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Enregistrement W4392189311 · doi:10.1136/bjsports-2023-107956

Aerobic exercise interventions for promoting cardiovascular health and mobility after stroke: a systematic review with Bayesian network meta-analysis

2024· review· en· W4392189311 sur OpenAlexaff
Kevin Moncion, Lynden Rodrigues, Elise Wiley, Kenneth S. Noguchi, Ahmed Negm, Julie Richardson, Maureen J. MacDonald, Marc Roig, Ada Tang

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversity of CalgaryImpactMcGill UniversityJewish Rehabilitation HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiorespiratory fitnessPhysical therapyPsychological interventionHigh-intensity interval trainingCINAHLAerobic exerciseMeta-analysisVO2 maxInterval trainingStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationInternal medicineBlood pressureHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To determine the superiority of aerobic exercise (AE) interventions on key outcomes of stroke recovery, including cardiorespiratory fitness (V̇O2peak, primary outcome), systolic blood pressure (SBP) and mobility (6 min Walk Test (6MWT) distance and 10 m Usual Gait Speed) after stroke. Data sources MEDLINE, EMBASE, Web of Science, CINAHL, CENTRAL, SPORTDiscus, PsycINFO and AMED Allied and Complementary Medicine were searched from inception to February 2023. Eligibility criteria Randomised controlled trials were included that compared the effects of any AE interventions (low-intensity, moderate-intensity, high-intensity continuous training (HICT), high-intensity interval training (HIIT)) to no exercise, usual care or other AE interventions in individuals poststroke. Analyses Systematic review with Bayesian network meta-analysis (NMA) methodology was employed. Surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) values were used to rank interventions. The Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation minimally contextualised framework for NMA was followed. Results There were 28 studies (n=1298) included in the NMA for V̇O2peak, 11 (n=648) for SBP, 28 (n=1494) for 6MWT and 18 (n=775) for the 10 m Usual Gait Speed. The greatest effect on V̇O2peak, 6MWT and 10 m Usual Gait Speed was observed after HIIT and HICT. No differences between interventions were found for SBP. SUCRA values identified HIIT as the superior AE intervention for all outcomes of interest. HIIT was the most effective intervention for improving V̇O2peak (2.9 mL/kg/min (95% credible interval 0.8 to 5.0) moderate certainty) compared with usual care. Conclusion This NMA suggests that higher-intensity AE is superior to traditional low-intensity to moderate-intensity AE for improving outcomes after stroke.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,038
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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