Aerobic exercise interventions for promoting cardiovascular health and mobility after stroke: a systematic review with Bayesian network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,033 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».