Interventions to Improve Movement and Functional Outcomes in Adult Stroke Rehabilitation: Review and Evidence Summary
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients who have had a stroke may not be familiar with the terminology nor have the resources to efficiently search for evidence-based rehabilitation therapies to restore movement and functional outcomes. Recognizing that a thorough systematic review on this topic is beyond the scope of this article, we conducted a rapid review evidence summary to determine the level of evidence for common rehabilitation interventions to improve movement/motor and functional outcomes in adults who have had a stroke. OBJECTIVE: The objective of this study was to find evidence for common rehabilitation interventions to improve movement/motor and functional outcomes in adults who have had a stroke. METHODS: Medline Complete, PubMed, CINAHL Complete, Cochrane Database, Rehabilitation and Sports Medicine Source, Dissertation Abstracts International, and National Guideline Clearinghouse, from 1996 to April of 2016, were searched. From 348 articles, 173 met the following inclusion criteria: (1) published systematic reviews or meta-analyses, (2) outcomes target functional movement or motor skills of the upper and lower limbs, (3) non-pharmacological interventions that are commonly delivered to post-stroke population (acute and chronic), (4) human studies, and (5) English. Evidence tables were created to analyze the findings of systematic reviews and meta-analyses by category of interventions and outcomes. RESULTS: This rapid review found that the following interventions possess credible evidence to improve functional movement of persons with stroke: cardiorespiratory training, therapeutic exercise (ie, strengthening), task-oriented training (task-specific training), constraint-induced movement therapy (CIMT), mental practice, and mirror therapy. Neuromuscular electrical stimulation (NMES) (ie, functional electrical stimulation) shows promise as an intervention for stroke survivors. CONCLUSIONS: Most commonly delivered therapeutic interventions to improve motor recovery after a stroke possess moderate quality evidence and are effective. Future research recommendations, such as optimal timing and dosage, would help rehabilitation professionals tailor interventions to achieve the best outcomes for stroke survivors.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».