Exercise Leads to Faster Postural Reflexes, Improved Balance and Mobility, and Fewer Falls in Older Persons with Chronic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the effect of two different community-based group exercise programs on functional balance, mobility, postural reflexes, and falls in older adults with chronic stroke. DESIGN: A randomized, clinical trial. SETTING: Community center. PARTICIPANTS: Sixty-one community-dwelling older adults with chronic stroke. INTERVENTION: Participants were randomly assigned to an agility (n=30) or stretching/weight-shifting (n=31) exercise group. Both groups exercised three times a week for 10 weeks. MEASUREMENTS: Participants were assessed before, immediately after, and 1 month after the intervention for Berg Balance, Timed Up and Go, step reaction time, Activities-specific Balance Confidence, and Nottingham Health Profile. Testing of standing postural reflexes and induced falls evoked by a translating platform was also performed. In addition, falls in the community were tracked for 1 year from the start of the interventions. RESULTS: Although exercise led to improvements in all clinical outcome measures for both groups, the agility group demonstrated greater improvement in step reaction time and paretic rectus femoris postural reflex onset latency than the stretching/weight-shifting group. In addition, the agility group experienced fewer induced falls on the platform. CONCLUSION: Group exercise programs that include agility or stretching/weight shifting exercises improve postural reflexes, functional balance, and mobility and may lead to a reduction of falls in older adults with 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».