Notice bibliographique
Résumé
This rapid communication highlights stroke telerehabilitation, a health care service that provides daily monitoring of the care of patients recovering from stroke, delivering convenient and immediate feedback for patients, family, and caregivers. The delivery, management, and coordination of nursing care services, provided via telecommunications technology, is a convenient method of delivering health care to patients recovering from stroke. It is important to assess the service quality of the telehealth process and to establish the role of telehealth nursing and related technologies in the care of patients recovering from stroke. Studies show that even though both health professionals and participants have reported high levels of satisfaction and acceptance of telerehabilitation interventions, the quality of the evidence on telerehabilitation in poststroke care remains low. Conducting a quality study of telehealth rehabilitation for patients recovering from stroke will help assess if home health agencies with telehealth capabilities caring for patients recovering from stroke and patients with chronic diseases can provide quality care to patients in their home and fill this health care gap. Patients that are severely handicapped and impaired and unable to reside in their home environment are not included in telerehabilitation services provided by the home care agency. It would be informative to study the benefits of telerehabilitation and the care provided to patients recovering from stroke within nursing homes, given the need for social distancing to reduce disease transmission during the current coronavirus disease (COVID-19) global health pandemic. Using telerehabilitation would mean that patients have a lower risk of exposure to infectious agents. Further research into telehealth interventions and stroke management in home care is crucial.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,008 |
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 ».