Poster (Clinical/Best Practice Implementation) ID 1998248
Notice bibliographique
Résumé
Background It is essential that individuals with spinal cord injury set their goals prior to their peripheral nerve transfer (PNT) surgery. Goal setting is a significant factor in pre-operative planning and is one way in which we can track performance and outcomes for these patients. Objectives To describe goal types identified by patients managed in the PNT-SCI rehab program at Lyndhurst-UHN. Cite and report the COPM outcomes in the domains of Self-care and Productivity. Methods A retrospective case series was conducted (n=14), charts were reviewed for type of goals and patient’s perception of goal attainment using COPM for a case series of three patients with tetraplegia who received PNT-SCI surgery and comprehensive rehabilitation. The changes in COPM are reported from baseline to 12 months post-surgery. Each patient identified three goals pre-surgery; their goals and the COPM were used to measure change over time. Results Ninety two percent of the identified goals were in the area of Self Care, and 8% were in the Productivity areas. Two of the patients who received PNT-SCI rehabilitation had an increase of 1 on the COPM, while one individual regressed by 2 points. That individual did not receive comprehensive rehabilitation. Conclusion It is known that recovery after PNT-SCI surgery can take 24 or more months. We reported COPM change scores at 12 months post surgery. The MCID is two points for COPM, ideally over 24 months we will see MCID of three or higher.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,848 | 0,772 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».