MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2274783911 · doi:10.1161/str.43.suppl_1.a86

Abstract 86: Does Exercise Post Stroke have a Beneficial Effect on Post-Stroke Depression: A Meta-Analysis

2012· article· en· W2274783911 sur OpenAlexaff
Katherine Salter, Hannah Mahon, James A. McClure, Norine Foley, Robert Teasell

Notice bibliographique

RevueStroke · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensParkwood Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Depression (economics)Physical therapyMeta-analysisPopulationRandomized controlled trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the high prevalence and negative personal and social consequences of post-stroke depression (PSD), identification and application of safe and effective treatments is imperative. While recent publications examining the evidence regarding the impact of physical activity on depression suggest that, in the general population, exercise is associated with significant benefit in terms of reduction of depressive symptomatology, it is not clear that physical activity has the same benefit for individuals who have experienced stroke. Objective: To examine the effectiveness of exercise or physical activity on depressive symptomatology following stroke. Methods: We undertook a literature review to identify stroke-specific clinical trials examining the effectiveness of exercise or exercise programs when compared to a control condition that included longitudinal assessment of depression as a primary or secondary study outcome. Identified studies were evaluated for methodological quality using the PEDro scale and, where possible, results entered into a pooled, random effect analysis based on reported means and standard deviations from repeated assessments. Pre-post test correlations were estimated using published test/re-test reliability coefficients. Results: Eight studies were identified for inclusion; total PEDro scores ranged from 4 to 8. Depression was assessed at baseline and post-intervention using 4 self-report and 1 interview-based assessment tool(s). Participants were community-dwelling individuals; mean age ranged from 56 to 87. Only two trials reported significant between group differences for the outcome of depression, although several noted significant improvement within the intervention group only. Of the 8 identified studies, 6 reported sufficient data for inclusion in pooled analysis. Based on data from 276 participants, there was a moderate reduction in self-reported symptoms of depression associated with post-stroke exercise (ES=0.576; 95% CI 0.22, 0.93). No significant publication bias was identified (Egger’s intercept = 1.21, p=0.64). Conclusions: Although previous trials have reported a positive trend toward improvement of the self-reported symptoms of depression associated with exercise, the impact of exercise on depression has not been clear. On pooled analysis, however, it is apparent that participation in exercise is associated with a moderate and significant reduction in self-reported depressive symptomatology in older, community-dwelling individuals with stroke. Since physical impairments may limit participation in exercise programs for many individuals following stroke, additional research is required to examine exercise frequency and/or intensity required to demonstrate benefit.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,046
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStroke→Même sujetStroke Rehabilitation and Recovery→Travaux en français237 207→