Factors influencing clinicians' referral or admission decisions for post‐acute stroke or traumatic brain injury rehabilitation: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Demand for post-acute stroke and traumatic brain injury (TBI) rehabilitation outweighs resource availability. Every day, clinicians face the challenging task of deciding which patient will benefit or not from rehabilitation. The objectives of this scoping review were to map and compare factors reported by clinicians as influencing referral or admission decisions to post-acute rehabilitation for stroke and TBI patients, to identify most frequently reported factors and those perceived as most influential. We searched four major databases for articles published between 1946 and January 2021. Articles were included if they reported clinicians' perceptions, investigated referral or admission decisions to post-acute rehabilitation, and focused on patients with stroke or TBI. Twenty articles met inclusion criteria. The International Classification of Functioning, Disability and Health framework was used to guide data extraction and summarizing. Patient-related factors most frequently reported by clinicians were age, mental status prior to stroke or TBI, and family support. The two latter were ranked among the most influential by clinicians working with stroke patients, whereas age was ranked of low importance. Organizational factors were reported to influence decisions (particularly the availability of post-acute care services) as well as clinicians' characteristics (eg, knowledge). Moreover, clinicians' prediction of patient outcome ranked among the most important driver of referral or admission decisions by clinicians working with stroke patients. Findings highlight the complex nature of decision-making regarding patient selection for rehabilitation and provide insight on important factors that frontline clinicians need to consider when having to make rapid decisions in high-pressured acute care environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».