The effect of interventions on balance self-efficacy in the stroke population: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a systematic review of clinical trials that examined the effectiveness of interventions on balance self-efficacy among individuals with stroke. DESIGN: Systematic review. SUMMARY OF REVIEW: Searches of the following databases were completed in December 2014: MEDLINE (1948-present), CINAHL (1982-present), EMBASE (1980-present) and PsycINFO (1987-present) for controlled clinical trials that measured balance self-efficacy in adults with stroke. Reference lists of selected articles were hand-searched to identify further relevant studies. REVIEW METHODS: Two independent reviewers performed data extraction and assessed the methodological quality of the studies using the Physical Therapy Evidence Database Scale. Standardized mean differences (SMD) were calculated. RESULTS: A total of 19 trials involving 729 participants used balance self-efficacy as a secondary outcome. Study quality ranged from poor (n = 3) to good (n = 8). In the meta-analysis of 15 trials that used intensive physical activity interventions, a moderate beneficial effect on balance self-efficacy was observed immediately following the programs (SMD 0.44, 95% CI 0.11-0.77, P = 0.009). In the studies that included follow-up assessments, there was no difference between groups across retention periods (eight studies, SMD 0.32, 95% CI -0.17-0.80, P = 0.20). In the four studies that used motor imagery interventions, there was no between-group difference in change in balance self-efficacy (fixed effects SMD 0.68, 95% CI -0.33-1.69, P = 0.18). CONCLUSIONS: Physical activity interventions appear to be effective in improving balance self-efficacy after stroke.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,036 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».