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Enregistrement W4309792555

Patient- Specific Functional Scale among people with acute Stroke in Norway

2022· article· en· W4309792555 sur OpenAlexaboutno aff
Tonje Kristine Lien Barkenæs Eggen, Anne Therese Tveter, Hege Ihle‐Hansen, Ingvild Rosseland, Elisabeth Bø, Therese Brovold

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)Scale (ratio)MedicinePhysical medicine and rehabilitationGeographyCartographyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Acute stroke can lead to reduced independence and activity restrictions in daily life. The aims of this study were: 1) to identify which self-reported activities stroke patients had difficulty to perform using the Patient- Specific Functional Scale (PSFS). 2) To evaluate change in PSFS and 3) to investigate different factors associated with change from baseline to 6 months. Design/method: A prospective cohort design where PSFS was used as an outcome measure at baseline, after 4 weeks and 6 months. All activities were classified with ICF. Cognitive function was assessed with Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Material: Sixty-one participants, 67 % men, mean age 73 years, were included while admitted to an acute stroke unit. Results: The participants reported 150 activities in PSFS that were classified under the domain mobility (d4), home life (d6) and society and social life areas (d9). There was a statistically significant change on PSFS score from baseline to 6 months. MoCA at baseline was associated with change in PSFS. Conclusion: The participants managed to fill out PFSF and score their difficulty. There was a wide range of activity problems among the participants which suggest that it is important to include patient specific outcome measures for patients with stroke. The participants showed a meaningful change in self-reported activities, and cognitive function was strongest associated with the change in PSFS.

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)0,001
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,356 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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