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Enregistrement W3214492640 · doi:10.1080/10790268.2021.1961052

Development of Reaching, Grasping & Manipulation indicators to advance the quality of spinal cord injury rehabilitation: SCI-High Project

2021· article· en· W3214492640 sur OpenAlexafffund
Sukhvinder Kalsi‐Ryan, Naaz Kapadia, Dany H. Gagnon, Molly C. Verrier, Jennifer Holmes, Heather Flett, Farnoosh Farahani, Mohammad Alavinia, Maryam Omidvar, Matheus Joner Wiest, B. Catharine Craven

Notice bibliographique

RevueJournal of Spinal Cord Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensOntario Neurotrauma FoundationSouthlake Regional Health CenterUniversité de MontréalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesInstitut pour la Recherche sur la Moelle épinière et l’EncéphaleOntario Neurotrauma FoundationRick Hansen Institute
Mots-clésSpinal cord injuryMedicineRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapySpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To describe the development of structure, process, and outcome indicators aimed to advance the quality of Reaching, Grasping & Manipulation (RG&M) rehabilitation for Canadians living with spinal cord injury or disease (SCI/D).Method Upper extremity rehabilitation experts developed a framework of indicators for evaluation of RG&M rehabilitation quality. A systematic search of the literature identified potential upper extremity indicators that influence RG&M outcomes. A Driver diagram summarized factors influencing upper extremity outcomes to inform the selection of structure and process indicators. Psychometric properties, clinical utility, and feasibility of potential upper extremity measures were considered when selecting outcome indicators.Results The selected structure indicator is the number of occupational and physical therapists with specialized certification, education, training and/or work experience in upper extremity therapy related to RG&M at a given SCI/D rehabilitation center. The process indicator is the total hours of upper extremity therapies related to RG&M and the proportion of this time allocated to neurorestorative therapy for each individual with tetraplegia receiving therapy. The outcome indicators are the Graded Redefined Assessment of Strength, Sensation and Prehension (GRASSP) strength and Spinal Cord Independence Measure III (SCIM III) Self-Care subscores implemented at rehabilitation admission and discharge, and SCIM III Self-Care subscore only at 18 months post-admission.Conclusion The selected indicators align with current practice, will direct the timing of routine assessments, and enhance the volume and quality of RG&M therapy delivered, with the aim to ultimately increase the proportion of individuals with tetraplegia achieving improved upper extremity function by 18 months post-rehabilitation.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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