Recovery Patterns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A rise in the proportion of day surgery has seen a concomitant increase in the proportion of patients recovering at home. Blended eHealth is well situated to provide this group with medical support and supervision. However, a data-driven description of the heterogeneity is missing. OBJECTIVE: To identify clinically meaningful patterns of functional recovery following abdominal surgery and describe how the emergent patient characteristics differ between them. METHODS: This was a secondary data analysis of 2 data sets collected through 2 previously conducted RCTs. We used k-medoids clustering and growth mixture modeling on the longitudinal patient-reported outcome measurement information system physical function t-scores of 649 patients. Differences in patient characteristics between the resultant clusters were identified through statistical tests. RESULTS: Three clusters-fast, intermediate, and uneven recovery-were identified regardless of the data set or statistical technique. A fourth cluster-relapse-was identified by both statistical techniques but only in the presence of heavy surgery. The fifth and sixth clusters-low gain and high gain-were identified for both light and heavy surgery, but only through k-medoids clustering. CONCLUSIONS: Trajectories of physical function following abdominal surgery are heterogenous but distinct clinically meaningful patterns can be extracted. This classification may facilitate shared decision-making during preoperative care, and future research may utilize them as targets for prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».