Defining Optimal Aerobic Exercise Parameters to Affect Complex Motor and Cognitive Outcomes after Stroke: A Systematic Review and Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Although poststroke aerobic exercise (AE) increases markers of neuroplasticity and protects perilesional tissue, the degree to which it enhances complex motor or cognitive outcomes is unknown. Previous research suggests that timing and dosage of exercise may be important. We synthesized data from clinical and animal studies in order to determine optimal AE training parameters and recovery outcomes for future research. Using predefined criteria, we included clinical trials of stroke of any type or duration and animal studies employing any established models of stroke. Of the 5,259 titles returned, 52 articles met our criteria, measuring the effects of AE on balance, lower extremity coordination, upper limb motor skills, learning, processing speed, memory, and executive function. We found that early-initiated low-to-moderate intensity AE improved locomotor coordination in rodents. In clinical trials, AE improved balance and lower limb coordination irrespective of intervention modality or parameter. In contrast, fine upper limb recovery was relatively resistant to AE. In terms of cognitive outcomes, poststroke AE in animals improved memory and learning, except when training was too intense. However, in clinical trials, combined training protocols more consistently improved cognition. We noted a paucity of studies examining the benefits of AE on recovery beyond cessation of the intervention.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».