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Enregistrement W4404254134 · doi:10.32598/irj.22.4.2080.1

Factors Associated with Occupational Performance in Older People with Stroke

2024· article· en· W4404254134 sur OpenAlexaboutno aff
Zahra Ahmadizadeh, Afshin Samaei, Hossein Alibakhshi, Aliakbar Pahlevanian, Maryam Binesh

Notice bibliographique

RevueIranian Rehabilitation Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationGerontologyMedicineEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Occupational performance occurs in a dynamic interaction between the people, their occupations, and context. Stroke could affect the individual’s occupational performance, which is the basis of social life. This study aimed to investigate the factors affecting stroke patients’ occupational performance. Methods: In this descriptive-analytic study, 55 people with stroke participated. The patients completed the Canadian occupational performance measure (COPM), Barthel index, Brunnstrom stage, Montreal cognitive assessment, and a demographic questionnaire. Results: The results showed a significant correlation between occupational satisfaction and performance with cognition, the activities of daily living (ADL), and the severity of impairment in the upper and lower extremities (P <0.01). The results of linear regression show that cognition level could significantly predict occupational performance (R= 0.83, P <0.01) and satisfaction (R= 0.81, P <0.01) after stroke. Discussion: Results show that the cognitive level could predict occupational performance in patients with stroke. Performing daily living activities and lower limb impairment could predict satisfaction with occupational performance. Therefore, it is recommended that therapists consider the cognition in stroke patients through a proper therapeutic plan to prevent participation restrictions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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