Efeitos do treinamento multimodal em ambientes real e virtual na qualidade de vida e cognição de indivíduos pós-Acidente Vascular Cerebral: ensaio clínico aleatorizado
Notice bibliographique
Résumé
Paulo, 2018.Introdução: Sabe-se que exercícios físicos multimodais compostos por treinamento aeróbio, resistido, neuromotor e de flexibilidade podem contribuir para melhorar a marcha, equilíbrio, força muscular, capacidade aeróbia e cognição.Tais efeitos podem impactar positivamente na qualidade de vida relacionada à saúde de indivíduos pós-Acidente Vascular Cerebral (AVC).Exercícios físicos multimodais podem ser realizados em ambiente real (mais comum na prática clínica) ou virtual.No ambiente real há elevado relacionamento interativo entre o profissional e o paciente, elevada validade ecológica, possibilitando treinamento específico à tarefa com alta intensidade, possibilidade de realização de forma individual ou em grupo, não necessitando de recursos tecnológicos, o que reduz o custo.Já no ambiente virtual, há uma rica oferta de informações sensoriais (visuais, auditivas, proprioceptivas), alta estimulação cognitiva e de resolução de problemas, que oferece informações com foco externo de atenção em um ambiente seguro, controlado, motivador e desafiador.Considerando as características de ambos os ambientes, surge a seguinte questão: A combinação de intervenções em ambientes real e virtual poderia resultar em benefícios superiores na qualidade de vida relacionada à saúde e cognição de indivíduos pós-AVC?Objetivo: investigar os efeitos da combinação de exercícios físicos multimodais em ambiente real e virtual na qualidade de vida relacionada à saúde e cognição de indivíduos pós-AVC.Método: Tratou-se de um ensaio clínico aleatorizado com três grupos, grupo multimodal real (GMR), grupo multimodal virtual (GMV) e grupo multimodal combinado (GMC), sendo que os sujeitos do GMR realizaram apenas exercícios físicos multimodais em ambiente real, 2 vezes por semana, 60 minutos por sessão, durante 15 semanas, o GMV realizou exercícios no mesmo período, porém somente em ambiente virtual, já o GMC realizou uma sessão semanal de exercícios físicos multimodais em ambiente real e a outra sessão semanal em ambiente virtual.Para avaliar a qualidade de vida relacionada à saúde foi aplicada, por um avaliador cego, a Escala de Impacto do AVC (EIAVC) e a cognição foi mensurada por meio da Montreal Cognitive Assessment (MoCA), ambos realizados antes, após e 1 mês do término da intervenção.Os dados foram analisados por meio da ANOVA (3x3) para o fator grupo, com medidas repetidas levando-se em conta o fator tempo (pré-teste, pós-teste e seguimento) e com o post hoc de teste de Tukey para detecção das diferenças, com alfa de 0,05 como significância estatística.Resultados: Quarenta e oito sujeitos foram recrutados, sendo que 36 sujeitos terminaram o protocolo de estudo (12 sujeitos em cada grupo).Não houve diferença estatisticamente significante entre os grupos após o período de intervenção em nenhuma das variáveis do estudo; com relação ao seguimento, o GMV piorou com relação aos dois outros grupos no que diz respeito a QVRS, mais especificamente nas AVD/AIVD e mobilidade.Ao observar os grupos isoladamente (análise intragrupo), nota-se que o GMR obteve melhora após a intervenção na QVRS: função de mão e percepção de recuperação do AVC, e também na cognição e tais melhoras se mantiveram no seguimento.Tais resultados dão suporte para a efetividade do treinamento em ambiente real.Com relação à cognição, o GMV, apresentou resultados positivos tanto após a intervenção, quanto no seguimento.Conclusão: A combinação de exercícios físicos em ambiente real e virtual (combinado) não apresentou efeitos superiores ao treinamento isolado.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».