Clinical practice recommendations for management of lateropulsion after stroke determined by a Delphi expert panel
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: People exhibiting post-stroke lateropulsion actively push their body across the midline to the more affected side and/or resist weight shift toward the less affected side. Despite its prevalence and associated negative rehabilitation outcomes, no clinical practice guidelines exist for the rehabilitation of post-stroke lateropulsion. We aimed to develop consensus-based clinical practice recommendations for managing post-stroke lateropulsion using an international expert panel. DESIGN: This Delphi panel process conformed with Guidance on Conducting and Reporting Delphi Studies recommendations. PARTICIPANTS: Panel members had demonstrated clinical and/or scientific background in the rehabilitation of people with post-stroke lateropulsion. MAIN MEASURES: The process consisted of four electronic survey rounds. Round One consisted of 13 open questions. Subsequent rounds ascertained levels of agreement with statements derived from Round One. Consensus was defined a priori as ≥75% agreement (agree or strongly agree), or ≥70% agreement after excluding 'unsure' responses. RESULTS: Twenty participants completed all four rounds. Consensus was achieved regarding a total of 119 recommendations for rehabilitation approaches and considerations for rehabilitation delivery, positioning, managing fear of falling and fatigue, optimal therapy dose, and discharge planning. Statements for which 'some agreement' (50%-74% agreement) was achieved and those for which recommendations remain to be clarified were recorded. CONCLUSIONS: These recommendations build on existing evidence to guide the selection of interventions for post-stroke lateropulsion. Future research is required to elaborate specific rehabilitation strategies, consider the impact of additional cognitive and perceptual impairments, describe positioning options, and detail optimal therapy dose for people with lateropulsion.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».