Effect of Training Exercises Incorporating Mechanical Devices on Fatigue and Gait Pattern in Persons with Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of this study was to evaluate the effects of regular exercise incorporating mechanical devices on fatigue, gait pattern, mood, and quality of life in persons with relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS). Method: A total of 55 individuals with RRMS with an Expanded Disability Status Scale (EDSS) score of 0–4.5 and a Fatigue Severity Scale (FSS) score of 4.0 or more were randomly assigned to one of two exercise groups or a control group (n=18). Exercise programmes used aerobic, body weight, coordination, and balance exercises with either whole-body vibration (WBV; n=19; drop-outs, n=3) or the Balance Trainer system (n=18; drop-outs, n=4). Outcome measures included the FSS, Modified Fatigue Impact Scale (MFIS), Beck Depression Inventory (BDI-II), and Multiple Sclerosis International Quality of Life (MusiQoL). Spatiotemporal gait parameters were assessed using the GAITRite electronic walkway. Pre- and post-intervention assessments were performed by a blinded assessor. Intra- and inter-group analysis was performed, using the paired-samples t-test, by calculating the effect size with Cohen's d analysis and one-way analysis of variance, respectively. Results: Significant improvements in fatigue and mood were identified for both intervention groups (p<0.05). Gait parameters also improved significantly in the WBV group: velocity and step length increased (12.8% and 6.5%, respectively; p<0.005), and step time, stance time, double support time, and step length asymmetry decreased (–5.3%, –1.4%, –5.9%, and –43.7%, respectively; p<0.005). Conclusions: The results of this study support the hypothesis that combined training programmes help to reduce fatigue and improve mood in persons with mild to moderate RRMS. WBV combined with a standard exercise programme significantly improves spatiotemporal gait parameters.
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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 ».