Can exercise training promote better sleep and reduced fatigue in people with chronic stroke? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Poor sleep and chronic fatigue are common in people with chronic stroke (i.e. ≥ 6 months post-stroke). Exercise training is a viable, low-cost therapy for promoting sleep and reducing fatigue; however, the effects of exercise on sleep and fatigue in people with chronic stroke are unclear. Thus, we conducted a systematic review ascertaining the effects of exercise on sleep and fatigue in people with chronic stroke. We systematically searched EMBASE, MEDLINE, AgeLine, the Cochrane Database of Systematic Reviews, CINAHL, SPORTDiscus, SCOPUS, and reference lists of relevant reviews for articles that examined the effects of exercise on sleep or fatigue in chronic stroke. Search results were limited to adults ≥ 18 years, randomized controlled trials, non-randomized trials, and pre-post studies, which were published in English and examined the effects of exercise on sleep or fatigue in people with chronic stroke. We extracted study characteristics and information on the measurement of sleep and fatigue, and assessed study quality and risk of bias using the CONSORT criteria and Cochrane risk-of-bias tool, respectively. We found two studies that examined the effects of exercise on sleep, and two that examined the effects of exercise on fatigue. All studies reported positive effects of exercise training on sleep and fatigue; however, there were concerns of bias and study quality in all studies. There is preliminary evidence that exercise promotes sleep and reduces fatigue in people with chronic stroke; however, the extent to which exercise impacts these health parameters is unclear.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».