Application of nursing team led multidisciplinary cooperative intervention in postoperative cognitive rehabilitation of patients with ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the application effects of the nursing team led multidisciplinary cooperative intervention in postoperative cognitive rehabilitation of patients with ischemic stroke. Methods From May 2016 to June 2017, 80 patients with cognitive dysfunction after ischemic stroke in a ClassⅢ Grade A hospital in Beijing were selected and randomly divided into observation group and control group based on random number table, with 40 patients in each group. The control group received the routine nursing care and on the basis of that, the observation group received the nursing team led multidisciplinary cooperative intervention. The cognitive function and quality of life in two groups were assessed by the Mini-Mental State Examination (MMSE) , Montreal Cognitive Assessment (MoCA) , and World Health Organization Quality of Life in Brief Version (WHOQOL-BRIEF) before and 6 months after intervention. Results Six months after intervention, the MMSE and MoCA scores of the observation group were (29.35±0.58) and (26.70±2.03) scores, which were statistically different from the control group (t=5.64, 4.15; P<0.05) . The total score, scores of physiological field, psychological field and social field in the quality of life of the observation group were (64.59±5.14) , (16.94±1.43) , (17.10±1.55) , and (15.60±1.07) scores, which were significantly higher than the control group (t=4.82, 5.60, 7.41, 3.23; P<0.01) . Conclusions The nursing team led multidisciplinary cooperative intervention can improve the cognitive function and quality of life in the patients after ischemic stroke and accelerate postoperative recovery forming a virtuous circle. Key words: Multidisciplinary collaboration; Vascular cognitive impairment; Cognitive function; Quality of Life; Interventional training
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».