High-Intensity Interval Training After Stroke: An Opportunity to Promote Functional Recovery, Cardiovascular Health, and Neuroplasticity
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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Stroke is the leading cause of adult disability. Individuals poststroke possess less than half of the cardiorespiratory fitness (CRF) as their nonstroke counterparts, leading to inactivity, deconditioning, and an increased risk of cardiovascular events. Preserving cardiovascular health is critical to lower stroke risk; however, stroke rehabilitation typically provides limited opportunity for cardiovascular exercise. Optimal cardiovascular training parameters to maximize recovery in stroke survivors also remains unknown. While stroke rehabilitation recommendations suggest the use of moderate-intensity continuous exercise (MICE) to improve CRF, neither is it routinely implemented in clinical practice, nor is the intensity always sufficient to elicit a training effect. High-intensity interval training (HIIT) has emerged as a potentially effective alternative that encompasses brief high-intensity bursts of exercise interspersed with bouts of recovery, aiming to maximize cardiovascular exercise intensity in a time-efficient manner. HIIT may provide an alternative exercise intervention and invoke more pronounced benefits poststroke. OBJECTIVES: To provide an updated review of HIIT poststroke through ( a) synthesizing current evidence; ( b) proposing preliminary considerations of HIIT parameters to optimize benefit; ( c) discussing potential mechanisms underlying changes in function, cardiovascular health, and neuroplasticity following HIIT; and ( d) discussing clinical implications and directions for future research. RESULTS: Preliminary evidence from 10 studies report HIIT-associated improvements in functional, cardiovascular, and neuroplastic outcomes poststroke; however, optimal HIIT parameters remain unknown. CONCLUSION: Larger randomized controlled trials are necessary to establish ( a) effectiveness, safety, and optimal training parameters within more heterogeneous poststroke populations; (b) potential mechanisms of HIIT-associated improvements; and ( c) adherence and psychosocial outcomes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle