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Enregistrement W4313828943 · doi:10.1177/17474930231152132

Association of post-stroke fatigue with physical activity and physical fitness: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4313828943 sur OpenAlexaff
Petra Larsson, Julia Bidonde, Unni Olsen, Caryl Gay, Anners Lerdal, Marie Ursin, Gillian Mead, Elisabeth Edvardsen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stroke · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversitetet i Oslo
Mots-clésMedicineMeta-analysisPsycINFOCINAHLMEDLINEConfidence intervalObservational studyPhysical fitnessPhysical therapySystematic reviewStroke (engine)Publication biasRelative riskInternal medicinePsychological interventionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: It has been hypothesized that post-stroke fatigue (PSF) is associated with reduced physical activity (PA) and impaired physical fitness (fitness). Understanding associations between PSF and PA, and/or fitness could help guide the development of targeted exercise interventions to treat PSF. Aims: Our systematic review and meta-analysis aimed to investigate PSF’s associations with PA and fitness. Summary of review: Following a registered protocol, we included studies with cross-sectional or prospective observational designs, published in English or a Scandinavian language, which reported an association of PSF with PA and/or fitness in adult stroke survivors. We searched MEDLINE, Embase, AMED, CINAHL, PsycINFO, ClinicalTrials.gov, and World Health Organization’s International Clinical Trials Registry Platform from inception to November 30, 2022. Risk of bias was assessed using Quality in Prognosis Studies. Thirty-two unique studies (total n = 4721 participants, 55% male), and three study protocols were included. We used random-effects meta-analysis to pool data for PA and fitness outcomes, and vote-counting of direction of association to synthesize data that could not be meta-analyzed. We found moderate-certainty evidence of a weak association between higher PSF and impaired fitness (meta r = –0.24; 95% confidence interval (CI) = –0.33, –0.15; n = 905, 7 studies), and very low-certainty evidence of no association between PSF and PA (meta r = –0.09; 95% CI = –0.34, 0.161; n = 430, 3 studies). Vote-counting showed a higher proportion of studies with associations between higher PSF and impaired fitness (pˆ = 0.83; 95% CI = 0.44, 0.97; p = 0.22, n = 298, 6 studies), and with associations between higher PSF and lower PA (pˆ = 0.75; 95% CI = 0.51, 0.90; p = 0.08, n = 2566, 16 studies). Very low- to moderate-certainty evidence reflects small study sample sizes, high risk of bias, and inconsistent results. Conclusions: The meta-analysis showed moderate-certainty evidence of an association between higher PSF and impaired fitness. These results indicate that fitness might protect against PSF. Larger prospective studies and randomized controlled trials evaluating the effect of exercise on PSF are needed to confirm these findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations42
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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