Clinical measurement tools to assess trunk performance after stroke: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Stroke may result in decreased trunk muscle strength and limited trunk coordination, frequently determining loss of autonomy due to the trunk impairment. Furthermore, sitting balance has been repeatedly identified as an important predictor of motor and functional recovery after stroke. Given the importance of the trunk, it is therefore mandatory that validated tools be available to assess its performance. A systematic review of the currently available clinical measurement tools to assess trunk performance after stroke has been carried out. EVIDENCE ACQUISITION: We searched the PubMed database from January 2006 to April 2017 to select articles which reported or included a clinical measure of trunk performance used in an adult stroke population. The data collected were integrated with the results of a previous review published in 2006. A total of 302 articles were identified, of which 19 were eligible for inclusion. EVIDENCE SYNTHESIS: Numerous clinical tools have been validated to assess trunk performance after stroke, including the Trunk Control Test, the Trunk Impairment Scale, the Postural Assessment Scale for Stroke, the Ottawa Sitting Scale, the Modified Functional Reach Test, the Function In Sitting Test, the Physical Ability Scale, the Trunk Recovery Scale, the Balance Assessment in Sitting and Standing Positions, and the and Sitting-Rising Test. CONCLUSIONS: Several scales and tests have been demonstrated to be valid for assessing trunk performance in stroke. Some of these have already been refined by Rasch analysis to increase their psychometric characteristics. Further psychometric analysis of these tools in large and different samples is, however, still needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».