Time Post-Stroke and Upper Extremity Stroke Motor Recovery Rehabilitation: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the impact of timing of post-stroke motor recovery research trials is critical for clinical care. OBJECTIVE: To examine and compare differences in Fugl-Meyer Assessment Upper Extremity (FMA-UE) scores at 2 different time points post-stroke on the effectiveness of upper extremity (UE) rehabilitation interventions compared to conventional care or sham therapy controls in stroke rehabilitation randomized controlled trials (RCTs). METHODS: A meta-analysis was conducted in accordance with PRISMA guidelines. Searches were conducted in CINAHL, Embase, PubMed, Scopus, and Web of Science, up to April 1st, 2021. Inclusion criteria were: (1) English RCTs of adults (≥18 years) diagnosed with stroke; (2) examined a single intervention for stroke UE rehabilitation; (3) used conventional care/sham as the control arm; and (4) assessed FMA-UE as one of the outcome measures. RESULTS: 157 RCTs were included, including 17 types of interventions. In the acute and subacute phases post stroke, 16 interventions were assessed, and the analyses of 11 interventions showed significant beneficial effects. In the chronic post-stroke phase, 9 intervention types were assessed, and 7 of them showed significant improvements. Greater FMA-UE score improvements were found for the same interventions in the acute and subacute post-stroke phases when compared to the chronic phase. CONCLUSIONS: Interventions studied in the acute and subacute phases showed greater magnitude improvements in the FMA-UE scores compared to the chronic phase. The effectiveness of upper extremity rehabilitation interventions may be underestimated when studied exclusively in the chronic phase, with some of the observed differences potentially attributable to variations in baseline severity.
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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 | 0,026 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,057 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».