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Enregistrement W3042525138 · doi:10.23736/s1973-9087.20.06311-x

Predictive factors of upper limb motor recovery for stroke survivors admitted to a rehabilitation program

2021· article· en· W3042525138 sur OpenAlexaboutno aff
Jingyi Wu, Jiaqi Zhang, Zhongfei Bai, Song Chen

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Physical and Rehabilitation Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationMontreal Cognitive AssessmentStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationObservational studyPhysical therapyCognitionLongitudinal studyPopulationCognitive impairmentInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Various factors may interact with functional gains from upper limb motor training in patients with stroke. AIM: This study aimed to explore the predictors of upper limb motor recovery in patients with stroke who were admitted to a rehabilitation program. DESIGN: A retrospective, longitudinal observational study was conducted to evaluate the change in Fugl-Meyer assessment upper extremity Score (FMA-UE) at admission and 15 and 30 days after admission. SETTING: Setting of the study was a rehabilitation hospital. POPULATION: Patients received rehabilitation training during the study period. METHODS: Demographic information and clinical factors were collected as independent variables. Longitudinal analysis of UE motor recovery measured by FMA-UE over time was performed using the mixed-effects model. RESULTS: Data from 110 participants were included. FMA-UE score showed significant increase (β=4.12, P<0.001). Cognitive functions assessed by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) positively correlated with the improvement in UE functions (β=0.13, P<0.001), while time since stroke negatively correlated with improvement across time (β=-0.05, P=0.019). Patients with subcortical lesions improved faster than those with mixed cortical and subcortical lesions did (difference in slope =2.83, P=0.001). Improvement in patients with moderately impaired UE motor functions was faster than in those with severely impaired UE motor functions (difference in slope =2.74, P=0.016). Severity of hemiplegia, MoCA, and time since stroke were significant predictors in multivariable, mixed-effects models. CONCLUSIONS: Initial motor and cognitive impairments may be associated with UE motor recovery in patients admitted to a rehabilitation program. CLINICAL REHABILITATION IMPACT: Early assessments of motor and cognitive impairments after stroke would contribute to the prediction of UE motor recovery in patients admitted to a rehabilitation program. The information would also help the stratification of patients for poststroke upper limb rehabilitation trials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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