Акселерометрия в реабилитации после инсульта. Современный взгляд на оценку физической активности

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Вопрос повышения качества реабилитационных подходов становится особенно актуальным, поскольку ожидается, что количество людей с инвалидностью, вызванной инсультом, будет расти благодаря достижениям в области лечения, которые способствуют увеличению общей выживаемости пациентов. Улучшение понимания физической активности во время реабилитации после инсульта имеет важное значение, так как физическая активность напрямую связана с процессом восстановления пациентов. Она не только способствует восстановлению после инсульта, но и улучшает состояние сердечно-сосудистой системы, когнитивные и двигательные функции, поднимает настроение и увеличивает выживаемость. В данном обзоре авторами проанализированы литературные данные, посвящённые применению акселерометрии на первом этапе реабилитации после инсульта. Акселерометрия количественно оценивает физическую активность, регистрируя движения с помощью акселерометров, которые измеряют ускорение по одной или нескольким осям. Акселерометрия представляет собой перспективный инструмент для улучшения измерения интенсивности физической активности во время реабилитации, хотя на практике её использование остаётся ограниченным. Применение фреймворков V3 и V3+, которые охватывают аспекты проверки эргономичности, аналитической и клинической валидации, подчёркивает важность комплексной оценки инструментов, основанных на акселерометрии. Доступные данные подтверждают эффективность акселерометрии в определении интенсивности физической активности, а также указывают на существующий разрыв в данных аналитических и клинических исследований.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Марина Алексеевна Козлякова

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова

Автор, ответственный за переписку.
Email: forib@inbox.ru
ORCID iD: 0009-0008-4141-4142

студент

Россия, Москва

Анна Владимировна Сиротенко

Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского

Email: sirotenkoan19@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0004-7861-0949
SPIN-код: 1230-8576

студент

Россия, Симферополь

Арнэлла Руслановна Чепнян

Кубанский государственный медицинский университет

Email: arnella.chepnyan01@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-5049-202X

студент

Россия, Краснодар

Ангелина Николаевна Экизова

Кубанский государственный медицинский университет

Email: gelya438@gmail.com
ORCID iD: 0009-0009-2206-0040

студент

Россия, Краснодар

Ролан Эрнесович Мефаев

Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского

Email: mefaev97@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6480-3011
SPIN-код: 1909-1887

студент

Россия, Симферополь

Амир Муратович Жачемуков

Кубанский государственный медицинский университет

Email: amirzhachemukov@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-9729-5345

студент

Россия, Краснодар

Полина Вячеславовна Горлина

Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова

Email: korraletolv@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-1174-4529

студент

Россия, Санкт-Петербург

Милена Вячеславовна Вахтинская

Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова

Email: milena.vah@icloud.com
ORCID iD: 0009-0001-6044-4485

студент

Россия, Санкт-Петербург

Элина Айратовна Хакова

Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова

Email: elinahackova@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0003-4719-1019

студент

Россия, Санкт-Петербург

Айрат Рамирович Галимов

Башкирский государственный медицинский университет

Email: galimov-1940@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4403-0204
SPIN-код: 8742-4109

канд. мед. наук, доцент

Россия, Уфа

Жасур Мамасолиевич Холиков

Башкирский государственный медицинский университет

Email: holikovzasur11@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-5224-8253

студент

Россия, Уфа

Дмитрий Игоревич Гончаров

Кубанский государственный медицинский университет

Email: boss.dm00@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-5908-2934

студент

Россия, Краснодар

София Талабаниевна Юсубова

Кубанский государственный медицинский университет

Email: yusubova_so@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-0172-9583

студент

Россия, Краснодар

Руслан Галиевич Хасанов

Башкирский государственный медицинский университет

Email: Rus.khasanov.1@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-2635-1616

студент

Россия, Уфа

Список литературы

  1. Клочихина О.А., Шпрах В.В., Стаховская Л.В., и др. Показатели заболеваемости инсультом и смертности от него на территориях, вошедших в Федеральную программу реорганизации помощи пациентам с инсультом // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2021. Т. 121, № 3–2. С. 22–28. doi: 10.17116/jnevro202112103222
  2. Tsao C.W., Aday A.W., Almarzooq Z.I., et al. Heart Disease and Stroke Statistics-2023 Update: A Report From the American Heart Association // Circulation. 2023. Vol. 147, N 8. P. 93–621. doi: 10.1161/CIR.0000000000001123
  3. Ковальчук В.В., Баранцевич Е.Р., Галкин А.С., и др. Мультидисциплинарный принцип ведения пациентов после инсульта. Критерии эффективности и факторы успеха реабилитации // Медицинский алфавит. 2020. № 22. С. 15–21. doi: 10.33667/2078-5631-2020-22-15-21
  4. French M.A., Roemmich R.T., Daley K., et al. Precision Rehabilitation: Optimizing Function, Adding Value to Health Care // Arch Phys Med Rehabil. 2022. Vol. 103, N 6. P. 1233–1239. doi: 10.1016/j.apmr.2022.01.154
  5. Miller L.S., Forer S.K. History and Efficacy of the “Three-Hour Rule” // PM R. 2021. Vol. 13, N 5. P. 535–539. doi: 10.1002/pmrj.12532
  6. Beaulieu C.L., Peng J., Hade E.M., et al. Level of Effort and 3 Hour Rule Compliance // Arch Phys Med Rehabil. 2019. Vol. 100, N 10. P. 1827–1836. doi: 10.1016/j.apmr.2019.01.014
  7. Lohse K.R., Lang C.E., Boyd L.A. Is more better? Using metadata to explore dose-response relationships in stroke rehabilitation // Stroke. 2014. Vol. 45, N 7. P. 2053–2058. doi: 10.1161/STROKEAHA.114.004695
  8. Власова И.А. Физические упражнения в системе медицинской реабилитации (лекция) // Acta Biomedica Scientifica. 2018. Т. 3, № 2. С. 134–137. doi: 10.29413/ABS.2018-3.2.25
  9. Howley E.T. Type of activity: resistance, aerobic and leisure versus occupational physical activity // Med Sci Sports Exerc. 2001. Vol. 33, N 6. P. 364–369; discussion S419–20. doi: 10.1097/00005768-200106001-00005
  10. Thivel D., Tremblay A., Genin P.M., et al. Physical Activity, Inactivity, and Sedentary Behaviors: Definitions and Implications in Occupational Health // Front Public Health. 2018. Vol. 6. P. 288. doi: 10.3389/fpubh.2018.00288
  11. Billinger S.A., Arena R., Bernhardt J., et al. Physical activity and exercise recommendations for stroke survivors: a statement for healthcare professionals from the American Heart Association/ American Stroke Association // Stroke. 2014. Vol. 45, N 8. P. 2532–2553. doi: 10.1161/STR.0000000000000022
  12. Gallanagh S., Quinn T.J., Alexander J., Walters M.R. Physical activity in the prevention and treatment of stroke // ISRN Neurol. 2011. Vol. 2011. P. 953818. doi: 10.5402/2011/953818
  13. Kendall B.J., Gothe N.P. Effect of Aerobic Exercise Interventions on Mobility among Stroke Patients: A Systematic Review // Am J Phys Med Rehabil. 2016. Vol. 95, N 3. P. 214–224. doi: 10.1097/PHM.0000000000000416
  14. Kramer S.F., Hung S.H., Brodtmann A. The Impact of Physical Activity Before and After Stroke on Stroke Risk and Recovery: a Narrative Review // Curr Neurol Neurosci Rep. 2019. Vol. 19, N 6. P. 28. doi: 10.1007/s11910-019-0949-4
  15. Lee I.M., Shiroma E.J., Lobelo F., et al. Effect of physical inactivity on major non-communicable diseases worldwide: an analysis of burden of disease and life expectancy // Lancet. 2012. Vol. 380, N 9838. P. 219–29. doi: 10.1016/S0140-6736(12)61031-9
  16. Loprinzi P.D., Addoh O. Accelerometer-Determined Physical Activity and All-Cause Mortality in a National Prospective Cohort Study of Adults Post-Acute Stroke // Am J Health Promot. 2018. Vol. 32, N 1. P. 24–27. doi: 10.1177/0890117117720061
  17. Piercy K.L., Troiano R.P., Ballard R.M., et al. The Physical Activity Guidelines for Americans // JAMA. 2018. Vol. 320, N 19. P. 2020–2028. doi: 10.1001/jama.2018.14854
  18. Saunders D.H., Greig C.A., Mead G.E. Physical activity and exercise after stroke: review of multiple meaningful benefits // Stroke. 2014. Vol. 45, N 12. P. 3742–3747. doi: 10.1161/STROKEAHA.114.004311
  19. Saunders D.H., Sanderson M., Hayes S., et al. Physical fitness training for stroke patients // Cochrane Database Syst Rev. 2020. Vol. 3, N 3. P. CD003316. doi: 10.1002/14651858.CD003316.pub7
  20. Lee C.D., Folsom A.R., Blair S.N. Physical activity and stroke risk: a meta-analysis // Stroke. 2003. Vol. 34, N 10. P. 2475–2481. doi: 10.1161/01.STR.0000091843.02517.9D
  21. Lee J.Y., Kwon S., Kim W.S., et al. Feasibility, reliability, and validity of using accelerometers to measure physical activities of patients with stroke during inpatient rehabilitation // PLoS One. 2018. Vol. 13, N 12. P. e0209607. doi: 10.1371/journal.pone.0209607
  22. Мельникова Е.А., Старкова Е.Ю., Разумов А.Н. Современный подход к физической реабилитации функций верхней конечности после инсульта. Обзор литературы // Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физической культуры. 2023. Т. 100, № 1. С. 42–53. doi: 10.17116/kurort202310001142
  23. Fini N.A., Holland A.E., Keating J., et al. How Physically Active Are People Following Stroke? Systematic Review and Quantitative Synthesis // Phys Ther. 2017. Vol. 97, N 7. P. 707–717. doi: 10.1093/ptj/pzx038
  24. van der Ploeg H.P., Hillsdon M. Is sedentary behaviour just physical inactivity by another name? // Int J Behav Nutr Phys Act. 2017. Vol. 14, N 1. P. 142. doi: 10.1186/s12966-017-0601-0
  25. Braakhuis H.E.M., Roelofs J.M.B., Berger M.A.M., et al. Intensity of daily physical activity — a key component for improving physical capacity after minor stroke? // Disabil Rehabil. 2022. Vol. 44, N 13. P. 3048–3053. doi: 10.1080/09638288.2020.1851781
  26. Gothe N.P., Bourbeau K. Associations Between Physical Activity Intensities and Physical Function in Stroke Survivors // Am J Phys Med Rehabil. 2020. Vol. 99, N 8. P. 733–738. doi: 10.1097/PHM.0000000000001410
  27. Koopman A.D., Eken M.M., van Bezeij T., et al. Does clinical rehabilitation impose sufficient cardiorespiratory strain to improve aerobic fitness? // J Rehabil Med. 2013. Vol. 45, N 1. P. 92–98. doi: 10.2340/16501977-1072
  28. Sage M., Middleton L.E., Tang A., et al. Validity of rating of perceived exertion ranges in individuals in the subacute stage of stroke recovery // Top Stroke Rehabil. 2013. Vol. 20, N 6. P. 519–27. doi: 10.1310/tsr2006-519
  29. Забина Е.Ю., Зиновьева В.А., Попович М.В., и др. Опыт использования акселерометра для оценки уровня физической активности населения // Профилактическая медицина. 2017. Т. 20, № 5. С. 54–58. doi: 10.17116/profmed201720554-58
  30. Chen K.Y., Bassett D.R. Jr. The technology of accelerometry-based activity monitors: current and future // Med Sci Sports Exerc. 2005. Vol. 37, N 11. P. 490–500. doi: 10.1249/01.mss.0000185571.49104.82
  31. Yang C.C., Hsu Y.L. A review of accelerometry-based wearable motion detectors for physical activity monitoring // Sensors (Basel). 2010. Vol. 10, N 8. P. 7772–7788. doi: 10.3390/s100807772
  32. Mtaweh H., Tuira L., Floh A.A., Parshuram C.S. Indirect Calorimetry: History, Technology, and Application // Front Pediatr. 2018. N 6. P. 257. doi: 10.3389/fped.2018.00257
  33. Katzan I., Schuster A., Kinzy T. Physical Activity Monitoring Using a Fitbit Device in Ischemic Stroke Patients: Prospective Cohort Feasibility Study // JMIR Mhealth Uhealth. 2021. Vol. 9, N 1. P. e14494. doi: 10.2196/14494
  34. Goldsack J.C., Coravos A., Bakker J.P., et al. Verification, analytical validation, and clinical validation (V3): the foundation of determining fit-for-purpose for Biometric Monitoring Technologies (BioMeTs) // NPJ Digit Med. 2020. Vol. 3. P. 55. doi: 10.1038/s41746-020-0260-4
  35. Westerterp K.R. Doubly labelled water assessment of energy expenditure: principle, practice, and promise // Eur J Appl Physiol. 2017. Vol. 117, N 7. P. 1277–1285. doi: 10.1007/s00421-017-3641-x
  36. Kenny G.P., Notley S.R., Gagnon D. Direct calorimetry: a brief historical review of its use in the study of human metabolism and thermoregulation // Eur J Appl Physiol. 2017. Vol. 117, N 9. P. 1765–1785. doi: 10.1007/s00421-017-3670-5
  37. Chastin S.F.M., De Craemer M., De Cocker K., et al. How does light-intensity physical activity associate with adult cardiometabolic health and mortality? Systematic review with meta-analysis of experimental and observational studies // Br J Sports Med. 2019. Vol. 53, N 6. P. 370–376. doi: 10.1136/bjsports-2017-097563
  38. Pate R.R., Pratt M., Blair S.N., et al. Physical activity and public health. A recommendation from the Centers for Disease Control and Prevention and the American College of Sports Medicine // JAMA. 1995. Vol. 273, N 5. P. 402–407. doi: 10.1001/jama.273.5.402
  39. Ainsworth B.E., Haskell W.L., Herrmann S.D., et al. 2011 Compendium of Physical Activities: a second update of codes and MET values // Med Sci Sports Exerc. 2011. Vol. 43, N 8. P. 1575–1581. doi: 10.1249/MSS.0b013e31821ece12
  40. Fonte G., Schreiber C., Areno G., et al. Metabolic Energy Expenditure and Accelerometer-Determined Physical Activity Levels in Post-Stroke Hemiparetic Patients // J Stroke Cerebrovasc Dis. 2022. Vol. 31, N 5. P. 106397. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2022.106397
  41. Danielsson A., Willén C., Sunnerhagen K.S. Measurement of energy cost by the physiological cost index in walking after stroke // Arch Phys Med Rehabil. 2007. Vol. 88, N 10. P. 1298–1303. doi: 10.1016/j.apmr.2007.06.760
  42. Mendes M.A., da Silva I., Ramires V., et al. Metabolic equivalent of task (METs) thresholds as an indicator of physical activity intensity // PLoS One. 2018. Vol. 13, N 7. P. e0200701. doi: 10.1371/journal.pone.0200701
  43. Billinger S.A., Coughenour E., Mackay-Lyons M.J., Ivey F.M. Reduced cardiorespiratory fitness after stroke: biological consequences and exercise-induced adaptations // Stroke Res Treat. 2012. Vol. 2012. P. 959120. doi: 10.1155/2012/959120
  44. Smith A.C., Saunders D.H., Mead G. Cardiorespiratory fitness after stroke: a systematic review // Int J Stroke. 2012. Vol. 7, N 6. P. 499–510. doi: 10.1111/j.1747-4949.2012.00791.x
  45. Сверчков В.В., Быков Е.В. Кардиореспираторная выносливость обратно пропорциональна тяжести метаболического синдрома у мужчин // Биомедицина. 2023. Т. 19, № 2. С. 61–68. doi: 10.33647/2074-5982-19-2-61-68
  46. Jacobs P. NSCA’s Essentials of Training Special Populations. Human Kinetics: Champaign, IL, USA, 2017. Р. 341–365.
  47. Bakker J.P., Barge R., Cobb B., et al. V3+: An extension to the V3 framework to ensure user-centricity and scalability of sensor-based digital health technologies [Internet]. 2024. Available from: https://datacc.dimesociety.org/wp-content/uploads/2024/02/V3_-An-extension-to-the-V3-framework-to-ensure-user-centricity-and-scalability-of-sDHTs-Preprint.pdf
  48. Kaminsky L.A., Arena R., Ellingsen Ø., et al. Cardiorespiratory fitness and cardiovascular disease — The past, present, and future // Prog Cardiovasc Dis. 2019. Vol. 62, N 2. P. 86–93. doi: 10.1016/j.pcad.2019.01.002
  49. Ellis R., Kelly P., Huang C., et al. Sensor Verification and Analytical Validation of Algorithms to Measure Gait and Balance and Pronation/ Supination in Healthy Volunteers // Sensors (Basel). 2022. Vol. 22, N 16. P. 6275. doi: 10.3390/s22166275
  50. Robin J., Harrison J.E., Kaufman L.D., et al. Evaluation of Speech-Based Digital Biomarkers: Review and Recommendations // Digit Biomark. 2020. Vol. 4, N 3. P. 99–108. doi: 10.1159/000510820
  51. Arvidsson D., Fridolfsson J., Börjesson M., et al. Re-examination of accelerometer data processing and calibration for the assessment of physical activity intensity // Scand J Med Sci Sports. 2019. Vol. 29, N 10. P. 1442–1452. doi: 10.1111/sms.13470
  52. Migueles J.H., Cadenas-Sanchez C., Ekelund U., et al. Accelerometer Data Collection and Processing Criteria to Assess Physical Activity and Other Outcomes: A Systematic Review and Practical Considerations // Sports Med. 2017. Vol. 47, N 9. P. 1821–1845. doi: 10.1007/s40279-017-0716-0
  53. Santos-Lozano A., Marín P.J., Torres-Luque G., et al. Technical variability of the GT3X accelerometer // Med Eng Phys. 2012. Vol. 34, N 6. P. 787–790. doi: 10.1016/j.medengphy.2012.02.005
  54. White J.W. 3rd, Finnegan O.L., Tindall N., et al. Comparison of raw accelerometry data from ActiGraph, Apple Watch, Garmin, and Fitbit using a mechanical shaker table // PLoS One. 2024. Vol. 19, N 3. P. e0286898. doi: 10.1371/journal.pone.0286898
  55. Büsching F., Kulau U., Gietzelt M., Wolf L. Comparison and validation of capacitive accelerometers for health care applications // Comput Methods Programs Biomed. 2012. Vol. 106, N 2. P. 79–88. doi: 10.1016/j.cmpb.2011.10.009
  56. Joseph C., Strömbäck B., Hagströmer M., Conradsson D. Accelerometry: A feasible method to monitor physical activity during sub-acute rehabilitation of persons with stroke // J Rehabil Med. 2018. Vol. 50, N 5. P. 429–434. doi: 10.2340/16501977-2326
  57. Strømmen A.M., Christensen T., Jensen K. Quantitative measurement of physical activity in acute ischemic stroke and transient ischemic attack // Stroke. 2014. Vol. 45, N 12. P. 3649–3655. doi: 10.1161/STROKEAHA.114.006496
  58. Fini N.A., Holland A.E., Keating J., et al. How is physical activity monitored in people following stroke? // Disabil Rehabil. 2015. Vol. 37, N 19. P. 1717–1731. doi: 10.3109/09638288.2014.978508
  59. Gebruers N., Vanroy C., Truijen S., et al. Monitoring of physical activity after stroke: a systematic review of accelerometry-based measures // Arch Phys Med Rehabil. 2010. Vol. 91, N 2. P. 288–297. doi: 10.1016/j.apmr.2009.10.025
  60. Klassen T.D., Semrau J.A., Dukelow S.P., et al. Consumer-Based Physical Activity Monitor as a Practical Way to Measure Walking Intensity During Inpatient Stroke Rehabilitation // Stroke. 2017. Vol. 48, N 9. P. 2614–2617. doi: 10.1161/STROKEAHA.117.018175
  61. Peters D.M., O’Brien E.S., Kamrud K.E., et al. Utilization of wearable technology to assess gait and mobility post-stroke: a systematic review // J Neuroeng Rehabil. 2021. Vol. 18, N 1. P. 67. doi: 10.1186/s12984-021-00863-x
  62. Maher C., Szeto K., Arnold J. The use of accelerometer-based wearable activity monitors in clinical settings: current practice, barriers, enablers, and future opportunities // BMC Health Serv Res. 2021. Vol. 21, N 1. P. 1064. doi: 10.1186/s12913-021-07096-7
  63. Freedson P., Bowles H.R., Troiano R., Haskell W. Assessment of physical activity using wearable monitors: recommendations for monitor calibration and use in the field // Med Sci Sports Exerc. 2012. Vol. 44, N 1. P. 1–4. doi: 10.1249/MSS.0b013e3182399b7e
  64. Evenson K.R., Goto M.M., Furberg R.D. Systematic review of the validity and reliability of consumer-wearable activity trackers // Int J Behav Nutr Phys Act. 2015. Vol. 12. P. 159. doi: 10.1186/s12966-015-0314-1
  65. Faria G.S., Polese J.C., Ribeiro-Samora G.A., et al. Validity of the accelerometer and smartphone application in estimating energy expenditure in individuals with chronic stroke // Braz J Phys Ther. 2019. Vol. 23, N 3. P. 236–243. doi: 10.1016/j.bjpt.2018.08.003
  66. Wu W.J., Yu H.B., Tai W.H., et al. Validity of Actigraph for Measuring Energy Expenditure in Healthy Adults: A Systematic Review and Meta-Analysis // Sensors (Basel). 2023. Vol. 23, N 20. P. 8545. doi: 10.3390/s23208545
  67. Veras L.d.S. Calibration and validation of accelerometers: Establishing new equations for energy expenditure and ground reaction force prediction: dissertation. 2019. Available from: https://github.com/verasls/MSc_dissertation?ysclid=m547g0ul7l433901886
  68. Lyden K., Kozey S.L., Staudenmeyer J.W., Freedson P.S. A comprehensive evaluation of commonly used accelerometer energy expenditure and MET prediction equations // Eur J Appl Physiol. 2011. Vol. 111, N 2. P. 187–201. doi: 10.1007/s00421-010-1639-8
  69. Freedson P.S., Melanson E., Sirard J. Calibration of the Computer Science and Applications, Inc. accelerometer // Med Sci Sports Exerc. 1998. Vol. 30, N 5. P. 777–781. doi: 10.1097/00005768-199805000-00021
  70. Crouter S.E., Clowers K.G., Bassett D.R. Jr. A novel method for using accelerometer data to predict energy expenditure // J Appl Physiol (1985). 2006. Vol. 100, N 4. P. 1324–1331. doi: 10.1152/japplphysiol.00818.2005
  71. Daniel C.R., Yazbek P., Santos A.C.A., Battistella L.R. Validity study of a triaxial accelerometer for measuring energy expenditure in stroke inpatients of a physical medicine and rehabilitation center // Top Stroke Rehabil. 2023. Vol. 30, N 4. P. 402–409. doi: 10.1080/10749357.2022.2058292
  72. Pfeiffer K.A., Clevenger K.A., Kaplan A., et al. Accessibility and use of novel methods for predicting physical activity and energy expenditure using accelerometry: a scoping review // Physiol Meas. 2022. Vol. 43, N 9. doi: 10.1088/1361-6579/ac89ca
  73. Sasaki J.E., Hickey A., Mavilia M., et al. Validation of the Fitbit wireless activity tracker for prediction of energy expenditure // J Phys Act Health. 2015. Vol. 12, N 2. P. 149–154. doi: 10.1123/jpah.2012-0495
  74. U.S. Department of Health and Human Services FDA Center for Drug Evaluation and Research; U.S. Department of Health and Human Services FDA Center for Biologics Evaluation and Research; U.S. Department of Health and Human Services FDA Center for Devices and Radiological Health. Guidance for industry: patient-reported outcome measures: use in medical product development to support labeling claims: draft guidance // Health Qual Life Outcomes. 2006. Vol. 4. P. 79. doi: 10.1186/1477-7525-4-79
  75. Parker F.R. Department of Health and Human Services, US Food and Drug Administration: Authority and responsibility. FDA Administration Enforce Man // CRC. 2005. Р. 21–60.
  76. Herrington W.G., Goldsack J.C., Landray MJ. Increasing the use of mobile technology-derived endpoints in clinical trials // Clin Trials. 2018. Vol. 15, N 3. P. 313–315. doi: 10.1177/1740774518755393
  77. Hart T., Dijkers M.P., Whyte J., et al. A Theory-Driven System for the Specification of Rehabilitation Treatments // Arch Phys Med Rehabil. 2019. Vol. 100, N 1. P. 172–180. doi: 10.1016/j.apmr.2018.09.109
  78. Van Stan J.H., Whyte J., Duffy J.R., et al. Voice Therapy According to the Rehabilitation Treatment Specification System: Expert Consensus Ingredients and Targets // Am J Speech Lang Pathol. 2021. Vol. 30, N 5. P. 2169–2201. doi: 10.1044/2021_AJSLP-21-00076
  79. Lynch E.A., Jones T.M., Simpson D.B., et al. ACTIOnS Collaboration. Activity monitors for increasing physical activity in adult stroke survivors // Cochrane Database Syst Rev. 2018. Vol. 7, N 7. P. CD012543. doi: 10.1002/14651858.CD012543.pub2
  80. Mansfield A., Wong J.S., Bryce J., et al. Use of Accelerometer-Based Feedback of Walking Activity for Appraising Progress With Walking-Related Goals in Inpatient Stroke Rehabilitation: A Randomized Controlled Trial // Neurorehabil Neural Repair. 2015. Vol. 29, N 9. P. 847–857. doi: 10.1177/1545968314567968
  81. Mattlage A.E., Redlin S.A., Rippee M.A., et al. Use of Accelerometers to Examine Sedentary Time on an Acute Stroke Unit // J Neurol Phys Ther. 2015. Vol. 39, N 3. P. 166–171. doi: 10.1097/NPT.0000000000000092
  82. Usui H., Nishida Y. Relationship between physical activity and the very low-frequency component of heart rate variability after stroke // J Stroke Cerebrovasc Dis. 2015. Vol. 24, N 4. P. 840–843. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2014.11.026

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Алгоритм отбора первоисточников.

Скачать (273KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024


СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 86505 от 11.12.2023 г. 
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ЭЛ № ФС 77 - 80654 от 15.03.2021 г.