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Enregistrement W4401000875 · doi:10.3389/fstro.2024.1430935

The important role of community organizations in stroke recovery and reintegration

2024· article· en· W4401000875 sur OpenAlexaff
Michelle Nelson, Evan MacEachern, Marianne Saragosa

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Stroke · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Stroke (engine)Perspective (graphical)Quality (philosophy)NursingPublic relationsService (business)Health careMedicineBusinessPsychologyPolitical scienceMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stroke systems of care are grappling with pressures to ensure high-quality, evidence-informed, person-centered services with an emphasis on safe and timely discharge to the person's home and community. The literature describing the need for robust stroke systems has focused on services within the healthcare system, which are predominantly hospital-based and guided by the Medical Model. However, given the long-term nature of stroke recovery and the importance of attending to the challenges of resuming a meaningful life post-stroke, the involvement of community organizations becomes paramount in providing longer term support. This perspective paper explores the engagement of "community" within the context of stroke systems of care. It proposes that the community is both a destination of the pathway and a partner that can help address the ongoing and often unmet needs experienced post-discharge. Through these partnerships and collaborations, we suggest that community organizations can fill service gaps; volunteers could be leveraged to expand the breadth and quality of health and social services to meet the needs of stroke survivors and their families.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0140,013
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0020,020
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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