Aerobic Exercise Improves Mood, Cognition, and Language Function in Parkinson’s Disease: Results of a Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Parkinson's disease (PD) results in a range of non-motor deficits that can affect mood, cognition, and language, and many of these issues are unresponsive to pharmacological intervention. Aerobic exercise can improve mood and cognition in healthy older adults, although only a few studies have examined exercise effects on these domains in PD. The current study assesses the effects of aerobic exercise on aspects of cognition, mood, and language production in people with PD. METHODS: This study compares the effects of aerobic exercise to stretch-balance training and a no-contact control group in participants with idiopathic PD. The aerobic and stretch-balance groups trained three times a week for 16 weeks, while controls continued normal activities. Outcome measures included disease severity, mood, cognition (speed of processing, memory, and executive function), and language production (picture descriptions). Cognition and language were assessed in single and dual task conditions. RESULTS: Depressive symptoms increased only in the control group (p<.02). Executive function improved in the aerobic exercise group only in the single task (p=.007) and declined in controls in the dual task. Completeness of picture descriptions improved significantly more in the aerobic group than in the stretch-balance group (p<.02). CONCLUSIONS: Aerobic exercise is a viable intervention for PD that can be protective against increased depressive symptoms, and can improve several non-motor domains, including executive dysfunction and related aspects of language production. (JINS, 2016, 22, 878-889).
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».