Understanding how cardiorespiratory training is implemented to address cardiorespiratory fitness in adults following a stroke: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To systematically review the evidence investigating the implementation of cardiorespiratory (CR) training in adults following a stroke and to understand how interventions are prescribed to address cardiorespiratory fitness (CRF). METHODS: Medline, CINAHL, EMBASE, EMCARE, Scopus, PEDro and ProQuest were searched from inception until January 2024. Inclusion criteria were studies that included adults following a stroke, investigated CR training interventions and used standardised CRF assessments. Commentaries, review publications and non-English studies were excluded. RESULTS: A total of 8565 studies were identified and 121 met the selection criteria. A broad range of participant demographics, stroke characteristics and clinical presentations were identified. Of the included studies, 14% selected only participants within 3-months following stroke and 5% selected only participants requiring assistance to ambulate. Different standardised CRF assessments were used, and CR training intervention parameters varied (frequency, intensity, type, time, volume and progressions). Three studies included qualitative participant perspectives regarding participation in CRF interventions. CONCLUSIONS: A variety of CR training interventions and parameters are used to address CRF following stroke, and experiences of participants is not well understood. Future studies should explore CR training interventions for improving CRF, particularly in people requiring assistance to ambulate, or within sub-acute stroke timeframes.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».