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Enregistrement W2013661232 · doi:10.1249/mss.0b013e31827a0169

Cognition and Motor Impairment Correlates with Exercise Test Performance after Stroke

2013· article· en· W2013661232 sur OpenAlexafffundabout
Ada Tang, Janice J. Eng, Teresa S.M. Tsang, Andrei V. Krassioukov

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensVancouver General HospitalGF Strong Rehabilitation CentreUniversity of British ColumbiaInternational Collaboration On Repair DiscoveriesVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationTest (biology)Stroke (engine)Cognitive impairmentMotor impairmentPsychologyCognitionMedicinePhysical therapyNeuroscienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Exercise not only benefits physical and cardiovascular function in older adults with multiple chronic conditions but may also improve cognitive function. Peak HR, a physiological indicator for maximal effort, is the most common and practical means of establishing and monitoring exercise intensity. In particular, in the absence of graded maximal exercise test (GXT) results, age-predicted maximal HR values are typically used. Using individuals with stroke as a model for examining older adults with coexisting cardiovascular and neuromotor conditions, the purpose of this article was to examine the determinants associated with achieving age-predicted maximal HR on a GXT, with respect to neurological, cognitive, and lower limb function. METHODS: Forty-seven participants with stroke (age, 67 ± 7 yr; 4 ± 3 yr poststroke (mean ± SD)) performed GXT. The peak values for gas exchange, HR, and RPE were noted. Logistic regression analysis was performed to examine determinants (neurological impairment, leg motor impairment, Montreal Cognitive Assessment score, and walking ability) associated with the ability to achieve age-predicted maximal HR on the GXT. RESULTS: V˙O2peak was 16.5 ± 6 mL·kg·min. Fourteen (30%) participants achieved ≥100% of age-predicted maximal HR. Logistic regression modeling revealed that the ability to achieve this threshold was associated with less leg motor impairment (P = 0.02; odds ratio, 2.3) and higher cognitive scores (P = 0.048; odds ratio, 1.3). CONCLUSIONS: These results suggest that noncardiopulmonary factors such as leg motor impairment and cognitive function are important contributors to achieving maximal effort during exercise tests. This study has important implications for poststroke exercise prescription, whereby training intensities that are based on peak HR from GXT may be underestimated among individuals with cognitive and physical impairments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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