Strengthening to Promote Functional Recovery Poststroke: An Evidence-Based Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following stroke, patients/clients suffer from significant impairments. However, weakness is the predominant common denominator. Historically, strengthening or high-intensity resistance training has been excluded from neurorehabilitation programs because of the concern that high-exertion activity, including strengthening, would increase spasticity. Contemporary research studies challenge this premise. METHOD: This evidence-based review was conducted to determine whether high-intensity resistance training counteracts weakness without increasing spasticity in persons poststroke and whether resistance training is effective in improving functional outcome compared to traditional rehabilitation intervention programs. The studies selected were graded as to the strength of the recommendations and the levels of evidence. The treatment effects including control event rate (CER), experimental event rate (EER), absolute risk reduction (ARR), number needed to treat (NNT), relative benefit increase (RBI), absolute benefit increase (ABI), and relative risk (RR) were calculated when sufficient data were present. RESULTS: A total of 11 studies met the criteria. The levels of evidence ranged from fair to strong (3B to 1B). CONCLUSIONS: Despite limited long-term follow-up data, there is evidence that resistance training produces increased strength, gait speed, and functional outcomes and improved quality of life without exacerbation of spasticity.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».