Strength Training Improves Upper-Limb Function in Individuals With Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: After stroke, maximal voluntary force is reduced in the arm and hand muscles, and upper-limb strength training is 1 intervention with the potential to improve function. METHODS: We performed a meta-analysis of randomized controlled trials. Electronic databases were searched from 1950 through April 2009. Strength training articles were assessed according to outcomes: strength, upper-limb function, and activities of daily living. The standardized mean difference (SMD) was calculated to estimate the pooled effect size with random-effect models. RESULTS: From the 650 trials identified, 13 were included in this review, totaling 517 individuals. A positive outcome for strength training was found for grip strength (SMD=0.95, P=0.04) and upper-limb function (SMD=0.21, P=0.03). No treatment effect was found for strength training on measures of activities of daily living. A significant effect for strength training on upper-limb function was found for studies including subjects with moderate (SMD=0.45, P=0.03) and mild (SMD=0.26, P=0.01) upper-limb motor impairment. No trials reported adverse effects. CONCLUSIONS: There is evidence that strength training can improve upper-limb strength and function without increasing tone or pain in individuals with stroke.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».