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Enregistrement W3137741505 · doi:10.1055/s-0041-1725991

The Benefits of Physical Activity in Children and Adolescents with Epilepsy: A Systematic Review

2021· review· en· W3137741505 sur OpenAlexaboutno aff
Loyane de Fátima Svierkovski, Angélica Miki Stein, Timothy Gustavo Cavazzotto, Ana Carolina Paludo

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Epilepsy · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLEpilepsyMEDLINEIntervention (counseling)MedicinePsychological interventionPhysical therapyPhysical exerciseCognitionPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this study was to review the literature about the effect of physical activity intervention in children and adolescents with epilepsy. Articles were searched in the central electronic databases of MEDLINE, Embase, PsycAriticles, and CINAHL for the following keywords: “epilepsy,” “seizure,” “physical activity,” “physical exercise,” “exercise therapy,” “sport,” using the Boolean operator “AND” and “OR.” The quality of the selected articles was evaluated by the Physiotherapy Evidence Database scale. Out of the 22 articles selected, 18 did not involve intervention or did not have pre- and postresults and therefore were excluded from the study. The remaining four were studies from Canada and Korea which comprised two long-period interventions and were included in the analysis. Both programs demonstrated a positive effect of physical activity on variables related to psychological well-being and cognitive function. All the four articles demonstrated a lower score of quality. In conclusion, reviewed studies suggest that physical exercise program induces some benefits in children and adolescents with epilepsy. However, the noncontrolled trials and the varied analyses (quantitative vs. qualitative) make it difficult to establish a consensus about benefits of physical activity in epilepsy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,305 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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