Dual-Task Performance in GBA Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: (GBA-PD) show faster motor and cognitive decline than idiopathic Parkinson's disease (iPD) patients, but the mechanisms behind this observation are not well understood. Successful dual tasking (DT) requires a smooth integration of motor and nonmotor operations. This study compared the DT performances between GBA-PD and iPD patients. METHODS: Eleven GBA-PD patients (p.N370S, p.L444P) and eleven matched iPD patients were included. Clinical characterization included a motor score (Unified PD Rating Scale-III, UPDRS-III) and nonmotor scores (Montreal Cognitive Assessment, MoCA, and Beck's Depression Inventory). Quantitative gait analysis during the single-task (ST) and DT assessments was performed using a wearable sensor unit. These parameters corrected for UPDRS and MoCA were then compared between the groups. RESULTS: Under the DT condition "walking while checking boxes," GBA-PD patients showed slower gait and box-checking speeds than iPD patients. GBA-PD and iPD patients did not show significant differences regarding dual-task costs. CONCLUSION: This pilot study suggests that DT performance with a secondary motor task is worse in GBA-PD than in iPD patients. This finding may be associated with the known enhanced motor and cognitive deficits in GBA-PD compared to iPD and should motivate further studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».