An Algorithm Integrating a Short Form of the Functional Autonomy Measurement System to Predict Discharge Destination After Acute Care Post-Stroke.
Purpose: This study develops a short form of the Functional Autonomy Measurement System (SMAF), the SF-SMAF, for measuring functional capacity in patients undergoing acute care post-stroke, identifies predictors of the discharge destination chosen by the care team, and derives an algorithm that inte...
| Publicado en: | Physiotherapy Canada Vol. 78; no. 1; pp. 24 - 33 |
|---|---|
| Autores principales: | , , , |
| Formato: | algorithm research tables/charts Journal Article |
| Publicado: |
University of Toronto Press
Feb2026
|
| Acceso en línea: | Ver este registro en EBSCOhost |
| fields | @attributes: recordID: 1 pdfLink: plink: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=ccm&AN=192291308&site=ehost-live header: @attributes: shortDbName: ccm uiTerm: 192291308 longDbName: CINAHL Complete uiTag: AN controlInfo: bkinfo: dissinfo: jinfo: jid: 03000508 R42 jtl: Physiotherapy Canada issn: 03000508 maglogo: N pubinfo: dt: Feb2026 vid: 78 iid: 1 pid: 678 pub: University of Toronto Press place: North York, Ontario artinfo: ui: 192291308 178290418 192291308 192291308 10.3138/ptc-2023-0102 192291308 ppf: 24 ppct: 9 formats: fmt: – @attributes: type: T – @attributes: type: P tig: atl: An Algorithm Integrating a Short Form of the Functional Autonomy Measurement System to Predict Discharge Destination After Acute Care Post-Stroke. aug: au: Corriveau, Hélène Richards, Carol L. Trottier, Lise Bravo, Gina affil: From the: School of Rehabilitation, Faculty of Medicine and Health Sciences, Université de Sherbrooke, Sherbrooke, Quebec, Canada sug: subj: Stroke Rehabilitation Acute Care Methods Functional Assessment Discharge Planning Prediction Algorithms Multidisciplinary Care Team Decision Support Systems, Clinical Quebec Human Funding Source Female Male Adult Middle Age Aged Aged, 80 and Over Multicenter Studies Prospective Studies Record Review Linear Regression Item Analysis Logistic Regression Walking Judgment Patient Discharge Budgets Correlational Studies Caregivers Support, Social Communication Clinical Assessment Tools Descriptive Statistics Community Living In Adulthood Academic Medical Centers NIH Stroke Scale Scales Multiple Regression Multivariate Analysis Data Analysis Software Adult: 19-44 years Middle Aged: 45-64 years Aged: 65+ years Aged, 80 & over Female Male ab: Purpose: This study develops a short form of the Functional Autonomy Measurement System (SMAF), the SF-SMAF, for measuring functional capacity in patients undergoing acute care post-stroke, identifies predictors of the discharge destination chosen by the care team, and derives an algorithm that integrates the SF-SMAF and other predictors to guide discharge planning. Method: This multisite prospective cohort study involved 200 patients assessed with the SMAF within 8 days post-stroke. Sociodemographic and clinical data were extracted from patients' medical records. We performed linear regressions to identify subsets of SMAF items that closely approximate the SMAF total score and asked a panel of experts to make the final selection. We used logistic regression to develop an algorithm that predicts discharge destinations using the SF-SMAF and other predictors. Results: The SF-SMAF includes four items: "washing," "walking inside," "judgment," and "budgeting." It is highly correlated with the SMAF (R2 = 0.94) and, alone, predicts 71% of discharge destinations. Adding obstacles to returning home, support required from caregivers, and the ability to communicate raises the prediction of the proposed algorithm to 82%. Conclusions: The SF-SMAF results closely approximate those of the SMAF in the first week post-stroke. Following further validation, the proposed algorithm could guide clinicians in using the SF-SMAF for discharge planning. Résumé: Objectifs : (1) développer une version abrégée du SMAF, le SF-SMAF, pour mesurer la capacité fonctionnelle chez les patients en soins aigus après un AVC; (2) identifier des prédicteurs de la destination choisie par l'équipe de soins; et (3) proposer un algorithme, intégrant le SF-SMAF et d'autres prédicteurs, pour guider la planification du congé. Méthode : cette étude de cohorte prospective multisite a porté sur 200 patients évalués avec le SMAF dans les huit jours suivant l'AVC. Des données sociodémographiques et cliniques ont été extraites des dossiers médicaux des patients. Des sous-ensembles d'items du SMAF hautement corrélés avec son score total ont été identifiés par régression linéaire et la sélection finale a été confiée à un panel d'experts. La régression logistique a été utilisée pour développer un algorithme qui prédit la destination de sortie au moyen du SF-SMAF et d'autres prédicteurs. Résultats : le SF-SMAF comprend quatre items : se laver, marcher à l'intérieur, juger et gérer son budget. Il est fortement corrélé avec le SMAF (R2 = 0,94) et, à lui seul, prédit 71 % des destinations de sortie. Si l'on ajoute les obstacles au retour à domicile, le soutien requis de la part des proches et la capacité à communiquer, la prédiction de l'algorithme proposé augmente à 82 %. Conclusions : les résultats du SF-SMAF approximent ceux du SMAF dans la première semaine suivant l'AVC. Après validation, l'algorithme proposé pourra guider les cliniciens dans l'utilisation du SF-SMAF pour planifier le congé après l'hospitalisation. pubtype: Academic Journal doctype: algorithm research tables/charts Journal Article ougenre: Article language: English refInfo: holdings: @attributes: islocal: N |
|---|