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Enregistrement W2513533218 · doi:10.3138/ptc.2015-58

Influence of Exercise on Patients with Guillain-Barré Syndrome: A Systematic Review

2016· review· en· W2513533218 sur OpenAlexaffvenue
Nicholas Simatos Arsenault, Pierre-Olivier Vincent, Bai He Shen Yu, Robin Bastien, Aaron Sweeney

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuillain-Barre syndromePhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyComputer sciencePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To evaluate the effects of exercise interventions on improving physical outcomes in patients with Guillain-Barré syndrome (GBS). Methods: The PubMed database was searched for articles published up to and including February 2015. Randomized controlled trials (RCTs), case reports, and quasi-experimental and single-subject designs published in English-language, peer-reviewed journals that assessed the impact of physical exercise on patients with GBS were included; study quality was assessed using Sackett's rules of evidence. Data are presented qualitatively and quantitatively using numerical values and percentages. Results: Seven articles were included in the systematic review. One RCT showed that high-intensity relative to lower intensity exercise significantly reduced disability in patients with GBS, as measured with the FIM (p<0.005, r=0.71). Overall, various types of exercise programmes improve physical outcomes such as functional mobility, cardiopulmonary function, isokinetic muscle strength, and work rate and reduce fatigue in patients with GBS. Conclusion: Because of insufficient high-quality literature, making confident conclusions about the effects of exercise interventions on physical outcomes in patients with GBS is not possible. Future research should consider using higher quality study designs to confirm the results outlined in this article.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations68
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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