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Enregistrement W4226153269 · doi:10.6000/1929-6029.2022.11.04

Factors Relating to the Expectations and Perceptions of Post-Stroke Outpatients’ in the Rehabilitation Services of Bangladesh

2022· article· en· W4226153269 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Shaikhul Hasan, Kantabhat Anusaksathien, Kanida Narattharaksa, Nahar Afrin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics in Medical Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNaresuan University
Mots-clésRehabilitationStroke (engine)PerceptionDescriptive statisticsMedicineStatisticPhysical therapyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: For enhancing patients’ participation, this study aims to identify the patient-related factors that relate to the expectations and perceptions of post-stroke outpatients’ in the rehabilitation services of Bangladesh. Methods: A questionnaire survey was administered to 342 outpatients from the stroke rehabilitation department. Descriptive statistical analysis was applied to measure patients’ perceptions and expectations. Eta statistic from ANOVA was applied to examine the relationship between patient-related factors and the patients’ expectations and perceptions of the rehabilitation services. Findings: Patients’ expectations rated higher than the perceptions in all the dimensions of rehabilitation services. Factors such as; (i) patients' education (0.222, p=0.005) and post-stroke disability (0.447, p<0.001) indicated a significant relationship with patients' expectations. (ii) Patients' education (0.210, p=0.010), occupation (0.226, p=0.003), family status (0.180, p=0.048) and daily activities before the stroke (0.169, p=0.044), post-stroke disability (0.195, p=0.004) and distance from home to the hospital (0.190, p=0.006) indicated a significant relationship with their perceptions in the rehabilitation services. Conclusion: The findings of this study concluded that the rehabilitation manager needs to work on these factors and recommended developing a continuing education program to minimize these factors of poor perceptions in the rehabilitation services.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,416 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
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