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Enregistrement W4206756843 · doi:10.37231/ajmb.2021.5.s2.454

Effects of Game-Based Task-Oriented Circuit Training on Physical Functions of Stroke Survivors: A Pilot Study in A State Hospital in Kelantan, Malaysia

2022· article· en· W4206756843 sur OpenAlexaboutno aff
Mohd Naqiuddin Johar, Nor Azlin Mohd Nordin, Yusliza Azreen Mohd Yusoff

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Medicine and Biomedicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKementerian Kesihatan Malaysia
Mots-clésCircuit trainingRehabilitationTest (biology)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationStroke (engine)Task (project management)Metabolic equivalentPsychologyFunctional trainingMedicinePhysical activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite being increasingly popular and commonly used in rehabilitation, both game-based exercise training and task-oriented circuit training have never been combined to provide a new training experience for stroke survivors undergoing rehabilitation. Past studies have assessed the effectiveness of these exercise approaches separately and reported positive outcomes. Combining the two training programs may create a more enriched environment and yield favorable outcomes. The aim of this study was to determine the effects of game-based task-oriented circuit training on the physical functions of stroke survivors. This research was a pretest-posttest experimental pilot trial involving 30 participants at post-acute and chronic stage post-stroke (mean age and standard deviation = 58.9 ± 6.6 years; mean Montreal Cognitive Assessment scoring = 23.4 ± 7.1) conducted at a state hospital in Kelantan, Malaysia between August 2019 to February 2020. All participants received game-based task-oriented circuit training using a “Checkercise Board” for 45 minutes, twice per week for 8 weeks. The outcome of the training was measured with regard to lower limb strength, functional stability and aerobic capacity, with the use of the 30-second chair rise test, Dynamic Gait Index (DGI) and 6-minute walk test, respectively. Analysis was done by the ‘intention-to-treat’ approach, using paired samples t-test to determine the differences between pre and post-training outcomes scores. All data was analyzed using the Statistics Package for the Social Sciences (SPSS), version 23.0. The significance level was set at p < 0.05 and Cohen’s (d) was used to determine the effect size. Post-training, participants’ mean 30-second chair rise test, DGI and 6-minute walk test scores increased by 9%, 7% and 23% respectively compared to pre-treatment (p < 0.05), with medium effect size of 0.5 to 0.6. Game-based task-oriented circuit training effectively improves lower limb strength, functional stability and aerobic capacity of stroke survivors, and may be used as a therapy option for this population. A future study is needed to confirm these study finding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · 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 non 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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