MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1994300339 · doi:10.1016/j.sbspro.2014.02.329

Auditory Cueing in Parkinson's Disease: Effects on Temporal Processing and Spontaneous Theta Oscillations

2014· article· en· W1994300339 sur OpenAlexaff
Nicolas Farrugia, Charles-Étienne Benoit, Michael Schwartze, Marc D. Pell, Hellmuth Obrig, Simone Dalla Bella, Sonja A. Kotz

Notice bibliographique

RevueProcedia - Social and Behavioral Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyPsychologyBasal gangliaParkinson's diseaseThalamusNeuroscienceElectroencephalographyPhysical medicine and rehabilitationMedicineDiseaseCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The beneficial effect of auditory cueing on gait performance in Parkinson's disease (PD) has been widely documented. Nevertheless, little is known about the neural underpinnings of this effect and the consequences of auditory cueing beyond improved gait kinematics. The therapy relies on processing the temporal regularity in an auditory signal to which steps are synchronized. We hypothesize that the benefits of auditory cueing involve a temporal processing network comprising the cerebellum, the thalamus, the basal ganglia as well as the supplementary motor area (Kotz and Schwartze, 2011, Schwartze et al., 2011). While deficits in temporal processing in PD have been discussed (Harrington et al., 1998; Pastor et al., 1992), recently there is increasing evidence of a widespread slowing of resting-state oscillations in PD (e.g., Stoffers et al., 2007), and that such oscillations are linked to symptom severity, cognitive decline and disease progression (Olde Dubbelink et al., 2013). In the current EEG study, we provide evidence that neural responses reflected in both task-induced and resting-state activity are sensitive to cueing therapy. Fifteen patients with PD were submitted to a one-month auditory cueing therapy (3 times/week for 30 minutes). Patients were tested before, immediately after, and one month after the end of the program (follow up session). In each testing session, patients were submitted to an EEG protocol consisting of 8 minutes of resting state (alternating 2 minutes of eyes closed and eyes open), followed by an auditory oddball experiment, and by another 8 minutes of resting state. In the oddball task, temporally regular (inter-stimulus-interval, ISI=800 ms) and irregular (random 200-1000 ms ISI) oddball sequences were presented. The sequences consisted of 360 standard (600 Hz) and 90 deviant (660 Hz) equidurational (200 ms) sinusoidal tones. The participants’ task was to count the deviant tones. Previous studies using this paradigm showed enhanced P300 responses to deviant tones in the regular condition as compared to the irregular condition (Schwartze et al., 2011). Before the cueing therapy PD patients failed to show a difference between deviants elicited in the regular and irregular condition. They showed a comparable difference (to matched controls) between the two conditions after the therapy. Further analysis of the relative power of the resting state oscillations reveals that the relative change in theta power was negatively related to improvement in patients’ walking patterns, suggesting a link between the effect of auditory cueing and functional connectivity in resting state networks. Neural responses associated with temporal regularity as well as spontaneous resting oscillations may provide further insight into compensatory mechanisms induced by auditory cueing in PD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProcedia - Social and Behavioral SciencesMême sujetNeuroscience and Music PerceptionTravaux en français237 207