Functional Electrical Stimulation for Improving Gait in Persons With Chronic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The long-term management of stroke is an area of increasing clinical interest, and it is important to identify therapeutic interventions that are effective in the chronic phase post stroke. OBJECTIVE: To conduct a systematic review on the effectiveness of functional electrical stimulation (FES) in improving lower extremity function in chronic stroke. METHODS: Multiple databases (PubMed, CINAHL, EMBASE, and Scopus) were searched for relevant articles. Studies were included for review if (1) ≥50% of the study population has sustained a stroke, (2) the study design was a randomized controlled trial (RCT), (3) the mean time since stroke was ≥6 months, (4) FES or neuromuscular electrical stimulation (NMES) was compared to other interventions or a control group, and (5) functional lower extremity outcomes were assessed. Methodological quality was assessed using the PEDro tool. A standardized mean difference (SMD ± SE and 95% confidence interval [CI]) was calculated for the 6-minute walk test (6MWT). Pooled analysis was conducted for treatment effect of FES on the 6MWT distance using a fixed effects model. RESULTS: Seven RCTs (PEDro scores 5-7) including a pooled sample size of 231 participants met inclusion criteria. Pooled analysis revealed a small but significant treatment effect of FES (0.379 ± 0.152; 95% CI, 0.081 to 0.677; P = .013) on 6MWT distance. CONCLUSION: FES may be an effective intervention in the chronic phase post stroke. However, its therapeutic value in improving lower extremity function and superiority over other gait training approaches remains unclear.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».