Module 4 - Outils pronostiques dans les autres domaines

Outils pronostiques validés spécifiques à la clientèle cardiorespiratoire et aux autres domaines de pratique spécialisés en physiothérapie

Bronchiectasis severity index (BSI) (Risque d'hospitalisation et de mortalité)

http://www.bronchiectasisseverity.com/15-2/

Acute transfert risk score pour (Nécessité d'un transfert vers les soins aigus pendant la réadaptation)

Extrait de l'article de Schneider et alt., 2012 faisant référence à l'outil. Si vous voulez plus d'information, vous pouvez référer à l'article complet (https://journals.lww.com/jtrauma/Fulltext/2012/12000/Predictors_of_transfer_from_rehabilitation_to.41.aspx)

Lung function predictor for COPD patients(Déclin de la fonction respiratoire)

http://resp.med.ubc.ca/ipress/FEV1Pred

Références

Règle de prédiction clinique de Roffman et al.(Uutilisation d'une prothèse)

Extrait de l'article de Roffman et alt., 2014 faisant référence à l'outil. Si vous voulez plus d'information, vous pouvez référer à l'article complet (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25450484/)

Algorithme de Miyamoto et al.(Orientation du congé)

Extrait de l'article de Miyamoto et alt., 2008 faisant référence à l'outil. Si vous voulez plus d'information, vous pouvez référer à l'article complet (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18382821/)

C

D

C

D

Excellent

Adéquat

Minimal

D

Discrimination

C

Calibration

Non-évalué

Mesures individuelles

Bronchiectasie

Brûlures

MPOC

Amputation du membre inférieur

Patients hospitalisés en réadaptation

Aucun outil pronostique répondant à ces critères n'a été répertorié dans notre processus de revue systématique dans le domaine cardiorespiratoire et autres domaines spécialisés en physiothérapie.

Cliquez sur le nom pour accéder à l'outil

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Lien vers la vidéo explicative

Performance optimale

Discrimination >0,7 et bonne calibration

Performance acceptable

Discrimination >0,6 mais précaution en lien avec la calibration

1

Performance minimale

Aucune mesure de calibration ni de discrimination dans l'étude de validation externe

2

3

Légende

BSI: McDonnell, M. J., Aliberti, S., Goeminne, P. C., Dimakou, K., Zucchetti, S. C., Davidson, J., Ward, C., Laffey, J. G., Finch, S., Pesci, A., Dupont, L. J., Fardon, T. C., Skrbic, D., Obradovic, D., Cowman, S., Loebinger, M. R., Rutherford, R. M., De Soyza, A., & Chalmers, J. D. (2016). Multidimensional severity assessment in bronchiectasis : An analysis of seven European cohorts. Thorax, 71(12), 1110‑1118. https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2016-208481 FACED: McDonnell, M. J., Aliberti, S., Goeminne, P. C., Dimakou, K., Zucchetti, S. C., Davidson, J., Ward, C., Laffey, J. G., Finch, S., Pesci, A., Dupont, L. J., Fardon, T. C., Skrbic, D., Obradovic, D., Cowman, S., Loebinger, M. R., Rutherford, R. M., De Soyza, A., & Chalmers, J. D. (2016). Multidimensional severity assessment in bronchiectasis : An analysis of seven European cohorts. Thorax, 71(12), 1110‑1118. https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2016-208481 Acute transfert risk score: Schneider, J. C., Gerrard, P., Goldstein, R., DiVita, M. A., Niewczyk, P., Ryan, C. M., Tan, W.-H., Kowalske, K., & Zafonte, R. (2012). Predictors of transfer from rehabilitation to acute care in burn injuries. Journal of Trauma and Acute Care Surgery, 73(6), 1596‑1601. https://doi.org/10.1097/TA.0b013e318270d73d Calculateur en ligne de Zafari: Zafari, Z., Sin, D., Postma, D., Löfdahl, C., Vonk, J., Bryan, S., Lam, S., Tammemagi, M., Khakban, R., Man, S., Tashkin, D., Wise, R., Connett, J., McManus, B., Ng, R., Hollander, Z., & Sadatsafavi, M. (2016). Individualized prediction of lung-function decline in chronic obstructive pulmonary disease. Canadian medical association journal, 188(14), 1004‑1011. https://doi.org/10.1503/cmaj Règle de prédiction clinique de Roffman: Roffman, C. E., Buchanan, J., & Allison, G. T. (2014). Predictors of non-use of prostheses by people with lower limb amputation after discharge from rehabilitation : Development and validation of clinical prediction rules. Journal of Physiotherapy, 60(4), 224‑231. https://doi.org/10.1016/j.jphys.2014.09.003 L'algorithme de Miyamoto: Miyamoto, H., Hagihara, A., & Nobutomo, K. (2008). Predicting the discharge destination of rehabilitation patients using a signal detection approach. Journal of Rehabilitation Medicine, 40(4), 261‑268. https://doi.org/10.2340/16501977-0161

N/E

N/E

Entre 0,71 et 0,97

0,77

N/E

N/E

N/E

N/E

N/E

N/E

Note : cette classification des valeurs de calibration et de discrimination a été déterminée de façon arbitraire. Il n'existe pas à l'heure actuelle de consensus quant aux valeurs seuil de calibration et de discrimination pour la pratique clinique.

Note : cette classification des valeurs de calibration et de discrimination a été déterminée de façon arbitraire. Il n'existe pas à l'heure actuelle de consensus quant aux valeurs seuil de calibration et de discrimination pour la pratique clinique.

Note : cette classification des valeurs de calibration et de discrimination a été déterminée de façon arbitraire. Il n'existe pas à l'heure actuelle de consensus quant aux valeurs seuil de calibration et de discrimination pour la pratique clinique.

Note : cette classification des valeurs de calibration et de discrimination a été déterminée de façon arbitraire. Il n'existe pas à l'heure actuelle de consensus quant aux valeurs seuil de calibration et de discrimination pour la pratique clinique.

Note : cette classification des valeurs de calibration et de discrimination a été déterminée de façon arbitraire. Il n'existe pas à l'heure actuelle de consensus quant aux valeurs seuil de calibration et de discrimination pour la pratique clinique.