established difficulty in physical functioning, experiencing significant or longstanding difficulties with physical functioning, mobility, or activities of daily living. Although the range of health-related activities identified with the PSFS varied, functional mobility and exercise/physical activity items were prominent. After 6 months, significant changes in physical activities (RAPA; p=0.05) were detected in the CD group. Findings suggest that on-line monitoring and delivery of rehabilitation strategies support improvements in physical activities and thus promote physical functioning for people with chronic conditions.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».