Cognitive-physical-functional correlates in chronic brain injury: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Functional challenges persist even years following brain injury. Integrating multiple domains as part of therapy may improve global outcomes. The purpose of this study is to investigate the relationships among cognitive, physical and functional domains in adults with chronic brain injury. Material and methods Seventeen community-dwelling brain injury survivors (Stroke n = 8, TBI n = 9) aged 20–60 years, long-term post-brain injury participated in the study. Cognition, including attention, memory, and executive functioning, were examined by select measures of Woodcock-Johnson tests; physical abilities were determined based on muscle strength, gait and balance; functionality was measured based on self-reported questionnaires: community-integration, activities of daily living (ADLs), and satisfaction with life. Results The relationships between cognitive, physical and functional domains were evaluated using Spearman's nonparametric correlational analyses. The physical domains of balance and mobility correlated positively with the cognitive domains of visual-auditory learning (r = 0.90, p = 0.037), as well as with the functional domain scores for Satisfaction with Life (r = 0.671, p = 0.048). Similarly, the productivity subscale of the Community Integration measure was significantly associated with the cognitive domain of concept formation (r = 0.676, p = 0.032). Higher scores on the productivity subscale were moderately related to higher memory scores (r = 0.588) and fluency (r = 0.531). Conclusions The relationships between physical, cognitive, and functional domains could be exploited in long-term periods of recovery following a brain injury. Engagement of one domain to help improve another domain could enhance rehabilitation outcomes. More research is needed to explore the feasibility and benefits of integrative therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».