The Effects of Aerobic Exercise on the Recovery of Walking Ability and Neuroplasticity in People with Multiple Sclerosis: A Systematic Review of Animal and Clinical Studies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Walking is of high priority for people with multiple sclerosis (PwMS). It remains unclear whether aerobic exercise can improve walking ability and upregulate neurotrophins. This review aims to consolidate evidence to develop optimal aerobic training parameters to enhance walking outcomes and neuroplasticity in PwMS. METHODS: Clinical studies examining aerobic exercise for ≥3 weeks, having outcomes on walking with or without neurotrophic markers, were included. Studies utilizing animal models of MS were included if they employed aerobic exercise with outcomes on neurological recovery and neurotrophins. From a total of 1783 articles, 12 clinical and 5 animal studies were included. RESULTS: Eleven clinical studies reported improvements in walking ability. Only two clinical studies evaluated both walking and neurotrophins, and neither found an increase in neurotrophins despite improvements in walking. Patients with significant walking impairments were underrepresented. Long-term follow-up revealed mixed results. Two animal studies reported a positive change in both neurological recovery and neurotrophins. CONCLUSION: Aerobic exercise improves walking ability in PwMS. Gains are not consistently maintained at 2- to 9-month follow-up. Studies examining levels of neurotrophins are inconclusive, necessitating further research. Aerobic exercise enhances both neurological recovery and neurotrophins in animal studies when started 2 weeks before induction of MS.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».