Exercise for depressive symptoms in stroke patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective was to conduct a systematic review and meta-analysis of studies that examined the effects of structured exercise on depressive symptoms in stroke patients. Methods: We searched for published randomized controlled trials that evaluated the effect of structured exercise programs (e.g. functional, resistance, or aerobic training) on depressive symptoms. The mean effect size, a 95% confidence interval (CI) and I-squared (I 2 ) for heterogeneity were estimated. Sensitivity analyses were conducted. Results: Thirteen studies ( n = 1022) were included in the meta-analysis. Exercise resulted in less depressive symptoms immediately after the exercise program ended, standardized mean difference = −0.13 [95% CI = −0.26, −0.01], I 2 = 6%, p = 0.03, but these effects were not retained with longer term follow-up. Exercise appeared to have a positive effect on depressive symptoms across both the subacute (≤6 months post stroke) and chronic stage of recovery (>6 months). There was a significant effect of exercise on depressive symptoms when higher intensity studies were pooled, but not for lower intensity exercise protocols. Antidepressant medication use was not documented in the majority of studies and thus, its potential confounding interaction with exercise could not be assessed. Conclusions: Exercise may be a potential treatment to prevent or reduce depressive symptoms in individuals with subacute and chronic 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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».