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Enregistrement W3008823522 · doi:10.1161/str.51.suppl_1.wp206

Abstract WP206: Cognitive Functioning Predicts Engagement in Inpatient Stroke Rehabilitation

2020· article· en· W3008823522 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan Lowder, Abhishek Jaywant, Michael W. O’Dell

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)RehabilitationCognitionExecutive functionsPhysical therapyOddsVerbal fluency testExecutive dysfunctionFluencyLogistic regressionNeuropsychologyPsychiatryPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Patient engagement during inpatient stroke rehabilitation (ISR) is critical to long-term outcomes. Cognitive deficits have demonstrated impact on engagement in rehabilitation. Here, we prospectively investigated the relationship between specific cognitive domains and patient engagement during ISR. Methods: Of 423 patients completing ISR, 127 (30%) had complete data with mean age=67.63 + 15.46 years, NIHSS=6.78 + 5.68, and onset from stroke to ISR admission=8.55 + 7.72 days. The sample comprised 55% males and 56.7% had a college education or more. The National Institute of Neurologic Disorders - Canadian Stroke Network (NINDS-CSN) 30-minute cognitive screening battery was administered within 72 hours of ISR admission to assess verbal fluency, executive functioning, and memory. The Hopkins Rehabilitation Engagement Ratings Scale (HRERS; total score 0-30, higher=greater engagement) was completed by treating therapists at ISR discharge. Spearman rank-order correlations (r s ) examined the relationships between the HRERS total score and the NINDS-CSN total (the mean z-score across subtests) as well as its 8 subtests. Items with correlations p<.10 were entered into a logistic regression (controlling for age, comorbidity, and stroke severity) to predict low (HRERS ≤ 25) versus high engagers (HRERS > 26). Results: NINDS-CSN total and 6 subtests assessing verbal fluency and executive function were weakly to moderately correlated with HRERS scores (r s =0.23-.38, all p’s <.01). Memory subtests were not associated with HRERS. Higher NINDS-CSN total score and subtests reflecting executive functions modestly increased the odds of being a high engager (Odds Ratios ranged from 1.03-1.08, 95% CIs ranged from 1.013-1.134, all p’s < .01). Conclusion: Poor executive functioning may pose a barrier to patient engagement in ISR. Executive functions may impact patients’ ability to shift among activities, maintain attention, and rapidly process information during therapy. Rehabilitation therapists should consider making environmental modifications, providing more frequent guidance and positive reinforcement, and presenting simplified material to increase engagement in stroke patients with executive dysfunction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,254 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
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