Experiences of stroke survivors and measurement of post stroke participation and activity across seasons—A mixed methods approach
Notice bibliographique
Résumé
Participation and activity post stroke can be limited due to adverse weather conditions. This study aimed to: Quantify and compare summer and winter participation and activity, and explore how community dwelling people with stroke describe their feelings about their level of participation and activity by season. This embedded mixed-methods observational study took place in a city with weather extremes. Community dwelling individuals at least one year post-stroke, able to walk ≥50 metres +/- a walking aide were included. Evaluations and interviews occurred at participants' homes in two seasons: Reintegration to Normal living Index (RNL), Activities-specific Balance Confidence (ABC) and descriptive outcomes. Participants wore activity monitors for one week each season. Analysis included descriptive statistics, non-parametric tests and an inductive approach to content analysis. Thirteen individuals participated in quantitative evaluation with eight interviewed. Mean age 61.5 years, 62% female and mean 6.2 years post-stroke. No differences between winter-summer values of RNL, ABC, or activity monitor outcomes. However, participants felt they could do more and were more independent in summer. The winter conditions such as ice, snow, cold and wind restricted participation and limited activities. Nonetheless, many participants were active and participated despite the winter challenges by finding other ways to be active, and relying on social supports and personal motivation. The qualitative findings explained unexpected quantitative results. Participants described many challenges with winter weather, but also ways they had discovered to participate and be active despite these challenges. Changes to future studies into seasonal differences are suggested.
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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 | 0,012 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».