Exercise training and cognitive performance in persons with multiple sclerosis: A systematic review and multilevel meta-analysis of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive impairment is common, debilitating, and poorly managed in persons with multiple sclerosis (pwMS). Exercise training might have positive effects on cognitive performance in pwMS, yet the overall magnitude, heterogeneity, and potential moderators remain unclear. Objective: This three-level meta-analysis aims to identify the effects of exercise training and those of exercise modalities on global and domain-specific cognitive performance in pwMS. Methods: MEDLINE, PsycInfo, SportDiscus, CENTRAL, and EMBASE were screened for randomized and non-randomized clinical trials from inception to 27 January 2020, yielding 3091 articles. Based on titles and abstracts, 75 articles remained in the selection process. After full-text evaluation, 13 studies were finally selected (PROSPERO pre-registered). Results: The pooled effect of exercise training on the global cognitive performance was null ( g = 0.04, 95% confidence interval (CI): –0.11 to 0.18) and no significant differences were displayed among domains. Heterogeneity within studies was null ([Formula: see text]= 0.0%) and between studies was low ([Formula: see text]= 25.1%). None of the moderators (exercise modalities, age, Expanded Disability Status Scale (EDSS), supervision, cognitive domains) reached significance. However, the exercise volume explained most of the overall heterogeneity (slope = 4.651 × 10 −5 , [Formula: see text] = 100%, [Formula: see text] = 52.34%). Conclusion: These results do not support the efficacy of exercise training on global or domain-specific cognitive performance in pwMS. Future studies are needed to determine whether higher training dose are beneficial.
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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 | 0,024 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».