Does Anxiety Cause Freezing of Gait in Parkinson's Disease?
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with Parkinson's disease (PD) commonly experience freezing of gait under time constraints, in narrow spaces, and in the dark. One commonality between these different situations is that they may all provoke anxiety, yet anxiety has never been directly examined as a cause of FOG. In this study, virtual reality was used to induce anxiety and evaluate whether it directly causes FOG. Fourteen patients with PD and freezing of gait (Freezers) and 17 PD without freezing of gait (Non-Freezers) were instructed to walk in two virtual environments: (i) across a plank that was located on the ground (LOW), (ii) across a plank above a deep pit (HIGH). Multiple synchronized motion capture cameras updated participants' movement through the virtual environment in real-time, while their gait was recorded. Anxiety levels were evaluated after each trial using self-assessment manikins. Freezers performed the experiment on two separate occasions (in their ON and OFF state). Freezers reported higher levels of anxiety compared to Non-Freezers (p < 0.001) and all patients reported greater levels of anxiety when walking across the HIGH plank compared to the LOW (p < 0.001). Freezers experienced significantly more freezing of gait episodes (p = 0.013) and spent a significantly greater percentage of each trial frozen (p = 0.005) when crossing the HIGH plank. This finding was even more pronounced when comparing Freezers in their OFF state. Freezers also had greater step length variability in the HIGH compared to the LOW condition, while the step length variability in Non-Freezers did not change. In conclusion, this was the first study to directly compare freezing of gait in anxious and non-anxious situations. These results present strong evidence that anxiety is an important mechanism underlying freezing of gait and supports the notion that the limbic system may have a profound contribution to freezing in PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».