Aerobic Exercise Improves Cognition and Motor Function Poststroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive deficits impede stroke recovery. Aerobic exercise (AEX) improves cognitive executive function (EF) processes in healthy individuals, although the learning benefits after stroke are unknown. OBJECTIVE: To understand AEX-induced improvements in EF, motor learning, and mobility poststroke. METHODS: Following cardiorespiratory testing, 38 chronic stroke survivors were randomized to 2 different groups that exercised 3 times a week (45-minute sessions) for 8 weeks. The AEX group (n = 19; 9 women; 10 men; 64.10 +/- 12.30 years) performed progressive resistive stationary bicycle training at 70% maximal heart rate, whereas the Stretching Exercise (SE) group (n = 19; 12 women; 7 men; 58.96 +/- 14.68 years) performed stretches at home. Between-group comparisons were performed on the change in performance at "Post" and "Retention" (8 weeks later) for neuropsychological and motor function measures. RESULTS: VO(2)max significantly improved at Post with AEX (P = .04). AEX also improved motor learning in the less-affected hand, with large effect sizes (Cohen's d calculation). Specifically, AEX significantly improved information processing speed on the serial reaction time task (SRTT; ie, "procedural motor learning") compared with the SE group at Post (P = .024), but not at Retention. Also, at Post (P = .038), AEX significantly improved predictive force accuracy for a precision grip task requiring attention and conditional motor learning of visual cues. Ambulation and sit-to-stand transfers were significantly faster in the AEX group at Post (P = .038), with balance control significantly improved at Retention (P = .041). EF measurements were not significantly different for the AEX group. CONCLUSION: AEX improved mobility and selected cognitive domains related to motor learning, which enhances sensorimotor control after stroke.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».