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Enregistrement W2889936935 · doi:10.1111/dmcn.14023

Exercise interventions to improve balance for young people with intellectual disabilities: a systematic review and meta‐analysis

2018· review· en· W2889936935 sur OpenAlexafffund
Christophe Maïano, Olivier Hüe, Alexandre J. S. Morin, Geneviève Lepage, Danielle Tracey, Grégory Moullec

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalConcordia UniversityUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésBlindingIntellectual disabilityPsychological interventionBalance (ability)Meta-analysisPsychologyRandomized controlled trialPhysical therapyDynamic balanceMEDLINEPhysical medicine and rehabilitationClinical psychologyMedicinePsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To conduct a systematic review and meta-analysis of the effects of exercise interventions designed to improve balance in young people with intellectual disabilities. METHOD: A systematic literature search was performed on 10 databases. Studies in press or published in English in a peer-reviewed journal were included if: (1) participants were young people with intellectual disabilities; (2) exercise interventions were designed to improve balance; and (3) they used quasi-experimental or experimental designs. Studies focusing only on a specific subpopulation of young people with intellectual disabilities or having a specific physical characteristic were excluded. Risk of bias was assessed for randomization, allocation sequence concealment, blinding, incomplete outcome data, selective outcome reporting, and other biases. RESULTS: The search strategy identified 937 articles and 15 studies, published between 1991 and 2017, that met the inclusion criteria. Exercise intervention groups showed a significant and larger improvement in static (pooled effect size, Hedges' g=0.98) and dynamic (g=1.34) balance compared with the control groups. However, although the pooled improvement of static-dynamic balance was large (g=2.80), the result was non-significant. None of the subgroup analyses were significant, except for the improvement in: (1) static balance (higher in quasi-experimental than in experimental studies); and (2) dynamic balance (higher in young people with a mild vs a mild-moderate intellectual disability). INTERPRETATION: The reviewed exercise interventions seem to represent an effective means for improving the static and dynamic balance of young people with intellectual disabilities. However, the present findings should be considered as preliminary given the small number of studies and their limitations. WHAT THIS PAPER ADDS: Exercise intervention results in large and significant improvements in static and dynamic balance in young people with intellectual disabilities. Exercise intervention results in a large but non-significant improvement in static-dynamic balance. Static balance improvement was significantly higher in quasi-experimental versus experimental studies. Dynamic balance improvement was significantly higher in young people with mild versus mild-moderate intellectual disability. No significant differences related to age group, balance measures, and components of exercise intervention were found.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,032
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations43
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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