Bone health post-stroke: a survey of stroke care physiatrists in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: People who have experienced stroke are at a high risk for falls, fractures, and osteoporosis. Bone health post-stroke is often overlooked. The goal of this study was to understand current practice perspectives and barriers to bone health care post-stroke among physiatrists. Methods: We conducted an online survey of English-speaking stroke physiatrists practicing in Canada from October 2023 to April 2024. We recruited participants through the Canadian Association of Physical Medicine and Rehabilitation newsletter and direct contact via hospital or university email. The survey included demographic and multiple-choice questions as well as open-ended queries. Data were summarized using frequencies and percentages, and open-ended questions were assessed qualitatively for themes. Results: Twenty-two physiatrists completed the survey. Female physiatrists made up 45.5% of respondents, and 36.4% were in their first 5 years of practice. Most worked in an academic hospital (81.8%). The majority (81.9%) of respondents felt there is a need for post-stroke bone health guidelines. Important themes that emerged from open-ended questions included a lack of awareness, research, and resources. Conclusions: In this study of Canadian physiatrists, most respondents feel post-stroke bone health guidelines would be beneficial. More research and resources focused upon bone health in this population is needed.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».