Standardizing Domains and Metrics of Stroke Recovery: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Measuring stroke recovery poses a significant challenge, given the complexity of the recovery process. We aimed to identify a standardized and data-driven set of metrics of stroke rehabilitation in the literature that ensures the inclusion of all recovery domains and subdomains in the literature. Methods: A systematic review was conducted by four reviewers using the PRISMA guidelines on PubMed, MEDLINE, and Embase for stroke recovery articles between 2004 and 2024. The inclusion criteria comprised experimental/observational studies, including ischemic and hemorrhagic stroke. All studies had ≥20 participants who were ≥18 years of age, and had a follow-up of ≥3 months. Outcomes included demographics, geographic origin, stroke mechanism, domains and subdomains, metrics used, and follow-up. A bias assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale and the Cochrane Risk of Bias 2.0 tool. This study was registered with PROSPERO (CRD42024551753). Results: Our search included 324 studies with a sample of 85,156 participants. The study identified seven domains (perception, physical and motor function (PF), speech and language (S&L), cognition, activities of daily living (ADL), quality of life (QoL), and social interaction) and 96 constituent subdomains that encompass the complete landscape of the stroke recovery literature identified. The domains of PF and ADL constituted the vast share of the literature, albeit reducing in their relative representation over time, while domains such as perception and QoL have been increasingly studied since 2004. Using the domains, the study identified the set and frequency of all commonly used metrics to measure stroke recovery in the literature, of which the NIHSS (n = 72), BI (n = 55), and mRS (n = 51) were the most commonly used. We identified eighteen standard metrics that ensure the inclusion of all seven domains and 96 subdomains. Summary of Review and Conclusions: The identified set of domains and metrics within this study can help inform further clinical research and decision-making by providing a standardized set of metrics to be used for each domain. This approach ensures lesser represented domains and subdomains are also included during testing, providing a more complete view and measure of stroke recovery.
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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 | 0,097 | 0,288 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».