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Enregistrement W2999430207 · doi:10.2196/15851

Morbidity Prevalence Estimate at 6 Months Following a Stroke: Protocol for a Cohort Study

2020· article· en· W2999430207 sur OpenAlexvenueno aff
Alexander Smith, Natalie Bains, Lauren Copeland, Anna Pennington, Ben Carter, Jonathan Hewitt

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)CohortQuality of life (healthcare)Cohort studyClinical trialPhysical therapyClinical endpointHealth careEmergency medicinePediatricsInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knowledge of the prevalence of morbidity secondary to stroke is important for health care professionals, health care commissioners, third sector organizations, and stroke survivors to understand the likely progress of poststroke sequelae and to aid in commissioning decisions, planning care, and adjusting to life after stroke. OBJECTIVE: The primary aim of the Morbidity PRevalence Estimate In StrokE (MORe PREcISE) study is to determine the prevalence of morbidity secondary to a stroke, predictors of morbidity, and trends in quality of life and functional status using patient-reported outcomes, cognitive and functional assessments. METHODS: A total of 500 participants will be recruited across Wales and England within 14 days following an admission to a stroke unit for either an ischemic or hemorrhagic stroke as part of a multicenter cohort study. Participants are assessed at baseline ≤14 days poststroke and subsequently at 90 (± 14) days and 180 (± 14) days poststroke. At each time point, data will be collected relating to the following domains: participant demographics, routine clinical, patient reported, cognitive status, emotional well-being, and functional ability. RESULTS: Recruitment commenced in October 2018 with 20 sites opened as of September 2019 and was closed on October 31, 2019. CONCLUSIONS: The primary outcome is the prevalence of morbidity at 6 months secondary to a stroke. Further analysis will consider temporal changes in the health-related domains to describe trends among baseline, 3-, and 6-month time points. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03605381; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03605381. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15851.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,014

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.

Tête enseignante Opus0,296
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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