Abstract WP206: Cognitive Functioning Predicts Engagement in Inpatient Stroke Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».