Creation of a Rehabilitation Prediction Rule: a Prioritization Procedure
Notice bibliographique
Résumé
Older adults may require longer recovery periods prior to being discharged from the hospital after an acute care stay. For some, returning to their previous living arrangement may no longer be safe or feasible after an acute care admission, and they may require alternate levels of care. It can be challenging to evaluate which patients may benefit most from inpatient rehabilitation versus those for whom alternate levels of care are more suitable. Using a prioritization procedure, this study identified and ranked predictive factors for successful inpatient rehabilitation (defined as discharge to previous living arrangement) from most to least important. The final round of the prioritization procedure resulted in a list of the top 20 predictive factors, ranked by health-care providers in the field, from most to least important. Predictive factors included demographic information, past medical history factors, acute care illness factors, and results of investigations performed during the index hospitalization. The top ranked predictive factors related to patients' previous living arrangements, level of independence before hospitalization, and presence or absence of cognitive impairment. The bottom ranked predictive factors related to physical measures and results of inpatient investigations at the time of transfer. These findings highlight the importance of considering patients' lived experiences prior to hospitalization when determining who may obtain the greatest benefit from further, intensive inpatient rehabilitation following an acute care hospitalization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».