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Enregistrement W3164990009 · doi:10.12688/wellcomeopenres.16715.1

Expert consensus for in-hospital neurorehabilitation during the COVID-19 pandemic in low- and middle-income countries

2021· preprint· en· W3164990009 sur OpenAlexaff
Dorcas B.C. Gandhi, Manigandan Chockalingam, Ivy Sebastian, Gerard Urimubenshi, Mohammed Alim, Himani Khatter, Stuti Chakraborty, John M. Solomon

Notice bibliographique

RevueWellcome Open Research · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesThe Wellcome Trust DBT India AllianceDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, IndiaWellcome Trust
Mots-clésNeurorehabilitationRehabilitationMedicinePandemicNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Physical therapyDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: People with neurological dysfunction have been significantly affected by the ongoing coronavirus disease 2019 (COVID-19) crisis in receiving adequate and quality rehabilitation services. There are no clear guidelines or recommendations for rehabilitation providers in dealing with patients with neurological dysfunction during a pandemic situation especially in low- and middle-income countries. The objective of this paper was to develop consensus-based expert recommendations for in-hospital based neurorehabilitation during the COVID-19 pandemic for low- and middle-income countries based on available evidence. Methods: A group of experts in neurorehabilitation consisting of neurologists, physiotherapists and occupational therapists were identified for the consensus groups. A scoping review was conducted to identify existing evidence and recommendations for neurorehabilitation during COVID-19. Specific statements with level 2b evidence from studies identified were developed. These statements were circulated to 13 experts for consensus. The statements that received ≥80% agreement were grouped in different themes and the recommendations were developed. Results: 75 statements for expert consensus were generated. 72 statements received consensus from 13 experts. These statements were thematically grouped as recommendations for neurorehabilitation service providers, patients, formal and informal caregivers of affected individuals, rehabilitation service organizations, and administrators. Conclusions: The development of this consensus statement is of fundamental significance to neurological rehabilitation service providers and people living with neurological disabilities. It is crucial that governments, health systems, clinicians and stakeholders involved in upholding the standard of neurorehabilitation practice in low- and middle-income countries consider conversion of the consensus statement to minimum standard requirements within the context of the pandemic as well as for the future.

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)0,182
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,335
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1820,335
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,0100,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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