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Enregistrement W4291675745 · doi:10.2196/38489

Internet-Based Information Sharing With Families of Patients With Stroke in a Rehabilitation Hospital During the COVID-19 Pandemic: Case-Control Study

2022· article· en· W4291675745 sur OpenAlexvenueno aff
Tatsunori Murakami, Yumi Higuchi, Tetsuya Ueda, Wataru Kozuki, Aki Gen

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationMedicineActivities of daily livingIntervention (counseling)Stroke (engine)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The spread of COVID-19 has affected stroke rehabilitation. Given that inpatient visits are restricted in most institutions, alternative ways of providing information to family members are imperative. Informing families about patients' rehabilitation progress via the web may help involve families in the rehabilitation process, enhance patients' motivation to continue rehabilitation, and contribute overall to patients' improvement in activities of daily living (ADL). OBJECTIVE: We aimed to investigate the feasibility of the Internet-Based Rehabilitation Information Sharing (IRIS) intervention for families of patients with stroke at a rehabilitation hospital and examine the effect of IRIS on patients' ADL improvement. METHODS: In this case-control study, participants were inpatients at a rehabilitation hospital between March 2020 and April 2021. The intervention group (information and communication technology [ICT] group) included patients and families who requested IRIS, which consisted of a progress report on patients' rehabilitation using text, photos, and videos. Those who did not receive internet-based information were included in the non-ICT group. The control group, matched with the ICT group based on a 1:1 propensity score, was selected from the non-ICT group. The covariates for calculating the propensity score were patients' age, sex, and motor and cognitive scores on the Functional Independence Measure at admission. The main outcome was the degree of ADL improvement during hospitalization. Multiple regression analysis (forced entry method) was performed to confirm the impact of ICT use on ADL improvement. The independent variables were the presence of intervention, length of hospital stay, and number of days from onset to hospitalization. RESULTS: In total, 16 groups of patients and families participated in the IRIS. The mean age of patients was 78.6 (SD 7.2) and 78.6 (SD 8.2) years in the ICT and control groups, respectively. The median total Functional Independence Measure difference was 28.5 (IQR 20.3-53.0) and 11.0 (IQR 2.8-30.0) in the ICT and control groups, respectively, and the ICT group showed significant improvement in ADL function (P=.02). In the multiple regression analysis of the ICT and control groups, the unstandardized regression coefficient was 11.97 (95% CI 0.09-23.84) for ICT use. These results indicate that ICT use was independently and significantly associated with improvement in ADL. CONCLUSIONS: This study examined the effect of IRIS on family members to improve ADL in patients with stroke who are hospitalized. The results showed that IRIS promotes the improvement of patients' ADL regardless of age, sex, motor and cognitive functions at admission, and the length of hospital stay.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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