Determinants of improvement in walking capacity among individuals with chronic stroke following a multi-dimensional exercise program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the determinants of improvement in walking capacity following therapeutic exercise in chronic stroke survivors. DESIGN: A secondary analysis of data obtained from a prospective, single-blind, randomized controlled intervention trial. SUBJECTS: Sixty-three community-dwelling individuals (mean age = 65 years, age range = 50-87 years) with a chronic stroke (post-stroke duration: mean = 5.5 years, range = 1-28 years). METHODS: Subjects were randomized into a leg exercise group (n = 32) or an arm exercise group (n = 31). Subjects in each group underwent 3 1-hour exercise sessions per week for 19 weeks. Walking capacity, cardiorespiratory fitness, isometric knee extensor muscle strength, balance ability, and balance confidence were evaluated before and after the interventions. Multiple regression analysis was performed to identify the determinants of improvement in walking capacity. RESULTS: After controlling for age, gender, post-stroke duration, and baseline walking capacity, gain in paretic leg muscle strength and peak oxygen consumption remained independently associated with gain in walking capacity (R2 = 0.229). CONCLUSION: Enhancement of cardiorespiratory fitness and paretic leg muscle strength are both significant determinants in improving walking capacity among chronic stroke survivors. However, the rather weak relationship (R2 = 0.229) indicates that other factors not measured in this study may also contribute to the improvement in walking capacity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».