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Enregistrement W4206034102 · doi:10.1002/alz.052952

Exercise training improves cognition in chronic stroke: A 6‐month randomized controlled trial

2021· article· en· W4206034102 sur OpenAlexaffabout
Teresa Liu‐Ambrose, Ryan S. Falck, John R. Best, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Laura E. Middleton, Peter A. Hall, Jennifer C. Davis, Janice J. Eng

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of WaterlooKelowna General HospitalUniversity of British Columbia, Okanagan CampusVancouver Coastal HealthVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitionStroke (engine)Randomized controlled trialPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationCognitive trainingPopulationMedicineEffects of sleep deprivation on cognitive performanceVerbal fluency testPsychologyNeuropsychologyPsychiatryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A stroke doubles one’s risk for dementia. Impairment in multiple domains of cognition are common following stroke. Thus, stroke survivors represent a target population in need of intervention strategies to promote cognitive function and prevent dementia. We assessed whether targeted exercise training or cognitive and social enrichment activities would promote cognitive function in community‐dwelling adults with chronic stroke (i.e., > 12 months since stroke event). Methods A three‐arm parallel, single‐blinded, 6‐month randomized controlled trial with 120 adults with chronic stroke who were randomized (2:2:3) to: 1) targeted exercise training (EX; n=34)) modeled after the Fitness And Mobility Exercise (FAME) program (Eng, Top Geriatr Rehabil, 2010); 2) cognitive and social enrichment activities (Cog‐Plus; n=34); and 3) an active control group (CON; n=52). Each experimental arm was group‐based and 2x/week. The primary outcome was the ADAS‐Cog‐Plus, a global measure of cognitive performance using multidimensional item response theory to summarize scores from the 13‐item ADAS‐Cog and other standard cognitive assessments (i.e., Trail Making Test Parts A and B, Digit Span Forward and Backward, and Animal and Vegetable Fluency). Lower ADAS‐Cog‐Plus scores represent better cognitive performance; ADAS‐Cog‐Plus scores of approximately −1.0 indicate healthy cognitive performance, 0.0 indicate mild cognitive impairment, and 1.0 indicate dementia. The primary analysis using linear mixed model compared changes in ADAS‐Cog‐Plus performance from baseline to month 6, with baseline ADAS‐Cog‐Plus and Mini‐Mental State Examination scores as covariates. Two planned simple contrasts (i.e., EX vs. CON; Cog‐Plus vs. CON) were performed using the Dunnett test. Result Mean baseline Fugl‐Meyer score was 81.21 (SD=23.85; range: 6‐100) and mean baseline Montreal Cognitive Assessment score was 21.89 points out of 30. An overall attrition rate of 14% was observed (EX=6; Cog‐Plus=5; CON=6). Participants in the EX group had significantly better ADAS‐Cog Plus performance than CON at trial completion (estimated mean difference: ‐0.23; 95%CI:[‐0.43, ‐0.03]; p=.024). There was no significant difference in ADAS‐Cog Plus performance between the Cog‐Plus and CON group at trial completion (estimated mean difference: ‐0.10; 95% CI:[‐0.30, 0.10]; p=.314). Conclusion Targeted exercise training may be efficacious in improving cognition in adults with chronic stroke and should be promoted among individuals with chronic 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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