Factors associated with change in aerobic capacity following an exercise program for individuals with stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Community exercise programs are effective in improving aerobic capacity after stroke, but individual variability in training responses has not previously been studied. This study examined explanatory factors for post-program responses in aerobic capacity (VO2peak) with respect to training parameters and participant characteristics. DESIGN: Secondary analysis of data from a prospective cohort study. SUBJECTS: Thirty-two participants, mean age 63 years (standard deviation (SD) 13), 29 months (SD 26) post-stroke. METHOD: Following a 6-month community exercise program, multivariate regression analysis was performed to assess for correlates with change in VO2peak with respect to training parameters (exercise duration and intensity) and participant characteristics (lower limb and balance impairment, aerobic and walking capacity). RESULTS: The mean improvement in VO2peak was 11% (SD 19), but individually, changes ranged from 32% decline to 56% improvement. Regression analysis revealed that only 2 variables, baseline aerobic capacity and balance impairment, accounted for the training-related change in VO2peak (R2 = 0.20, p = 0.045). CONCLUSIONS: There is considerable inter-individual variability in stroke exercise program responses in aerobic capacity. Lower baseline aerobic capacity and better balance were associated with greater training-related improvements in VO2peak. Identifying individuals who are more likely to respond to exercise programs may inform future work in establishing effective interventions suited for different subsets of the stroke population.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».