Post-COVID | FUNCAP-27 - Evidencio
Post-COVID | FUNCAP-27

De FUNCAP-27 is een gevalideerde vragenlijst die is ontwikkeld om de functionele capaciteit van patiënten met aandoeningen zoals myalgische encefalomyelitis/chronisch vermoeidheidssyndroom (ME/CVS) en Long COVID te beoordelen. Deze vragenlijst richt zich specifiek op de gevolgen van het uitvoeren van alledaagse activiteiten, met bijzondere aandacht voor post-exertionele malaise (PEM).

Research authors: None
Version: 1.0
  • Public
  • Internal medicine
  • {{ modelType }}
  • Details
  • Validate algorithm
  • Save input
  • Load input
Display
Units

{{section.title}}

Calculate the result

Set more parameters to perform the calculation

FUNCAP-27 score: punten

{{ resultSubheader }}
{{ $t('download_result_availability') }}
{{ chart.title }}
Result interval {{ additionalResult.min }} to {{ additionalResult.max }}

Conditional information

Berekening van de totaalscore:

De totaalscore wordt berekend door het gemiddelde te nemen van de scores van de acht domeinen (A tot en met H). Elk domein bevat een verschillend aantal items, en de gemiddelde score per domein wordt bepaald door de som van de scores binnen dat domein te delen door het aantal items. Vervolgens wordt het gemiddelde van deze acht domeinscores berekend om de uiteindelijke FUNCAP-27 score te verkrijgen.

Aandachtspunten bij resultaatinterpretatie:

Het is belangrijk op te merken dat de totaalscore een algemeen beeld geeft van de functionele capaciteit, maar dat individuele domeinscores waardevolle inzichten bieden in specifieke beperkingen. Daarom wordt aanbevolen om zowel de totaalscore als de afzonderlijke domeinscores te beschouwen bij de beoordeling van de functionele status van een patiënt.

{{ file.classification }}
PRO
Note
Notes are only visible in the result download and will not be saved by Evidencio

This algorithm is provided for educational, training and information purposes. It must not be used to support medical decision making, or to provide medical or diagnostic services. Read our full disclaimer.

Underlying algorithms Part of
Comments
Comment
Please enter a comment
Comments are visible to anyone

Algorithm feedback

No feedback yet 1 Comment {{ model.comments.length }} Comments
On {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} a no longer registered author wrote:
{{ comment.content }}
logo

Please sign in to enable Evidencio print features

In order to use the Evidencio print features, you need to be logged in.
If you don't have an Evidencio Community Account you can create your free personal account at:

https://www.evidencio.com/registration

Printed results - Examples {{ new Date().toLocaleString() }}


Evidencio Community Account Benefits


With an Evidencio Community account you can:

  • Create and publish your own prediction algorithms.
  • Share your prediction algorithms with your colleagues, research group, organization or the world.
  • Review and provide feedback on algorithms that have been shared with you.
  • Validate your algorithms and validate algorithms from other users.
  • Find algorithms based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
  • Use and save prediction algorithms and their data.
  • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential algorithms and decision trees.
  • Stay up-to-date with new algorithms in your field as they are published.
  • Create your own lists of favorite algorithms and topics.

A personal Evidencio account is free, with no strings attached!
Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction algorithms.


Disclaimer: Calculations alone should never dictate patient care, and are no substitute for professional judgement.
Evidencio v3.36 © 2015 - 2025 Evidencio. All Rights Reserved