Motor imagery as an intervention to improve activities of daily living post-stroke: A systematic review of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Motor imagery (MI) may be an effective tool for improving activities of daily living (ADL) post-stroke. However, no review to date has examined ADL independence when investigating training effectiveness. This review aimed to evaluate the quality of evidence and the effectiveness of MI training for improving ADL independence post-stroke. Method: Randomized controlled trial (RCT) studies comparing MI to conventional therapies were reviewed. Methodological quality was assessed using the Physiotherapy Evidence Database (PEDro) scale. Results: Thirteen articles met inclusion criteria. The overall quality was considered moderate to good, with a PEDro score ranging from 3 to 8. Most studies (9 out of 13) were considered good quality, with one rating of poor quality and three of fair quality. The primary findings suggest that MI training is a low-risk tool that may facilitate ADL independence. Audio-based MI training seems to improve ADL independence when paired with other rehabilitation methods, but the results should be interpreted with caution. Conclusion: To our knowledge, this is the first systematic review to examine RCTs investigating MI effectiveness in improving ADL post-stroke. Results support the use of MI to facilitate ADL independence. However, more research is needed to establish practice guidelines for implementing MI training post-stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».