• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@Muğla
  • Fakülteler
  • Sağlık Bilimleri Fakültesi
  • Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Bölümü Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace@Muğla
  • Fakülteler
  • Sağlık Bilimleri Fakültesi
  • Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Bölümü Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Prediction of hospitalization time and independence level with functional outcomes for patients with acute stroke: a retrospective study

Thumbnail

Göster/Aç

Tam metin / Article (1.309Mb)

Tarih

2023

Yazar

Güp, Asalet Aybüke
Ipek Dongaz, Özge Faculty of Health Sciences, D
Özen Oruk, Dilara
Deveci, Emrah Emre
Bayar, Banu
Bayar, Kılıçhan

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Asalet Aybüke Güp, Özge Ipek Dongaz, Dilara Özen Oruk, Emrah Emre Deveci, Banu Bayar & Kılıçhan Bayar (2023): Prediction of hospitalization time and independence level with functional outcomes for patients with acute stroke: a retrospective study, Neurological Research, DOI: 10.1080/01616412.2023.2252275

Özet

Objectives: The objective of this study was to develop predictive models for estimating the length of stay (LOS) with standardized clinical outcome measures (Functional Independence Measure, Trunk Impairment Scale, Postural Assessment Scale for Stroke Patients, Fugl Meyer Assessment Scale, and Functional Ambulation Category) during acute care setting. Methods: One hundred sixty-nine patients were included in the retrospective study. Predictors chosen for the LOS included scores of functional outcome measures at admission. We used Spearman’s rank correlation coefficients to calculate correlations among clinical outcome measures and LOS, stepwise multiple regression analysis to develop a predictive model, and receiver operating characteristics curve to analyze the predictive value of explanatory factors obtained from the previous model for discharge Functional Independence Measure score. Results: The predictive equation explained 81% of the variance in LOS. The most important predictors were trunk impairment, motor function of the upper extremity, walking ability, and independence level at admission. The receiver operating characteristic curve was obtained with a cut-off score of 13 points for the Trunk Impairment Scale, 47 points for Fugl Meyer Assessment-Upper Extremity, and 2 points for Functional Ambulation Category, demonstrating the highest percentage of the accurately predicted ability of independence level at discharge. Discussion: The models presented in this study could help clinicians and researchers to predict the LOS and discharge independence level of clinical outcomes for patients with acute stroke enrolled in an acute care setting.

Kaynak

Neurological Research

Bağlantı

https://doi.org/10.1080/01616412.2023.2252275
https://hdl.handle.net/20.500.12809/10941

Koleksiyonlar

  • Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Bölümü Koleksiyonu [50]
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6219]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@Muğla

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi || OAI-PMH ||

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Muğla, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Muğla:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.