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Enregistrement W2979882351 · doi:10.33588/rn.6908.2019081

Impacto de la terapia resistida sobre los parámetros de la marcha en niños con parálisis cerebral: revisión sistemática y metaanálisis

2019· review· es· W2979882351 sur OpenAlexaff
Paula Parás‐Bravo

Notice bibliographique

RevueRevista de Neurología · 2019
Typereview
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadenceGaitCerebral palsyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyGait analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cerebral palsy is one of the main causes of disability in childhood. Resistive therapy has proved to be beneficial in increasing strength and motor function in these patients, but its impact on gait is not yet clear. AIM: To analyse the impact of resistive therapy on improving gait through a systematic review and meta-analysis. PATIENTS AND METHODS: A search was conducted in Medline, ISI Web of Knowledge and PEDro for clinical trials in which resistive therapy was used and at least one gait parameter was assessed. RESULTS: Nine controlled studies and one single-arm study were identified. In terms of pre-post difference, the overall intragroup effect was in favour of the intervention, with null heterogeneity (standardised mean difference: 0.32; 95% CI: 0.19-0.44). The standardised mean differences were also positive as they restricted each of the gait parameters analysed: 0.36, 0.35 and 0.22 for step cadence, gait speed and step length, respectively. As regards the difference between groups, the results showed high heterogeneity, and the mean difference was also favourable, especially for speed (7.3 cm/s; 95% CI: 2.67-11.92), cadence (5.66 steps; 95% CI: 1.86-9.46) and, to a lesser extent, step length (3.25 cm; 95% CI: -1.69 to 8.19). CONCLUSION: The results support the impact of resistive therapy on gait improvement, especially in terms of the gait speed and step cadence parameters.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,309 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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