Методическая статья

Ранние реабилитационные вмешательства для восстановления неврологических функций у пациентов с острым инфарктом мозга: мета-анализ

58 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/70254

⸱

24 июля 2026 г.

 ,  , 
1Department of Neurology, Yixing People's Hospital, 2Department of Rehabilitation, Yixing People's Hospital

* These authors contributed equally

В этой статье

Краткое содержание

Этот протокол описывает воспроизводимый метод проведения метаанализа преимущественно восточноазиатских исследований с целью оценки эффективности ранних реабилитационных вмешательств в неврологическом восстановлении у пациентов с острым инфарктом мозга.

Аннотация

Острый инфаркт мозга вызывает значительные неврологические нарушения, и эффективность ранних реабилитационных вмешательств остаётся неопределённой. Этот мета-анализ оценивал их влияние на неврологическое восстановление. Для рандомизированных контролируемых исследований, сравнивающих ранние реабилитационные вмешательства на основе реабилитации, были проведены в PubMed, Cochrane Library, Embase, Web of Science и China National Knowledge Infrastructure. Были применены модели случайных эффектов с ограниченной максимальной вероятностью и корректировкой Хартунга-Кнаппа, а риск смещения оценивался с помощью инструмента Cochrane Risk of Bias 2. Восемь рандомизированных контролируемых исследований (РКИ) с участием 711 пациентов были включены в первичный анализ после исключения одного не-РКИ, оценивающего фармакологическую реперфузионную терапию без реабилитационного компонента. Ранняя реабилитация показала незначительную тенденцию к улучшению баллов по шкале инсульта Национальных институтов здоровья (SMD: -2,75; 95% ДИ: -5,94–0,45; I2 = 95,5%; τ2 = 3,84), с широким интервалом прогнозирования 95% (-9,74 до 4,25). Когнитивные результаты также показали незначимую тенденцию, благоприятную вмешательству (SMD: -0,89; 95% CI: -1,87–0,09). Хотя ранняя реабилитация может поддерживать неврологическое восстановление, заметная клиническая гетерогенность, опасения по отчётности и преимущественно восточноазиатская база доказательств ограничивают доверие и обобщаемость. Необходимы более крупные, методологически строгие исследования со стандартизированной отчетностью о вмешательствах.

Введение

Острый инфаркт мозга, широко известный как ишемический инсульт, представляет собой серьёзную глобальную проблему для здоровья, составляя примерно 87% всех случаев инсульта в мире1. Это состояние возникает, когда кровоток в определённую область мозга блокируется, что приводит к быстрой гибели нейронов и потенциально серьёзным неврологическим нарушениям2. По оценкам, ежегодно зарегистрируется около 13,7 миллиона новых случаев инсульта, и нагрузка на общественное здравоохранение и социально-экономические структуры значительна3.

За последние несколько десятилетий лечение острого инфаркта мозга претерпело значительную эволюцию, смещаясь от чисто острых медицинских вмешательств к более раннему началуреабилитации 4. Традиционно реабилитационные усилия часто откладывались на несколько дней или недель после первоначального события, исходя из предположения, что мозгу необходим периодотдыха 5. Однако достижения в понимании нейропластичности показали, что мозг обладает удивительной способностью к реорганизации и адаптации, в том числе на острых стадиях послетравмы 6. Мета-анализ животных моделей подтвердил, что тренировка, начатая на ранних этапах экспериментального инсульта, усиливает функциональное восстановление через синаптогенез и дендритноеремоделирование 7.

Концепция раннего реабилитационного вмешательства стала перспективным подходом в лечении острого инфаркта мозга. В данном мета-анализе «ранняя реабилитация» операционно определяется как начало любой реабилитационной терапевтической программы примерно в течение 72 часов (3 дней) после появления симптомов инсульта; Часть исследований использовала «ультрараннее» окно в <24 часа. Однако читателям следует отметить, что включённые исследования различались по точному определению этого окна иотражались 8. Ранняя реабилитация охватывает широкий спектр вмешательств, включая физиотерапию, эрготерапию, логопедическую терапию, электроакупунктуру и когнитивныереабилитационные упражнения 9. Основной принцип заключается в использовании повышенной пластичности мозга в острой фазе травмы, что потенциально способствует неврологическому восстановлению и улучшает долгосрочные функциональные результаты10.

В данном исследовании «неврологическая функция» в первую очередь относится к клиническим показателям тяжести инсульта, оцениваемым по шкале инсульта Национального института здоровья (NIHSS), а также когнитивных функций, измеряемых стандартизированными тестами когнитивных функций. NIHSS оценивает такие компоненты, как уровень сознания, движение глаз, зрительные поля, сила конечностей, сенсорная функция и язык, тогда как когнитивные тесты могут включать такие области, как ориентация, память и исполнительные функции. Эта комплексная операционализация помогает охарактеризовать многогранность восстановления после инсульта.

Потенциальные преимущества раннего реабилитационного вмешательства многогранны. С нейрофизиологической точки зрения ранняя мобилизация и целенаправленные упражнения могут смягчать вредные последствия длительной неподвижности, такие как атрофия мышц и декондиционирование сердечно-лёгочной системы, как показано в консенсусных рекомендациях Европейской организации поинсульту 11. Кроме того, раннее участие в реабилитационных мероприятиях может предотвратить изученное неиспользование поражённых конечностей — явление, которое было внедрено и изучено с использованием методологии Дельфи и может затруднять долгосрочноевосстановление 12. С психологической точки зрения ранняя реабилитация может играть роль в поддержании мотивации пациентов и предотвращении депрессии и тревожности после инсульта, которые, как показано, существенно влияют на траекториивосстановления 13.

Несмотря на теоретические перспективы, эмпирические данные в пользу эффективности ранней реабилитации оказались неоднозначными. Несколько исследований сообщили об улучшении неврологических функций и функциональной независимости среди пациентов, проходящих раннюю реабилитацию, по сравнению с теми, кто получаетстандартное лечение 14,15. В то же время другие исследования не смогли продемонстрировать существенное преимущество раннего вмешательства по сравнению с традиционными срокамиреабилитации 16,17. Эти несоответствия могут быть связаны с гетерогенностью в дизайне исследований, различиями в времени и интенсивности протоколов реабилитации, вариациями в показателях результатов и присущей сложностью восстановления после инсульта.

Несмотря на многочисленные предыдущие обзорные статьи по этой теме, нынешний метаанализ отличается использованием надёжных статистических методов, которые специально подходят для исследований, основанных на доказательствах, характеризующихся небольшим количеством исследований и высокой гетерогенностью. В частности, этот анализ использует оценку ограниченной максимальной вероятности (REML), которая даёт менее смещённые оценки дисперсии по сравнению с традиционным методом ДерСимониана-Лэрда (DL), когда количество исследованийневелико 18. Кроме того, корректировка Хартунга–Кнаппа (HK) применяется к доверительных интервалам (ДИ), что учитывает неопределённость в оценке гетерогенности и приводит к более широким и консервативным интервалам, чем стандартный подход типаВальда 19. Эти методологические выборы особенно важны для текущей базы доказательств, где ожидается высокая изменчивость между исследованиями из-за разнообразия типов вмешательств и популяций. Кроме того, прогнозные интервалы выражают ожидаемый диапазон истинных эффектов в будущих исследованиях — результат, который обычно не предоставляется в традиционных мета-анализах, но является необходимым для клиническогопринятия решений 18. Анализ также включает данные из английской и китайской литературы, систематически исследует источники гетерогенности с использованием различных аналитических подходов и явно учитывает ограничения, возникающие из-за географической концентрации доказательств.

Ключевое ограничение, о котором читателям стоит знать с самого начала, заключается в том, что включённые исследования охватывают разнородный набор вмешательств — от одной только моторной реабилитации до комбинированных фармакологических реабилитационных программ и электроакупунктуры — что создаёт важные трудности для объединения и интерпретации. Таким образом, данный анализ делает акцент на характеристике гетерогенности не меньше, чем на оценке единого объединённого эффекта.

Учитывая эти соображения, этот метаанализ был проведён с основной целью оценки влияния ранних реабилитационных вмешательств на восстановление неврологических функций у пациентов с острым инфарктом мозга, используя современные статистические методы для правильного учёта гетерогенности и предоставления клинически значимых оценок неопределённости.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Данное исследование не подлежит этическому рассмотрению и согласию участников.

1. Стратегия поиска литературы

  1. Получите доступ к следующим электронным базам данных: PubMed/MEDLINE, Центральный реестр контролируемых испытаний Кокрейна, Embase, Web of Science Core Collection и Китайская национальная инфраструктура знаний (CNKI).
  2. В PubMed постройте стратегию поиска, объединив три блока терминов с использованием булевого оператора AND.
  3. Для блока вмешательства введите следующую строку поиска в расширенном поиске PubMed: ('Ранняя реабилитация' ИЛИ 'Ранняя мобилизация' ИЛИ 'Ранняя передвижение' ИЛИ 'Ультраранняя реабилитация' ИЛИ 'Суперранняя реабилитация' ИЛИ 'Раннее реабилитационное вмешательство' ИЛИ 'Раннее реабилитационное лечение' ИЛИ 'Острая реабилитация' ИЛИ 'Ранняя физиотерапия' ИЛИ 'Ранняя эрготерапия' ИЛИ 'Ранняя нейрореабилитация').
  4. Для блокировки заболевания введите следующее: («Инфаркт мозга» ИЛИ «Инфаркт мозга» ИЛИ «Ишемический инсульт» ИЛИ «Цереброваскулярная авария» ИЛИ «CVA» ИЛИ «Острый инсульт» ИЛИ «ишемия мозга» ИЛИ «Ишемия мозга»).
  5. Комбинируйте интервенционные и состоятельные блоки в PubMed с помощью следующих методов: (Интервенционный блок) И (Блок состояния). Выполните результаты поиска и экспорта в формате Research Information Systems (RIS).
  6. Адаптируйте этот синтаксис поиска для каждой дополнительной базы данных, заменяя термины Медицинских тематических заголовков соответствующими контролируемыми словарами (например, Emtree для Embase) и корректируя теги полей. Для CNKI переведите ключевые термины на китайский эквивалент и используйте поля по предмету и ключевым словам.
  7. При первоначальном поиске не применяйте никаких ограничений по формулировкам или датам.
  8. Дополните электронный поиск, вручную отбирая списки литературы всех включённых исследований и соответствующих систематических обзоров. Откройте каждую включённую статью, ознакомьтесь с списком источников и определите дополнительные потенциально допустимые исследования, не зафиксированные поиском в базе данных.
  9. Проводите отслеживание цитирования по всем включённым исследованиям с помощью Google Scholar и Web of Science. В Google Scholar найдите каждое включённое исследование и нажмите «Цитировано», чтобы проверить ссылки на соответствие материалам.
  10. Ищите в основных реестрах клинических испытаний (ClinicalTrials.gov, Международная платформа реестра клинических испытаний Всемирной организации здравоохранения) неопубликованные завершённые испытания, соответствующие этим запросам.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Текущий поиск охватил пять основных баз данных. Дополнительные базы данных, такие как VIP, Wanfang, SinoMed и Scopus, не проводились, что может представлять собой ограничение. В будущих обновлениях этого обзора следует рассмотреть расширение охват базы данных для снижения риска пропуска исследований.

2. Отбор и отбор исследований

  1. Импортировать все выявленные записи из поиска в базе данных в программное обеспечение для систематического управления обзорами (например, Covidence). Перейдите на панель проекта, выберите «Импорт», загрузите все экспортированные файлы RIS/BibTeX и подтвердите импорт.
  2. Удаляйте дублирующиеся записи с помощью автоматической функции удаления дупликаций программного обеспечения. В случае Covidence перейдите на вкладку «Экран»; Дубликаты отмечаются автоматически. Проверьте отмеченные дубликаты и подтвердите удаление. Проверьте вручную, не было ли уникальных записей ошибочно объединённых.
  3. Назначьте двух независимых рецензентов для проверки всех записей на уровне заголовков и аннотации. Каждый рецензент входит в систему отдельно, чтобы обеспечить слепую оценку.
  4. Классифицируйте каждую запись как «Включить», «Исключить» или «Возможно». Применяйте решения на основе того, соответствует ли название и аннотация критериям популяции, вмешательства, сравнения и результатов, определённых ниже.
  5. Продвигайте любую запись, отмеченную как «Включить» или «Возможно» хотя бы одним рецензентом, в полный текст.
  6. Получите полный текст всех потенциально подходящих исследований через институциональные библиотечные услуги, межбиблиотеческий абонемент или прямой контакт с автором.
  7. При рассмотрении полного текста применяйте следующие критерии включения:
    1. Убедитесь, что исследование является РКИ. Убедитесь, что в популяции состоят взрослые пациенты (≥18 лет) с острым инфарктом мозга, подтверждённым визуализацией.
    2. Убедитесь, что вмешательство является программой ранней реабилитации, начатой примерно через 72 часа после инсульта (или ультраранним, если начато в течение 24 часов).
    3. Убедитесь, что контрольная группа получает стандартный уход или отсрочку реабилитации. Убедитесь, что исследование содержит хотя бы один из следующих результатов — баллы NIHSS, общий уровень ответа или показатели когнитивных функций; а период наблюдения составляет ≥28 дней.
  8. Исключать исследования, в которых первичным протестируемым вмешательством является фармакологическая реперфузионная терапия (например, рекомбинантный тканевый активатор плазминогена [rtPA]) без реабилитационного компонента, поскольку такие исследования не оценивают эффективность реабилитации.
  9. Исключать любое исследование, не соответствующее ни одному из вышеуказанных критериев включения. Задокументируйте причину исключения для каждой полнотекстовой статьи в программном обеспечении или в таблице.
  10. Разрешите разногласия между двумя рецензентами, назначив личную или виртуальную встречу. Обсуждайте каждый несовпадающий элемент записи по пунктам, ссылаясь на полный текст и критерии включения. Запишите окончательное консенсусное решение.
  11. Если консенсус по данной статье не удаётся достичь, обратитесь к третьему рецензенту для арбитража и фиксируйте арбитражное решение.
  12. После завершения отбора составьте диаграмму предпочтительных отчётных пунктов для систематических обзоров и метаанализов (PRISMA), документирующую количество выявленных записей, удаленных дубликатов, отфильтрованных записей, оценок полных текстов и включенных или исключённых исследований, с указанием причин.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Фаза отбора завершён, когда все документы рассмотрены, а схема блока утверждена.

3. Извлечение данных

  1. Создайте стандартизированную форму извлечения данных в таблице (например, Microsoft Excel).
  2. Включите следующие колонки: идентификатор исследования (первый автор и год), размер выборки для групп интервенции и контроль, демографические данные участников (средний возраст, распределение пола), подробное описание вмешательства, включая тип (например, моторная реабилитация, электроакупунктура, комбинированная фармакологическая реабилитация), время начала (часы после инсульта), частота и интенсивность сеансов, продолжительность программы вмешательства, описание лечения в контрольной группе, Используемые показатели исхода, среднее и стандартное отклонение (или стандартная ошибка) для непрерывных исходов в первичной конечной точке, количество событий и общее количество участников для дихотомических исходов и продолжительность наблюдения.
  3. Назначьте двух независимых рецензентов для извлечения данных из каждого включённого исследования. Каждый рецензент заполняет форму извлечения отдельно. После завершения сравните два набора данных по ячейкам. Устраните любые несоответствия, переанализировав исходную статью вместе и записав исправленное значение.
  4. Для исследований с отсутствующими или неясными данными постарайтесь связаться с соответствующим автором по электронной почте. Дайте минимум 2 недели на ответ, прежде чем приступать к работе с доступными данными.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Фаза извлечения данных завершена, когда оба рецензента достигнут согласия по всем извлечённым переменным для каждого включённого исследования.

4. Оценка качества

  1. Оцените риск смещения для всех включённых РКИ с помощью инструмента Cochrane Risk of Bias 2 (RoB 2), версия датирована августом 2019 годаили позже 18.
  2. Оценивайте каждое исследование по следующим пяти областям: смещение, возникающее в результате процесса рандомизации (D1), смещение, вызванное отклонениями от предполагаемых вмешательств (D2), смещение из-за отсутствующих данных результатов (D3), смещение при измерении результата (D4) и смещение при выборе опубликованного результата (D5).
  3. Для каждой области ответьте на все вопросы сигнализации в инструменте RoB 2 и присвоите оценку «Низкий риск смещения», «Некоторые опасения» или «Высокий риск смещения» согласно алгоритму, предоставленному инструменту.
  4. Определите общий риск предвзятости для каждого исследования на основе оценок на уровне домена, следуя алгоритму RoB 2: в целом «низкий риск», если все домены низкие, «Некоторые опасения», если хотя бы один домен вызывает опасения, но ни один не является высоким риском, и «Высокий риск», если хотя бы один домен является высоким риском.
  5. Пусть два рецензента проведут оценку независимо друг от друга. Сравните суждения по домену. Разрешайте разногласия путем обсуждения консенсуса, ссылаясь на оригинальное исследование и руководящий документ по RoB 2. Если консенсус не удаётся достичь, обратитесь к третьему рецензенту.
  6. Сгенерируйте сводный график (показывающий пропорции между областями) и светофорный график (показывающий оценки на уровне предмета для каждого исследования) с помощью пакета Robvis R или аналогичного инструмента визуализации.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Фаза оценки качества завершается после оценки всех исследований и создания графиков.

5. Статистический анализ

  1. Установите программное обеспечение R (версия 4.3.1 или выше). Откройте консоль R и установите необходимые пакеты, выполнив следующее: install.packages(c('meta', 'metafor')). Загрузите пакеты с library(meta) и library(metafor).
  2. Для непрерывных результатов (например, баллы NIHSS, показатели когнитивных функций) вычислите стандартизированную среднюю разницу (SMD) и её 95% CI для каждого исследования, используя функцию escalc() в metafor с мерой = 'SMD'.
  3. Для дихотомических исходов (например, общий уровень ответа) рассчитайте отношение риска (RR) и его 95% CI для каждого исследования с помощью функции escalc() с показателем = 'RR'.
  4. Объедините размеры эффектов с помощью модели случайных эффектов с оценкой REML. В R выполните мета-анализ с помощью следующего мета-пакета: m <- metacont(n.e, mean.e, sd.e, n.c, mean.c, sd.c, studlab, data, sm = 'SMD', method.tau = 'REML', hakn = TRUE). В качестве альтернативы используйте функцию rma() в метафоре с методом = 'REML' и test = 'knha'.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Корректировка HK применяется автоматически, когда hakn = TRUE (метапакет) или test = 'knha' (metafor пакет). Эта корректировка приводит к более широким и консервативным КИ, чем стандартный подход типа Вальда, что особенно важно, когда количество исследованийневелико — 18,19.
  5. Оценивайте статистическую гетерогенность, анализируя статистикуI-2 (доля дисперсии из-за различий между исследованиями), τ2 (абсолютная дисперсия между исследованиями) и тест Q Кокрана (p < 0,10 указывает на значительную гетерогенность). Эти значения автоматически отображаются в результатах мета-анализа.
  6. Рассчитайте 95% интервал прогнозирования, чтобы оценить диапазон реальных эффектов, ожидаемых в будущих исследованиях. В выходе мета-пакета интервал прогнозирования сообщается автоматически при подгонке модели случайных эффектов. Сообщите об этом интервале вместе с CI.
  7. Проводите заранее определённый анализ подгрупп по типу вмешательства (только реабилитация против наркотиков плюс реабилитации) и по времени (ультраранний [<24 ч] против ранних [24–72 ч]). Используйте функцию update() или укажите аргументы подгруппы в metacont(). Проверьте различия подгрупп с помощью статистики Q-между.
  8. Проведите анализ чувствительности, ограничив анализ только РКИ, исключая нерандомизированные исследования или исследования с высоким риском смещения. Сравните объединённую оценку и статистику гетерогенности до и после исключения.
  9. Оцените потенциальное публиковое смещение, сгенерируя стандартный вороночный график с использованием воронки() и контурно-усиленный вороночный график с использованием пакета metafor. Визуально осмотрите на асимметрию.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Учитывая небольшое количество исследований, формальные тесты (например, тест Эггера) могут быть недостаточно мощными и должны интерпретироваться с осторожностью. Фаза статистического анализа завершается после того, как все объединённые оценки, анализы подгрупп, анализ чувствительности и оценки предвзятости публикаций будут сгенерированы и зафиксированы.
  10. Если значительная гетерогенность сохраняется после анализа чувствительности и подгрупповых анализов, проводите исследовательскую мета-регрессию с использованием функции rma() с ковариатами на уровне исследования (например, временное окно, статус комбинированной терапии) для формирования гипотез о источниках гетерогенности.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Учитывая обычно небольшое количество исследований, эти анализы являются исключительно гипотезами.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Комплексный поиск литературы изначально выявил 528 потенциально значимых записей в пяти базах данных: PubMed (n = 74), Cochrane Library (n = 57), Embase (n = 12), Web of Science (n = 20) и CNKI (n = 365). После удаления дубликат осталось 274 уникальных записи для проверки. После рассмотрения заголовка и аннотации было исключено 186 записей за несоответствие первоначальным критериям отбора. Из оставшихся 88 записей, отфильтрованных на уровне абстрактных данных, 69 были исключены по различ...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

В этом мета-анализе была оценена эффективность ранних реабилитационных вмешательств для восстановления неврологических функций у пациентов с острым инфарктом мозга. Комплексный анализ 8 РКИ (первичный синтез), охватывающих 711 участников, даёт важное понимание как потенциальных преимуществ, так и существенных сложностей при синтезе данных в этой области. Первичный анализ с использованием оценки REML с корректировкой HK выявил тенденцию к улучшению баллов NIHSS при ранних реабилитационных...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Ни одного.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
CNKITsinghua Univ./CNKIhttps://www.cnki.net/
Cochrane LibraryCochrane Collaborationhttps://www.cochranelibrary.com/
Cochrane RoB 2 toolCochrane Collaborationhttps://www.riskofbias.info/
CovidenceVeritas Health Innovationhttps://www.covidence.org/
EmbaseElsevierhttps://www.embase.com/
Google ScholarGoogle LLChttps://scholar.google.com/
meta R packageCRANhttps://cran.r-project.org/package=meta
metafor R packageCRANhttps://cran.r-project.org/package=metafor
Microsoft ExcelMicrosoft Corporationhttps://www.microsoft.com/excel
PubMed/MEDLINENational Library of Medicinehttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
R software (version 4.3.1+)R Foundationhttps://www.r-project.org/
robvis R packageCRANhttps://cran.r-project.org/package=robvis
Web of ScienceClarivate Analyticshttps://www.webofscience.com/

Ссылки

  1. GBD 2019 Stroke Collaborators. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990–2019:a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet Neurol. 20 (10), 795-820 (2021).
  2. Herpich, F., Rincon, F. Management of acute ischemic stroke. Crit Care Med. 48 (11), 1654-1663 (2020).
  3. GBD 2016 Stroke Collaborators. Global, regional, and national burden of stroke, 1990–2016:a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet Neurol. 18 (5), 439-458 (2019).
  4. Le Danseur, M. Stroke rehabilitation. Crit Care Nurs Clin North Am. 32 (1), 97-108 (2020).
  5. Gorman, C., Gustafsson, L. The use of augmented reality for rehabilitation after stroke: A narrative review. Disabil Rehabil Assist Technol. 17 (4), 409-417 (2022).
  6. Murphy, T. H., Corbett, D. Plasticity during stroke recovery: From synapse to behaviour. Nat Rev Neurosci. 10 (12), 861-872 (2009).
  7. Krakauer, J. W., et al. Getting neurorehabilitation right: What can be learned from animal models? Neurorehabil Neural Repair. 26 (8), 923-931 (2012).
  8. Ding, R., Zhang, H. Efficacy of very early mobilization in patients with acute stroke: A systematic review and meta-analysis. Ann Palliat Med. 10 (11), 11776-11784 (2021).
  9. Giuriati, S., et al. The effect of aquatic physical therapy in patients with stroke: A systematic review and meta-analysis. Top Stroke Rehabil. 28 (1), 19-32 (2021).
  10. Su, F., Xu, W. Enhancing brain plasticity to promote stroke recovery. Front Neurol. 11, 554089(2020).
  11. Kwakkel, G., et al. Motor rehabilitation after stroke: European Stroke Organisation (ESO) consensus-based definition and guiding framework. Eur Stroke J. 8 (4), 880-894 (2023).
  12. Hirsch, T., et al. A first step toward the operationalization of the learned non-use phenomenon: A delphi study. Neurorehabil Neural Repair. 35 (5), 383-392 (2021).
  13. Knapp, P., et al. Frequency of anxiety after stroke: An updated systematic review and meta-analysis of observational studies. Int J Stroke. 15 (3), 244-255 (2020).
  14. Langhorne, P., Ramachandra, S. Organised inpatient (stroke unit) care for stroke: Network meta-analysis. Cochrane Database Syst Rev. 4 (4), CD000197(2020).
  15. Cumming, T. B., et al. Very early mobilization after stroke fast-tracks return to walking: Further results from the phase II AVERT randomized controlled trial. Stroke. 42 (1), 153-158 (2011).
  16. Miranda, M. deA., et al. Early mobilization in acute stroke phase:a systematic review. Top Stroke Rehabil. 30 (2), 157-168 (2023).
  17. Sundseth, A., Thommessen, B., Rønning, O. M. Outcome after mobilization within 24 hours of acute stroke: A randomized controlled trial. Stroke. 43 (9), 2389-2394 (2012).
  18. Higgins, J. P. T., et al. Cochrane handbook for systematic reviews of interventions version 6.5 (updated august 2024). , Cochrane. Available from: www.training.cochrane.org/handbook (2024).
  19. IntHout, J., Ioannidis, J. P., Borm, G. F. The Hartung-Knapp-Sidik-Jonkman method for random effects meta-analysis is straightforward and considerably outperforms the standard DerSimonian-Laird method. BMC Med Res Methodol. 14, 25(2014).
  20. Shindo, A., et al. Treatment of acute cerebral artery occlusion using the penumbra system: Our early experience. Neurol Med Chir (Tokyo). 54 (6), 441-449 (2014).
  21. Chen, W., Liu, Q. Analysis of clinical effectiveness of early comprehensive rehabilitation treatment for patients with acute thrombotic cerebral infarction. Primary Med Forum. 28 (10), 22-24 (2024).
  22. Guo, X. Effects of early rehabilitation treatment on neurological function and motor function in patients with acute cerebral infarction. Reflex Ther Rehabil Med. 3 (1), 136-138 (2022).
  23. Fan, L., Yu, Y. P., Zhang, J. X., Li, X. T. Effect of early rehabilitation training on treatment of hemiplegic patients with acute cerebral infarction. Clin Med Res Pract. 4 (8), 167-168 (2019).
  24. Dai, X. Y., Wang, Y., Chen, W. Study on the therapeutic effect and mechanism of early rehabilitation training on hemiplegic patients with acute cerebral infarction. Chongqing Med. 46 (21), 2940-2944 (2017).
  25. Ma, C. C., et al. Curative effect of intravenous thrombolysis combined with super early neurological rehabilitation in acute cerebral infarction patients. J Am Geriatr Soc. 67 (S1), S603(2019).
  26. Zeng, F. J., et al. Effects of notoginseng extract and early rehabilitation on the microcirculation and hemorheology in patients with cerebral infarction. Chin J Clin Rehabil. 8 (31), 7078-7080 (2004).
  27. Liu, L. L., Liu, P. N., Li, X. A., Li, Y. N. Ultra-early electroacupuncture rehabilitation for intravenous thrombolysis-induced cerebral infarction. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 27 (21), 10419-10426 (2023).
  28. Huang, F. Q., et al. Add-on therapy with frozylane for the early rehabilitation of neurological impairment in acute cerebral infarction. Chin J Clin Rehabil. 8 (7), 1210-1211 (2004).
  29. Zeiler, S. R., Bhatt, D. L., Engel, A. K. Should we care about early post-stroke rehabilitation? A review of its benefits, harms, and the critical time window. Stroke. 51 (3), e27(2020).
  30. Rost, N. S., et al. Post-stroke cognitive impairment and dementia. Circ Res. 130 (8), 1252-1271 (2022).
  31. Milosevich, E. T., et al. Domain-specific cognitive impairment 6 months after stroke: The value of early cognitive screening. Int J Stroke. 19 (3), 331-341 (2024).
  32. Jokinen, H., et al. Post-stroke cognitive impairment is common even after successful clinical recovery. Eur J Neurol. 22 (9), 1288-1294 (2015).
  33. Bernhardt, J., et al. Early mobilization after stroke: Early adoption but limited evidence. Stroke. 46 (4), 1141-1146 (2015).
  34. Rethnam, V., et al. Early mobilization after stroke: Do clinical practice guidelines support clinicians’ decision-making? Front Neurol. 12, 606525(2021).
  35. Levin, M. F., Demers, M. Motor learning in neurological rehabilitation. Disabil Rehabil. 43 (24), 3445-3453 (2021).
  36. Naito, Y., et al. Association between out-of-bed mobilization and complications of immobility in acute phase of severe stroke: A retrospective observational study. J Stroke Cerebrovasc Dis. 29 (10), 105112(2020).
  37. Siniscalchi, A. Use of stroke scales in clinical practice: Current concepts. Turk J Emerg Med. 22 (3), 119-124 (2022).
  38. Liu, N., et al. Randomized controlled trial of early rehabilitation after intracerebral hemorrhage stroke: Difference in outcomes within 6 months of stroke. Stroke. 45 (12), 3502-3507 (2014).
  39. VanGilder, J. L., et al. Post-stroke cognitive impairments and responsiveness to motor rehabilitation: A review. Curr Phys Med Rehabil Rep. 8 (4), 461-468 (2020).
  40. Bernhardt, J., et al. Early rehabilitation after stroke. Curr Opin Neurol. 30 (1), 48-54 (2017).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

233233NIHSS

Похожие статьи