Effects of high-intensity exercise on rehabilitation of patients after stroke: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials with high quality
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To present the latest systematic review and meta-analysis of high-quality randomized controlled trials (RCTs) comparing high-intensity exercise with routine rehabilitation in stroke patients. Methods PubMed, Web of Science, and Cochrane were used to searching literature up to October 2024. RCTs with sample size of ≥50 individuals were included. Primary outcomes assessed were the Six-Minute Walking Test (6MWT), Ten-Meter Walk Test (10MWT), VO2peak, Berg Balance Scale (BBS), Timed Up and Go test (TUG), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Standardized mean differences (SMD) with 95% confidence intervals (CI) were used for pooling data. Stability was evaluated by sensitivity analysis. Results Seven RCTs with 724 participants were included. Meta-analysis revealed significant improvements in the 6MWT (SMD: 0.28; 95% CI: 0.11, 0.45) and BBS (SMD: 0.35; 95% CI: 0.03, 0.67) in the high-intensity exercise group. However, high-intensity exercise had no significant effect on VO2peak, TUG, or 10MWT. Sensitivity analysis showed that all outcomes were stable except for the 10MWT. No significant publication bias was detected for any indicator. Conclusion High-intensity exercise significantly improves 6MWT and BBS in stroke patients, but does not significantly affect TUG, VO2peak, 10MWT, or MoCA. Clinicians should encourage stroke patients with walking function to engage in structured high-intensity exercise to improve cardiopulmonary function. Systematic review registration CRD42024623036 Publicly accessible URL: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42024623036 .
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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 | 0,029 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».