FORTALECIMENTO MUSCULAR RESPIRATÓRIO EM INDIVÍDUOS PÓS AVC: REVISÃO SISTEMÁTICA
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A fraqueza muscular dos indivíduos pós AVC é conhecida como um fator limitante que causa várias mudanças fisiológicas nos músculos acometidos, contribuindo para a diminuição e incapacidade de produzir força muscular. Há grande comprometimento na função eficiente dos músculos respiratórios, em especial o diafragma e os músculos abdominais, assim interferindo na sua ação e potência, prejudicando a função pulmonar destes indivíduos. Objetivo: Analisar a aplicabilidade e o efeito do treinamento muscular respiratório (TMR) e a eletroestimulação como recursos isolados e associados na recuperação da força muscular respiratória em indivíduos pós AVC. Método: Por meio de uma revisão sistemática da literatura, foram analisados ensaios clínicos publicados entre 2010 e 2020. A busca envolveu as bases de dados PUBMED, MEDLINE, PEDro, SciELO, LILACS e Google Academic, com os descritores “Physical Therapy Specialty; Stroke; Transcutaneous Electric Nerve Stimulation; Respiratory Muscles”. Resultados: Foram contemplados 6 estudos relacionando o TMR e a eletroestimulação na musculatura respiratória e havendo associação entre eles, demonstrando que a utilização destas intervenções causou um aumento percentual nas variáveis de Pressão inspiratória máxima (PImáx), Pressão expiratória máxima (PEmáx) e Pico de fluxo expiratório (PFE). Conclusão: O TMR com uso de incentivadores de carga linear e a eletroestimulação aplicada na musculatura respiratória demonstraram ser recursos benéficos tanto de forma isolada quanto associadas para o tratamento fisioterapêutico em indivíduos pós AVC.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».