Evaluating the effectiveness of aquatic therapy on mobility, balance, and level of functional independence in stroke rehabilitation: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To meta-analyze and systematically review the effectiveness of aquatic therapy in improving mobility, balance, and functional independence after stroke. Data Sources: Articles published in Medline, Embase, CINAHL, PsycINFO, and Scopus up to 20 August 2019. Study Selection: Studies met the following inclusion criteria: (1) English, (2) adult stroke population, (3) randomized or non-randomized prospectively controlled trial (RCT or PCT, respectively) study design, (4) the experimental group received >1 session of aquatic therapy, and (5) included a clinical outcome measure of mobility, balance, or functional independence. Data Extraction: Participant characteristics, treatment protocols, between-group outcomes, point measures, and measures of variability were extracted. Methodological quality was assessed using Physiotherapy Evidence Database (PEDro) tool, and pooled mean differences (MD) ± standard error and 95% confidence intervals (CI) were calculated for Functional Reach Test (FRT), Timed Up and Go Test (TUG), gait speed, and Berg Balance Scale (BBS). Data Synthesis: Nineteen studies (17 RCTs and 2 PCTs) with a mean sample size of 36 participants and mean PEDro score of 5.6 (range 4–8) were included. Aquatic therapy demonstrated statistically significant improvements over land therapy on FRT (MD = 3.511 ± 1.597; 95% CI: 0.381–6.642; P = 0.028), TUG (MD = 2.229 ± 0.513; 95% CI: 1.224–3.234; P < 0.001), gait speed (MD = 0.049 ± 0.023; 95% CI: 0.005–0.094; P = 0.030), and BBS (MD = 2.252 ± 0.552; 95% CI: 1.171–3.334; P < 0.001). Conclusions: While the effect of aquatic therapy on mobility and balance is statistically significant compared to land-based therapy, the clinical significance is less clear, highly variable, and outcome measure dependent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,029 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».