Effectiveness of Psychological Interventions in Chronic Stage of Stroke: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effectiveness of interventions for psychological issues faced by individuals post stroke when initiated in the chronic stage of stroke. METHOD: MEDLINE, CINAHL, EMBASE, and Scopus databases were searched from 1980 to July 2012. A study was included if (1) the study was a randomized controlled trial (RCT); (2) at least 50% of individuals in the study were entered into the study at over 6 months post stroke; (3) the study examined the effect of an intervention on psychological functioning; and (4) study participants were ≥ 18 years of age. Similar interventions were grouped and results summarized. Data on the study design, participant characteristics, interventions, outcomes, and adverse events were extracted from each of the selected studies. RESULTS: Nine RCTs met inclusion criteria. All 9 studies examined effectiveness on mood and 3 on adjustment. Repetitive transcranial magnetic stimulation had the strongest evidence of effectiveness in improving mood followed by pharmacotherapy; whereas exercise appeared to be effective in improving adjustment and coping among individuals in the chronic stage of stroke. CONCLUSION: Overall, interventions provided in the chronic stage of stroke appear to be effective in improving mood and adjustment up to 3 months post intervention. The use of multidisciplinary interventions and acceptance models may be important in the overall adjustment process.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».