Community Stroke Rehabilitation Teams and Social Deprivation: Challenges and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Social deprivation is associated with worse functional recovery and social participation after stroke. Home-based, individualized rehabilitation provided by Community Stroke Rehabilitation Teams (CSRTs) improves these outcomes. This study aimed to show that CSRTs offered an effective specific rehabilitation for socially deprived patients. Methods: This was a retrospective study conducted in real-care conditions. Social deprivation was assessed by the Evaluation de la Précarité et des Inégalités de santé dans les Centres d’Examens de Santé score. The outcome questionnaires included the Frenchay Activity Index (FAI) and the EuroQol-5Dimension. We compared these outcomes between deprived and non-deprived (ND) populations. Rehabilitation of the deprived population was assessed by comparing interventions across both groups. Results: We included 198 deprived patients and 140 ND patients. Deprived patients were more often women ( p = 0.027), more likely to live alone at home ( p = 0.01), and were referred later to a CSRT, despite having greater activity limitations at baseline ( p < 0.001). They also had a lower FAI at baseline (13.2 vs. 16.6; p = 0.007). Although their FAI improved over time (+2.4 ± 5.5; p < 0.001), the improvement was modest and insufficient to close the gap with the ND group (15.7 vs. 20.7; p < 0.001). Regarding program characteristics, the deprived population received input from a greater number of healthcare professionals (2.7 ± 1.2 vs 2.4 ± 1.3; p = 0.017) and more often from the intervention “Health professional relationship” (34.2% vs 15.6%; p = 0.005). Conclusion: These findings highlight the intersectionality of stroke-related challenges and the critical need to design post-stroke rehabilitation strategies that are more equitable and responsive to gender and social determinants of health.
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 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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».