Optimizing physical fitness in chronic stroke patients: the impact of exercise training modality and dosage on maximal and sub-maximal fitness – a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effects of different exercise training modalities on maximal and sub-maximal physical fitness in chronic stroke patients and determine the optimal training dosage. DESIGN: Systematic review and meta-analysis of 38 randomized controlled trials. METHODS: A comprehensive search was conducted across seven databases (MedLine, Embase, ScienceDirect, Cochrane Library, CINAHL, and SPORTSDiscus) up to March 31, 2024. Maximal fitness was measured by VO2 max/peak, and sub-maximal fitness by the 6- or 12-minute walk test (6MWT) Results: Aerobic and mixed training significantly improved VO2 max/peak (MD = 3.16 [2.83, 3.49], p < 0.00001; I² = 22%). Only aerobic training significantly enhanced 6MWT performance (MD = 34.30 [25.08, 43.53], p < 0.00001; I² = 25%). Sensitivity analysis revealed that VO2 max/peak gains were greater with moderate-to-high intensity, while moderate intensity sufficed for 6MWT improvement. The optimal regimen was 45-minute sessions of moderate-to-high intensity aerobic training, at least three times weekly for a minimum of eight weeks. CONCLUSION: Moderate-to-vigorous aerobic training enhances physical fitness in chronic stroke. High-intensity and mixed training programs yield greater maximal fitness improvements, while moderate intensity benefits sub-maximal capacity. Targeted, intensity-monitored exercise programs of ≥45 minutes, three times weekly over ≥8 weeks, are recommended for significant fitness gains.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».