Functional Electrical Stimulation Cycling Exercise in People with Multiple Sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Functional electrical stimulation (FES) cycling is an advanced rehabilitation modality that involves systematic mild electrical stimulation of focal muscle groups to produce leg cycling movement against an adjustable work rate. The present study reports on the efficacy of an assessor-blinded, pilot randomized controlled trial of supervised FES cycling exercise in people with multiple sclerosis (MS) on secondary trial outcomes, including cognition, fatigue, pain, and health-related quality of life. Methods: Eleven adult participants with MS were randomized to receive FES cycling exercise (n = 6) or passive leg cycling (n = 5) for 24 weeks. Cognitive processing speed was assessed using the Symbol Digit Modalities Test. Symptoms of fatigue and pain were assessed using the Fatigue Severity Scale, the Modified Fatigue Impact Scale, and the short-form McGill Pain Questionnaire. Physical and psychological health-related quality of life were assessed using the 29-item Multiple Sclerosis Impact Scale. Results: Eight participants (four, FES; four, passive leg cycling) completed the intervention and outcome assessments. The FES cycling exercise resulted in moderate-to-large improvements in cognitive processing speed (d = 0.53), fatigue severity (d = −0.92), fatigue impact (d = −0.45 to −0.68), and pain symptoms (d = −0.67). The effect of the intervention on cognitive performance resulted in a clinically meaningful change, based on established criteria. Conclusions: We provide preliminary evidence for the benefits of FES cycling exercise on cognition and symptoms of fatigue and pain. Appropriately powered randomized controlled trials of FES cycling exercise are necessary to determine its efficacy for people with MS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle