Imperfect Patients: Disparities in Treatment of Stroke Patients with Premorbid Disability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the high proportion of stroke patients with a pre-existing impairment, patients with disabilities are often excluded from stroke treatment trials. Trials are designed for "perfect patients": patients who are functionally independent and thus generally younger with fewer comorbidities; ironically, such patients are less likely to experience stroke than those with premorbid disability. Exclusionary practices in trials may translate into disparities in stroke care in practice. Through a review of literature, our purpose is to illuminate how people with disabilities are treated across the care continuum following a stroke. METHODS: We completed a qualitative systematized review of articles pertaining to the care of patients with premorbid disability and stroke and their outcomes. Using a critical disability studies' theoretical lens, we analyzed inequity across the stroke care continuum. FINDINGS: Among 24 included studies, we found evidence that people with disabilities did not receive equitable access to treatment ranging from being admitted to stroke units to receiving post-stroke rehabilitation. However, observational studies suggest that stroke therapies may be beneficial in selected patients with disabilities when measures of success are framed more achievable (e.g. return to pre-stroke status). This leaves us concerned about how people with pre-existing impairments might be structurally disabled within current systems of stroke care. CONCLUSION: We use our critical disability studies' theoretical lens to argue that an intersectional approach to stroke treatment is much needed if we are to remedy structural inequities embedded throughout the care continuum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».