High-intensity interval training is not just for athletes – it’s for stroke survivors too
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: High-intensity interval training (HIIT) is an effective exercise intervention for promoting health and recovery outcomes after stroke, but the perspectives and experiences of people post-stroke who have participated in HIIT programs are currently unknown. This study explored the perspectives of individuals post-stroke who participated in a 12-week HIIT intervention. METHODS: An interpretive description methodology was followed. One-on-one semi-structured interviews were conducted on a Criterion-I purposive sample of participants who were 6 to 60 months post-stroke and participated in a 12-week HIIT intervention. A reflexive thematic analysis was undertaken to analyze the transcripts. RESULTS: = 6 women, 3 men) participated in a semi-structured interview. Three main themes were identified: 1) Rewards of being pushed beyond your comfort zone, 2) Valuable learnings through the HIIT program, and 3) Meaningfully integrating HIIT into an exercise routine. DISCUSSION: Participants described HIIT as a rewarding intervention after stroke, providing many intended and unanticipated benefits. Participants emphasized the importance of a collaborative relationship with their providers, which can increase confidence in one's physical capabilities and support self-management strategies to maintain newly developed exercise behaviors. Knowledge translation initiatives are needed to help support the clinical implementation of HIIT as a beneficial exercise intervention 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».