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Enregistrement W4407008215 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.wp131

Abstract WP131: Global Landscape of Stroke Rehabilitation: Access and Challenges

2025· article· en· W4407008215 sur OpenAlexaff
Faddi G. Saleh Velez, E. Yeung, Camila Bonin Pinto, Tom Ling, Leonardo Augusto Carbonera, Matías Alet, Bogdan Ciopleiaș, Abdul Hanif Khan Yusof Khan, Zhe Kang Law, Radhika Lotlikar, Emily Ramage, Susanna M. Zuurbier, Linxin Li, Kathryn Mares, Paweł Kiper, Mirjam R. Heldner, Sarah Shali Matuja, Louise Johnson, Valeria Caso, Gustavo Saposnik, John M. Solomon, Sean I. Savitz, Kui Kai Lau

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)RehabilitationPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Stroke is a leading cause of long-term disability worldwide. Timely and adequate rehabilitation is crucial for post-stroke recovery, but access is limited due to an overburdened healthcare system, medical personnel shortages, and insurance barriers. Rehabilitation access is especially limited for stroke survivors in rural and low-income regions. Innovative solutions like telerehabilitation are needed to expand access. This study examines current rehabilitation practices, costs, and global telerehabilitation models, as well as barriers to rehabilitation utilization. Methods: We conducted an online survey aimed at stroke care providers, affiliated societies, and partner organizations to collect comprehensive data on the availability and practices of post-stroke rehabilitation and telerehabilitation across various regions. Results: A total of 523 responses were collected from 62 different countries (Fig1), with the majority of respondents being physicians (66.7%), followed by physiotherapists (15.7%). Most respondents reported working in urban areas (82.9%) and were primarily employed in public community hospitals (40.5%), with a significant portion also working in academic institutions (35.3%). Regarding experience, 45.1% of respondents had over 10 years of experience in the stroke field. Telerehabilitation services for stroke were not offered by most of the surveyed sites (71.1%). Among those that did provide telerehabilitation, most sessions were individualized for a single patient (34.7%), followed by sessions involving two patients (24.8%). Notably, 18.36% of the sites offered sessions for groups of more than 10 patients at a time. The frequency of sessions varied, with the majority offering a single session per week (30.6%), followed by two sessions per week (20%), while only 8% provided sessions five days a week. On average, the duration of these sessions ranged from 31 to 60 minutes (53.1%). The most reported barriers to providing adequate telerehabilitation services included the availability of electronic hardware devices (12.9%) and internet access (12.9%). Other significant barriers included poor video call quality (10.4%) and the lack of clear guidelines and protocols (9.2%). Conclusion: The survey results provide a comprehensive overview of current practices and availability of post-stroke rehabilitation and telerehabilitation, highlighting the global burden of post-stroke disability due to limited access to rehabilitation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,007

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2025
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