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Enregistrement W4224318126 · doi:10.1177/15394492221087968

Occupational Therapy Interventions for Poststroke Fatigue: A Scoping Review

2022· review· en· W4224318126 sur OpenAlexaff
Tatyana Smetheram, Maria Emilia Amiama, Debbie Hébert, Geoff Law, Deirdre Dawson

Notice bibliographique

RevueOTJR Occupational Therapy Journal of Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPsychoeducationMindfulnessMedicineOccupational therapyPhysical therapyStroke (engine)Clinical psychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Fatigue after stroke can negatively affect the survivors' well-being. Despite the high prevalence and consequences of poststroke fatigue (PSF), there is no specific guidance for occupational therapy practitioners (OTPs) to address this symptom. OBJECTIVES: The objectives of the study were to identify and describe the research on potential occupational therapy (OT) interventions for PSF. METHOD: Three databases were searched using scoping review methodology. Two authors completed a title and abstract and full-text review. Study characteristics, participant characteristics, qualities of interventions, and outcome measures were extracted and synthesized. RESULTS: Eight studies met selection criteria. Studies were conducted with stroke and traumatic brain injury patients in outpatient, inpatient, and community settings. Interventions included psychoeducation and behavior change, multicomponent programs, and mindfulness-based stress reduction therapies. The Fatigue Severity Scale and the Mental Fatigue Scale were commonly used. CONCLUSION: Evidence for OT interventions targeting PSF is limited. Recommendations for future research are provided.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,641
Tête enseignante GPT0,629
Écart entre enseignants0,013 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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