The association between inpatient rehabilitation intensity and outcomes after stroke in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background:Several studies have demonstrated improved outcomes poststroke when higher intensity rehabilitation is provided. Canadian Stroke Best Practice Recommendations advise patients receive 180 min of therapy time per day; however, the exact amount required to reach benefit is unknown.Aims:The primary aim of this study was to determine the association between rehabilitation intensity (RI) and total Functional Independence Measure (FIM) Instrument change. Secondary aims included determining the association between RI and discharge location, 90-day home time, rehabilitation effectiveness, and motor and cognitive FIM change.Methods:A retrospective cohort study was conducted using available administrative databases of acute stroke patients discharged to inpatient rehabilitation facilities in Ontario, Canada, from January 2017 to December 2021. RI was defined as number of minutes per day of direct therapy by all providers divided by rehabilitation length of stay. The association between RI and the outcomes of interest were analyzed using regression models with restricted cubic splines.Results:A total of 12,770 individuals were included. Mean age of the sample was 72.6 years, 46.0% of individuals were female, and 87.6% had an ischemic stroke. Mean RI was 74.7 min (range: 5–162 min) per day. Increased RI was associated with an increase in mean FIM change. However, there was diminishing incremental increase after reaching 95 min/day. Increased RI was positively associated with motor and cognitive FIM change, rehabilitation effectiveness, 90-day home time, and discharge to preadmission setting. Higher RI was associated with a lower likelihood of discharge to long-term care.Conclusions:None of the patients met the recommended RI of 180 min/day based on the Canadian Stroke Best Practice Recommendations. Despite this, higher intensity was associated with better outcomes. Given that most positive associations were observed with a RI ⩾95 min/day, this may be a more feasible target.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».