Efficacy of task-specific circuit training on physical activity levels and mobility of stroke patients: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impaired mobility is related to low physical activity (PA) levels observed after stroke. Therapeutic approaches, such as task-specific circuit training (TSCT), used to improve mobility in individuals with stroke, could also improve PA levels. OBJECTIVE: To investigate the efficacy of TSCT, focused on both upper (UL) and lower (LL) limbs, in improving PA levels and mobility (primary outcomes), as well as muscle strength, exercise capacity, and quality of life (secondary outcomes) in subjects with stroke. METHODS: A randomized controlled trial with 36 subjects with chronic stroke was conducted. Experimental group: TSCT, involving both UL and LL. CONTROL GROUP: global stretching, memory exercises, and education sessions. Both groups received 60 minute sessions/week over 12 weeks. Outcomes were measured at baseline, post-intervention and 16 week follow-up. RESULTS: No changes were found for primary and secondary outcomes (0.11≤p≤0.99), except for quality of life, which improved in the experimental group post-intervention and 16 week follow-up (p = 0.02). CONCLUSION: TSCT focused on both UL and LL was not effective on PA levels and mobility of individuals with chronic stroke, however, improvements in quality of life were observed. Since this is the first study to investigate this combined training aimed at improving PA levels, future studies are necessary to better understand the impact of this type of intervention.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».