Effect of muscle training in adolescents and young adults with down syndrome: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to synthesize existing evidence and assess the effectiveness of muscle training on limb strength in adolescents and young adults with Down syndrome.Materials and methods Randomized clinical trials up to November 2024 comparing progressive force exercise with daily activities were identified from PubMed, CINAHL, Cochrane Library, MEDLINE, Scopus, and PEDro. Two reviewers independently selected studies, extracted data and assessed quality. A random-effects model was used.Results Eight studies, including 266 adolescents and young adults with Down syndrome, were incorporated into the systematic review and meta-analysis. Muscle training showed a moderate positive effect on strength (Standardized Mean Difference (SMD) = 0.67), with greater effects in the lower limbs (SMD = 0.75). The most effective intervention was an Isokinetic training program + conventional physical therapy program (SMD = 1.24). The duration of training did not affect the outcome, but longer programs had no heterogeneity (I2 = 0%).Conclusions Muscle training seems to moderately improve strength in adolescents and young adults with Down syndrome, particularly in the lower limbs. Although training duration is not decisive, longer programs provide more consistent improvements. Further large-scale studies with standardized assessments are needed, particularly in young adults facing premature aging.
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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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».