Is More Better? Using Metadata to Explore Dose–Response Relationships in Stroke Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Neurophysiological models of rehabilitation and recovery suggest that a large volume of specific practice is required to induce the neuroplastic changes that underlie behavioral recovery. The primary objective of this meta-analysis was to explore the relationship between time scheduled for therapy and improvement in motor therapy for adults after stroke by (1) comparing high doses to low doses and (2) using metaregression to quantify the dose-response relationship further. METHODS: Databases were searched to find randomized controlled trials that were not dosage matched for total time scheduled for therapy. Regression models were used to predict improvement during therapy as a function of total time scheduled for therapy and years after stroke. RESULTS: Overall, treatment groups receiving more therapy improved beyond control groups that received less (g=0.35; 95% confidence interval, 0.26-0.45). Furthermore, increased time scheduled for therapy was a significant predictor of increased improvement by itself and when controlling for linear and quadratic effects of time after stroke. CONCLUSIONS: There is a positive relationship between the time scheduled for therapy and therapy outcomes. These data suggest that large doses of therapy lead to clinically meaningful improvements, controlling for time after stroke. Currently, trials report time scheduled for therapy as a measure of therapy dose. Preferable measures of dose would be active time in therapy or repetitions of an exercise.
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 | 0,033 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».