Визначення ефективності методу Кабата в комплексній програмі з реабілітації інсультних хворих
Notice bibliographique
Résumé
Цереброваскулярні ураження головного мозку з кожним роком стають усе частішою причиною смертності або інвалідизації населення. Наявна система надання допомоги таким хворим потребує подальшого вдосконалення. Розглянуто проблему фізичної реабілітації постінсультних хворих. Методом аналізу наукової літератури визначено пацієнторієнтовану методику відновлення порушеної рухової функції в цих пацієнтів. Показано результати відновлення рухової дисфункції у хворих на цереброваскулярні захворювання головного мозку із застосуванням методу Кабата за результатами тестування за шкалою тяжкості інсульту Торонто й індексу щоденної діяльності Бартел. Cerebrovascular brain damages become more and more often reason of death or disablement of population with every year. The existing system of aiding requires further improvement. It is considered the problem of physical rehabilitation of post-stroke patients. By analyzing the scientific literature it was identified patient-oriented methodology of recovery of disordered motor function of these patients. It was presented the results of recovery of motor dysfunction of the ill with cerebrovascular disease of brain with using the method of Kabat for the test results on the scale of severity of stroke Toronto and index of daily activities of Barthel.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,014 |
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 ».