Exercise training improves participation in persons with multiple sclerosis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although previous studies have examined the effects of exercise training on other International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) component levels in persons with multiple sclerosis (MS), the effects of exercise training on participation remain unclear. The objectives of this review were to: (1) characterize systematically the use of outcome measures that capture participation in exercise training studies; (2) quantify the effect of exercise training on participation in persons with MS. METHODS: A search of 6 electronic databases (CINAHL, SPORTDiscuss, Embase, MEDLINE, Cochrane Central, and Scopus) was conducted to identify controlled and noncontrolled trials involving exercise training and participation in persons with MS. Search strings were built from Medical Subject Headings and CINAHL headings. ICF linking rules were used to identify participation chapters and categories captured. Meta-analysis was used to quantify the effect of exercise training on participation in randomized controlled trials comparing exercise effects to no intervention/usual care. RESULTS: We included 49 articles involving controlled and noncontrolled exercise trials in the systematic review of outcome measures. We captured 16 different outcome measures that captured all 9 participation chapters and identified 89 unique participation categories. Across these 16 outcome measures, mobility was the most commonly represented participation chapter, with 108 items. A subsample of 23 randomized controlled trials was included in the meta-analysis. An overall effect of 0.60 (standard error = 0.12, 95% confidence interval: 0.36-0.84, z = 4.9, p < 0.001) was calculated, indicating a moderate, positive effect of exercise training on participation. CONCLUSION: The current review provides information that can be used to guide the selection of outcome measures that capture participation in studies of exercise training in persons with MS. Exercise training has a positive effect on outcomes that capture participation, providing further evidence for the role of exercise training in promoting and maintaining engagement in everyday life.
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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 | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».