Effects of an individual 12-week community-located “start-to-run” program on physical capacity, walking, fatigue, cognitive function, brain volumes, and structures in persons with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exercise therapy studies in persons with multiple sclerosis (pwMS) primarily focused on motor outcomes in mid disease stage, while cognitive function and neural correlates were only limitedly addressed. Objectives: This pragmatic randomized controlled study investigated the effects of a remotely supervised community-located “start-to-run” program on physical and cognitive function, fatigue, quality of life, brain volume, and connectivity. Method: In all, 42 pwMS were randomized to either experimental (EXP) or waiting list control (WLC) group. The EXP group received individualized training instructions during 12 weeks (3×/week), to be performed in their community aiming to participate in a running event. Measures were physical (VO 2max , sit-to-stand test, Six-Minute Walk Test (6MWT), Multiple Sclerosis Walking Scale-12 (MSWS-12)) and cognitive function (Rao’s Brief Repeatable Battery (BRB), Paced Auditory Serial Attention Test (PASAT)), fatigue (Fatigue Scale for Motor and Cognitive Function (FSMC)), quality of life (Multiple Sclerosis Impact Scale-29 (MSIS-29)), and imaging. Brain volumes and diffusion tensor imaging (DTI) were quantified using FSL-SIENA/FIRST and FSL-TBSS. Results: In all, 35 pwMS completed the trial. Interaction effects in favor of the EXP group were found for VO 2max , sit-to-stand test, MSWS-12, Spatial Recall Test, FSMC, MSIS-29, and pallidum volume. VO 2max improved by 1.5 mL/kg/min, MSWS-12 by 4, FSMC by 11, and MSIS-29 by 14 points. The Spatial Recall Test improved by more than 10%. Conclusion: Community-located run training improved aerobic capacity, functional mobility, visuospatial memory, fatigue, and quality of life and pallidum volume in pwMS.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».