MOTOR-COGNITIVE TRAINING IMPROVES BALANCE AND COGNITION OF PATIENTS WITH PARKINSON’S DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the effects of motor-cognitive training on individuals with Parkinson disease (PD) compared with community dwelling elderly. Method: This is a randomized clinical trial, in which participated five elderly people [mean age 68.3 (2.03) years] and five patients with idiopathic PD [mean age 67.7 (2.1) years, stages 1–3 in the Hoehn and Yahr scale]. Participants underwent 14 training sessions of one hour of duration each one, twice a week. Training was conducted in groups with a maximum of five elderlies. The program included challenging exercises for balance and cognition, including warming up, strengthening, flexibility, aerobic training, gait, balance and transfer training. Participants were assessed pre and post-test and after 30 days [follow-up (FU)]. Cognition and balance were assessed by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini-Balance Evaluation Systems Test (Mini-BESTest), respectively. Study was registered in Brazilian Registry of Clinical Trials (RBR-27kqv5). Results: Both groups showed improvement on balance and cognition post-test with maintenance of its effects on the FU. However, this improvement was substantial in the elderly group, but there was is not difference between groups. The mean (SD) scores in scales evaluated in the elderly were: Mini-BESTest were: 26.9 ± 3.4 (pre-test), 29.4 ± 3.7 (post-test) and 28.7 ± 2.8 (FU); MoCA were 24.0 ± 5.2 (pre-test), 26.7 ± 3.3 (post-test) and 26.9 ± 4.4 (FU). The mean (SD) scores of PD patients on Mini-BESTest were: 24.0 ± 3.9 (pre-test), 24.4 ± 4.1 (post-test) and 26.3 ± 3.7 (FU); MoCA were 21.3 ± 4.5 (pre-test), 23.6 ± 5.5 (post-test) and 23.4 ± 4.5 (FU). Conclusion: The proposed intervention promoted improvement on balance and cognition in PD patients and community dwelling elderly.
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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 | 0,001 |
| 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 ».