Differences in Rehabilitation Needs after Stroke: A Similarity Analysis on the ICF Core Set for Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: Successful rehabilitation is associated with physical, psychological, environmental, social, and personal factors based on the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) framework. The influence of age has been suggested as crucial personal factors that may affect rehabilitation needs in post-stroke survivors. The aim of this study was to investigate the qualifiers of the ICF core set for stroke to detect differences in rehabilitation needs and goals between older (O, >65 years old) and younger (Y, ≤65 years old,) post-stroke individuals. Materials and methods: In this observational study, the comprehensive core set for stroke was filled during the rehabilitation period. Patient information was obtained using disability scales and translated into certain ICF categories using linking rules. Frequency, similarity, and linear regression analyses were performed for ICF qualifier profiles among Y and O patients. Results: Forty-eight ICF variables were significantly different between Y (n = 35, 46.17 ± 11.27 years old) and O (n = 35, 76.43 ± 6.77 years old) patients. Frequency analysis showed that activity of daily living and basic needs were more prevalent in O patients, whereas regaining of social role and social life were more prevalent in Y patients. The average Jaccard Index result (similarity analysis) was more homogeneous in O than in Y patients. Conclusions: ICF qualifiers are useful to design patient-centered care. Y patients have more heterogeneous needs and require more personalized program than O patients.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».