Physical Activity Interventions for Individuals With a Mild Traumatic Brain Injury:
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To document the characteristics, measured outcomes, and effectiveness of physical activity (PA) interventions designed to improve health-related outcomes in individuals with a mild traumatic brain injury (mTBI) to assist in rehabilitation quality improvement efforts of a TBI rehabilitation program. METHODS: A scoping review following a 6-step iterative framework search across 5 databases (MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, SPORTDiscuss, and EMBASE) and the gray literature (Google) was performed. Selected PA interventions were designed for individuals of all ages and any mechanism of injury (eg, sports-related and falls). Data were charted, collated, and summarized according to the Consensus on Exercise Reporting Template checklist and domains of the International Classification of Functioning, Disability and Health. Involvement of clinical experts ensured tailoring of the knowledge synthesis to meet clinical needs. RESULTS: Thirty-five articles and 14 gray literature records were retained. Five types of PA interventions were identified with the majority being multimodal. Reporting of PA intervention characteristics was highly variable across studies; many details necessary for intervention replication are missing. Study outcomes focused primarily on improving body functions and symptoms of mTBI, and less frequently on activities, participation, and health-related quality of life. The methodological quality of studies varies. CONCLUSIONS: Identified PA intervention types offer various management options for healthcare providers. PA interventions may improve a wide range of health-related outcomes supporting the inclusion of PA in the management of individuals of all ages with mTBI. Higher-quality research and better reporting about intervention characteristics is however needed.
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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 | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».