Varied Overground Walking Training Versus Body-Weight-Supported Treadmill Training in Adults Within 1 Year of Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although task-related walking training has been recommended after stroke, the theoretical basis, content, and impact of interventions vary across the literature. There is a need for a comparison of different approaches to task-related walking training after stroke. OBJECTIVE: To compare the impact of a motor-learning-science-based overground walking training program with body-weight-supported treadmill training (BWSTT) in ambulatory, community-dwelling adults within 1 year of stroke onset. METHODS: In this rater-blinded, 1:1 parallel, randomized controlled trial, participants were stratified by baseline gait speed. Participants assigned to the Motor Learning Walking Program (MLWP) practiced various overground walking tasks under the supervision of 1 physiotherapist. Cognitive effort was encouraged through random practice and limited provision of feedback and guidance. The BWSTT program emphasized repetition of the normal gait cycle while supported on a treadmill and assisted by 1 to 3 therapy staff. The primary outcome was comfortable gait speed at postintervention assessment (T2). RESULTS: In total, 71 individuals (mean age = 67.3; standard deviation = 11.6 years) with stroke (mean onset = 20.9 [14.1] weeks) were randomized (MLWP, n = 35; BWSTT, n = 36). There was no significant between-group difference in gait speed at T2 (0.002 m/s; 95% confidence interval [CI] = -0.11, 0.12; P > .05). The MLWP group improved by 0.14 m/s (95% CI = 0.09, 0.19), and the BWSTT group improved by 0.14 m/s (95% CI = 0.08, 0.20). CONCLUSIONS: In this sample of community-dwelling adults within 1 year of stroke, a 15-session program of varied overground walking-focused training was not superior to a BWSTT program of equal frequency, duration, and in-session step activity.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».