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.
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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 | 0,024 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,031 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».