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Enregistrement W4200323197 · doi:10.1161/jaha.121.022588

Associations Between Time After Stroke and Exercise Training Outcomes: A Meta‐Regression Analysis

2021· article· en· W4200323197 sur OpenAlexafffund
Susan Marzolini, Che‐Yuan Wu, Rowaida Hussein, Lisa Y. Xiong, Suban Kangatharan, Ardit Peni, Christopher R. Cooper, Kylie S.K. Lau, Ghislaine Nzodjou Mahdoum, Maureen Pakosh, Stephanie A. Zaban, Michelle Nguyen, Mohammad Amin Banihashemi, Walter Swardfager

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineCardiorespiratory fitnessStroke (engine)Physical therapyConfidence intervalPsychological interventionBerg Balance ScaleBalance (ability)Physical medicine and rehabilitationAerobic exerciseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Knowledge gaps exist regarding the effect of time elapsed after stroke on the effectiveness of exercise training interventions, offering incomplete guidance to clinicians. Methods and Results To determine the associations between time after stroke and 6-minute walk distance, 10-meter walk time, cardiorespiratory fitness and balance (Berg Balance Scale score [BBS]) in exercise training interventions, relevant studies in post-stroke populations were identified by systematic review. Time after stroke as continuous or dichotomized (≤3 months versus >3 months, and ≤6 months versus >6 months) variables and weighted mean differences in postintervention outcomes were examined in meta-regression analyses adjusted for study baseline mean values (pre-post comparisons) or baseline mean values and baseline control-intervention differences (controlled comparisons). Secondary models were adjusted additionally for mean age, sex, and aerobic exercise intensity, dose, and modality. We included 148 studies. Earlier exercise training initiation was associated with larger pre-post differences in mobility; studies initiated ≤3 months versus >3 months after stroke were associated with larger differences (weighted mean differences [95% confidence interval]) in 6-minute walk distance (36.3 meters; 95% CI, 14.2-58.5), comfortable 10-meter walk time (0.13 m/s; 95% CI, 0.06-0.19) and fast 10-meter walk time (0.16 m/s; 95% CI, 0.03-0.3), in fully adjusted models. Initiation ≤3 months versus >3 months was not associated with cardiorespiratory fitness but was associated with a higher but not clinically important Berg Balance Scale score difference (2.9 points; 95% CI, 0.41-5.5). In exercise training versus control studies, initiation ≤3 months was associated with a greater difference in only postintervention 6-minute walk distance (baseline-adjusted 27.3 meters; 95% CI, 6.1-48.5; fully adjusted, 24.9 meters; 95% CI, 0.82-49.1; a similar association was seen for ≤6 months versus >6 months after stroke (fully adjusted, 26.6 meters; 95% CI, 2.6-50.6). Conclusions There may be a clinically meaningful benefit to mobility outcomes when exercise is initiated within 3 months and up to 6 months after stroke.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,056
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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