Dyad interventions for health-related quality of life, activity, and participation after stroke: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To characterize the effects of dyad interventions on stroke survivor and caregiver health-related quality of life (HRQOL), participation, and activity outcomes.Methods Five databases were searched using: stroke AND social support/dyad relationships AND intervention. No date or language restrictions were applied. Title/abstract/full-text review and data extraction were conducted by two independent raters. Studies that tested between-group or within-group effects of an intervention that engaged both dyad members together in at least one intervention session and measured at least one outcome of interest (HRQOL, participation, or activity) in both dyad members were included.Results Among 64,988 records, 401 full-text articles were reviewed, and 17 studies were included. Three dyad intervention types were identified: stroke education and caregiver training, joint psychosocial interventions, and caregiver-mediated exercise. Effects on HRQOL were mixed. Among five studies that favored the intervention group on HRQOL, effects ranged from moderate to large among stroke survivors (Cohen’s d = 0.51 to 7.03) and caregivers (Cohen’s d = 0.66 to 7.90). Measures of caregiver activity and participation were rarely included.Conclusions There is emerging evidence for certain types of dyad intervention after stroke. Future research should examine the effectiveness and mechanisms of these dyad interventions and include measures of caregiver activity and participation.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».