Truncal impairment after stroke: clinical correlates, outcome and impact on ambulatory and functional outcomes after rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Good trunk performance is important for activities such as sitting and standing. In a cohort of patients with stroke, we sought to evaluate changes in trunk performance after stroke, establish factors correlated to trunk performance and assess the impact of trunk performance on discharge ambulatory and functional status. METHODS: This was a retrospective review of the data of patients with stroke admitted to Tan Tock Seng Hospital rehabilitation centre, Singapore, over a two-year period. Data analysed included the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), Montreal Cognitive Assessment (MOCA), Fugl-Meyer Assessment (FMA) of limb motor impairment and Functional Independence Measure-motor (FIM-motor) scores, which measures self-care ability. Trunk performance was assessed on the Trunk Impairment Scale (TIS). RESULTS: 577 patients with stroke (mean age 63.2 ± 11.8 years) were analysed. Truncal impairment was present in 96.4% of patients. Mean admission TIS score was 14.3 ± 6.1 and this improved to 17.2 ± 5.2 on discharge (p < 0.001). Admission TIS score was positively correlated with admission MOCA, FMA-upper limb and FMA-lower limb scores, and negatively correlated to NIHSS score and neglect. Admission TIS scores significantly predicted discharge FIM-motor scores (p < 0.001) and ambulatory status (p < 0.001). CONCLUSION: Truncal impairment was common and improvements in trunk performance were seen after rehabilitation. Trunk performance was significantly correlated to stroke severity, upper and lower limb motor power, cognition and neglect. As admission trunk performance predicted discharge functional and ambulatory status, it is recommended that trunk performance be evaluated for all patients with 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».