Correlations and contribution of neurological and motor variables with degree of autonomy and quality of life in acute stroke patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Because of the increasing demand for physical therapy for acute stroke patients, early prognostic prediction is needed to facilitate clinical management. Objectives 1) To assess the relationship between clinical and self-reported variables regarding the patient's clinical status. 2) To identify the predictive power of clinical variables on self-reported outcome in terms of autonomy and quality of life. Material and methods Analytic cross-sectional study of 50 patients hospitalised with acute stroke. Baseline measurements consisted of clinical variables (Canadian Neurological Scale [CNS], Trunk Control Test [TCT], Motricity Index [MI] of lower limb [MI-LL] and upper limb [MI-UL]) and self-reported outcome variables (Barthel Index [BI], Stroke Impact Scale 16 [SIS-16], Modified Rankin Scale, Multidimensional Scale of Perceived Social Support and Stroke-Specific Quality of Life Scale-38 [ECVI-38, Spanish initials]). Results All the clinical variables were significantly correlated with each other, as were most of the self-reported variables. The clinical variables were significantly correlated with some of the self-reported variables (ranging from r = –.676 [P < .01] to r = .286 [P < .05]). Multivariate analysis provided two prediction models: 1) TCT and CNS accounted for 61% of the variance in the BI, with a greater contribution being made by TCT (β = .440) than CNS (β = .260). 2) TCT and MI-LL accounted for 73% of the variance of ECVI-38 in the General Health Status domain, with MI contributing more (β = –.479) than TCT (β = –.352). Conclusions CNS, TCT and MI-LL may be useful to predict health status and autonomy in acute stroke patients.
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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 | 0,004 |
| 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 ».