Effectiveness of a multidisciplinary programme to improve functional outcomes of patients following severe COVID-19 infection in Malaysia: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aims Evidence-based, specialised rehabilitation interventions are key to improving functional outcomes for patients with complications caused by severe COVID-19 infection, who often have complex needs and a wide range of functional impairments. The aims of this study were to determine the effectiveness of a structured inpatient, personalised, interdisciplinary rehabilitation programme, namely the COVID-19 Rehabilitation Inpatient Specialised Services, and to identify clinical predictors of rehabilitation effectiveness in patients after contracting COVID-19. Methods This retrospective study involved 154 patients who underwent rehabilitation under the COVID-19 Rehabilitation Inpatient Specialised Services programme at a single centre between 1 July and 31 October 2021. The modified Barthel Index, Post-COVID-19 Functional Scale, modified Medical Research Council Dyspnoea Scale scores, and actual effectiveness derived from the modified Barthel Index scores were used to measure outcomes. Results The mean age of patients was 49.8 ± 14.3 years. Overall 48.1% (n=74) had required intubation, 70.1% (n=108) had been critically ill, and 21.4% (n=33) remained dependent on oxygen therapy beyond discharge. There was a statistically significant improvement in mean modified Barthel Index scores (45.2 vs 66.3, P<0.001), median post-COVID-19 Functional Scale score (4 vs 3, P<0.001) and median modified Medical Research Council scores (4 vs 3, P<0.001) following the rehabilitation intervention. Acute kidney injury, oxygen therapy dependency, neurological complications and initial modified Barthel Index scores were significant predictors of rehabilitation effectiveness (adjusted R2=0.23, P<0.001). Conclusions The COVID-19 Rehabilitation Inpatient Specialised Services programme was effective in improving functional outcomes of hospitalised patients with severe to critical COVID-19 infection. By identifying factors that predict rehabilitation effectiveness, allied healthcare professionals can administer more focused rehabilitation efforts tailored to the specific needs of patients, thereby enabling them to achieve their maximum potential functional outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».