Effects of 24 wk of Treadmill Training on Gait Performance in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recent studies suggest that walking on a treadmill improves gait, mobility, and quality of life of patients with Parkinson's disease (PD). Still, there is a need for larger-scale randomized controlled studies that demonstrate the advantages of treadmill training (TT) with control groups that receive similar amounts of attention. Moreover, to date, no study has combined speed and incline as parameters of progression. The aim of the study was to evaluate the effects of 24 wk of TT, with and without the use of incline, on gait, mobility and quality of life in patients with PD. METHODS: The sample comprised 34 patients with PD, at the Hoehn and Yahr stage 1.5 or 2. Participants were randomized to speed TT, mixed TT, and control groups. The intervention consisted of 72 one-hour exercise sessions for 24 wk. The main outcome measures are the Movement Disorder Society-Unified Parkinson's Disease Rating Scale, the 39-item Parkinson's Disease Questionnaire, spatiotemporal parameters of gait and 6-min walking distance. The measures were taken at baseline, mid-term and after 6 months. RESULTS: Both TT groups improved in terms of speed, cadence, and stride length during self-selected walking conditions at the study end point. Both groups also showed improvements in distance traveled. Only the Mixed TT group improved their quality of life. The Control group showed no progress. CONCLUSIONS: Participants in this study showed significant improvements in walking speed and walking endurance after 6 months of TT. Improvements were observed after 3 months of intensive TT and persisted at 6 months. It appears that individuals with poorer baseline performance may benefit most from TT.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».