Exercise training to improve balance ability for individuals with Down Syndrome: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Down syndrome (DS) is associated with exhibit specific balance problems due to inter alia deficits in the postural control system and hypotonia. One approach to reducing balance impairments in this population is exercise training. This study presents a systematic review and meta-analysis of the effects of exercise training designed to improve balance ability in people with DS. A search for relevant articles was carried out on seven electronic databases: MEDLINE, PubMed, Cochrane Library, Google Scholar, Scopus, PEDro, and Web of Science. This systematic review was carried out between 2010 and 2022. Utilizing a set of predetermined inclusion and exclusion criteria, the studies were selected and their methodology was assessed using the PEDro scale. Data analyses were performed using the CMA v3 random effects model. In total, 514 articles were screened, and the data from 15 randomized controlled trials (RCTs) involving individuals with DS were subjected to a meta-analysis. The results showed that exercise training was effective in improving balance (ES: 1.20, 95% CIs: 0.95 to 1.53, p = 0.00). Despite the small number of studies, the findings suggest that exercise training might improve balance in children and young people with DS. In conclusion, exercise training is highly recommended for people with DS, to improve their balance and prevent falling risk.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».