Adverse Events During Submaximal Aerobic Exercise Testing in People With Subacute Stroke: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Concern for adverse cardiovascular events and limited guidance regarding how to conduct aerobic exercise (AEx) testing for individuals poststroke are key barriers to implementation by physical therapists in stroke rehabilitation. This study aimed to describe the nature and safety of submaximal AEx testing protocols for people with subacute stroke (PwSS) and the nature of comorbidity of PwSS who underwent submaximal AEx testing. METHODS: We conducted a scoping review and searched MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINAHL, and SPORTDiscus from inception to October 29, 2020. Studies involving submaximal AEx testing with PwSS, reporting on participant comorbidity and on adverse events during testing, were eligible. Two reviewers independently conducted title and abstract and full-text screening. One reviewer extracted data; a second reviewer verified data. RESULTS: Thirteen studies involving 452 participants and 19 submaximal AEx testing protocols (10 field test, 7 incremental, and 2 constant load) were included. Hypertension (41%), diabetes (31%), and dyslipidemia (27%) were the most common comorbidities reported. No protocols resulted in a serious adverse event. The most common test termination criterion was a heart rate (HR) limit (9 protocols); a limit of 85% age-predicted maximal HR (APM-HR) most frequently reported. Average APM-HR achieved, computed using mean age and mean peak HR, ranged from 59% to 88% across 13 protocols. DISCUSSION AND CONCLUSION: Diverse submaximal AEx testing protocols with conservative test termination criteria can be safely implemented with PwSS. Results can inform clinical practice guidelines and address physical therapists' concerns with the occurrence of serious adverse events during submaximal AEx testing.Video Abstract available for more insights from the authors (see the Video, Supplemental Digital Content 1 available at: http://links.lww.com/JNPT/A430 ).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».