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Enregistrement W3090776844 · doi:10.2340/16501977-2746

Benchmarking length of stay for inpatient stroke rehabilitation without adversely affecting functional outcomes

2020· article· en· W3090776844 sur OpenAlexaff
Anne Durand, Line D’Amours, Annie Giroux, Maryse Pelletier, Jean Leblond, Carol L. Richards

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services Sociaux
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationMedicinePhysical therapyStroke (engine)Functional Independence MeasureBenchmarkingPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the effects of introducing the practice of targeting a discharge date for patients admitted to an inpatient stroke rehabilitation unit on process and patient outcomes. DESIGN: Comparison of retrospective (control group n = 69) and prospective (experimental group n = 60) patients. METHODS: Rehabilitation professionals assessed both groups at admission and discharge using a standard-ized assessment toolkit. Benchmarks for length of rehabilitation stay (LoRS) were introduced based on median severity-specific LoRSs in the control group. The multidisciplinary team documented facilitators and obstacles affecting the prediction of patient benchmark attainment. Categorical variables were compared using a χ2 test with exact probabilities. Ordinal and continuous variables were analysed using rank-based non-parametric analysis of variance. Effect sizes were estimated using a relative treatment effect statistic. RESULTS: The mean combined length of stay in acute care and rehabilitation beds for the experimental group (82 days) was shorter (p = 0.0084) than that of the control group (103 days). This 21-day reduction in combined length of stay included a 10-day reduction in the mean time between stroke onset and admission to the stroke rehabilitation unit (p = 0.000014). Improvements in 6 func-tional and sensorimotor outcomes with rehabilitation were of similar magnitude in both groups, while Functional Independence Measure (FIMTM) efficiency improved (p = 0.022). The team was 87% successful in predicting which patients were discharged on the LoRS benchmark. CONCLUSION: Benchmarking the length of stay in rehabilitation resulted in reduced bed occupation and system costs without adversely affecting functional and sensorimotor patient outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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