Motor Rehabilitation Provides Modest Functional Benefits After Intracerebral Hemorrhage: a Systematic Review and Meta-Analysis of Translational Rehabilitation Studies
Notice bibliographique
Résumé
Few certainties exist regarding the optimal type, timing, or dosage of rehabilitation after stroke. Despite differing injury mechanisms and recovery patterns following ischemic and hemorrhagic stroke, most translational stroke research is conducted after ischemia. As we enter the era of personalized medicine, exploring subtype-specific treatment efficacy is essential to optimizing recovery. Our objective was to characterize common rehabilitation interventions used after in vivo preclinical intracerebral hemorrhage (ICH) and assess the impact of post-ICH rehabilitation (vs. no-rehabilitation) on recovery of motor function. Following PRISMA guidelines, a systematic review (Academic Search Complete, CINAHL, EMBASE, Medline, PubMed Central) identified eligible articles published up to December 2022. Risk of bias (SYRCLE) and study quality (CAMARADES) were evaluated, and random-effects meta-analysis was used to assess treatment efficacy in recovery of forelimb and locomotor functions. Thirty articles met inclusion criteria, and 48 rehabilitation intervention groups were identified. Most used collagenase to model striatal ICH in young, male rodents. Aerobic exercise, enriched rehabilitation, and constraint-induced movement therapy represented ~ 70% of interventions. Study quality was low (median 4/10, range 2-8), and risk of bias was unclear. Rehabilitation provided modest benefits in skilled reaching, spontaneous impaired forelimb use, and locomotor function; however, effects varied substantially by endpoint, treatment type, and study quality. Rehabilitation statistically improves motor function after preclinical ICH, but whether these effects are functionally meaningful is unclear. Incomplete reporting and variable research quality hinder our capacity to analyze and interpret how treatment factors influence rehabilitation efficacy and recovery after ICH.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».