Efficacy of Task-Specific Training on Physical Activity Levels of People With Stroke: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of people after stroke demonstrate mobility limitations, which may reduce their physical activity levels. Task-specific training has been shown to be an effective intervention to improve mobility in individuals with stroke, however, little is known about the impact of this intervention on levels of physical activity. OBJECTIVES: The main objective is to investigate the efficacy of task-specific training, focused on both upper and lower limbs, in improving physical activity levels and mobility in individuals with stroke. The secondary objective is to investigate the effects of the training on muscle strength, exercise capacity, and quality of life. DESIGN: This is a randomized controlled trial. SETTING: The setting is public health centers. PARTICIPANTS: Community-dwelling people with chronic stroke. INTERVENTIONS: Participants will be randomized to either an experimental or control group, who will receive group interventions 3 times per week over 12 weeks. The experimental group will undertake task-specific training, while the control group will undertake global stretching, memory exercises, and health education sessions. MEASUREMENTS: Primary outcomes include measures of physical activity levels and mobility, whereas secondary outcomes are muscle strength, exercise capacity, and quality of life. The outcomes will be measured at baseline, postintervention, and at the 4- and 12-week follow-ups. CONCLUSIONS: The findings of this trial have the potential to provide important insights regarding the effects of task-specific training, focused on both upper and lower limbs, in preventing secondary poststroke complications and improving the participants' general health through changes in physical activity levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».