A scoping review of rehabilitation interventions that reduce fatigue among adults with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and summarize available research literature about rehabilitation interventions for multiple sclerosis (MS) fatigue management. METHODS: Database searches (PubMed, EMBASE, CINAHL and PsychINFO) were conducted in October 2011 and last updated in July 2013. To be included, studies must have been published in a peer-reviewed scientific journal, written in English and included an intervention to manage MS fatigue. Effect size (ES) were calculated for the quantitative studies to estimate intervention effects, and major themes were summarized for the qualitative studies. RESULTS: Thirty-eight studies were included in this review. A variety of exercise and behavior change interventions were prescribed to adults with MS. The two most common interventions were progressive resistive training and fatigue management programs. Three exercise intervention studies and nine behavior change intervention studies with quantitative data presented significant ES. Four studies with qualitative data supported the positive impact of certain exercise and behavior change interventions. CONCLUSIONS: This review identified a variety of exercise and behavior change interventions for MS fatigue management. While the findings may provide helpful information to inform practice, future researchers need to develop and evaluate knowledge translation strategies to facilitate the application of this evidence to daily practice to advance MS rehabilitation care. IMPLICATIONS FOR REHABILITATION: Both exercise and behavior change interventions demonstrate some degree of effectiveness for managing MS fatigue. Effect sizes for exercise and behavior change interventions are similar, although the populations examined are different. Overall, evidence for exercise focuses on people who are less disabled, while evidence for behavior change interventions includes a broader population. Future researchers need to develop and evaluate knowledge translation strategies that facilitate application of evidence in daily practice in order to advance MS rehabilitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».