An 8-Week Low-Intensity Progressive Cycling Training Improves Motor Functions in Patients with Early-Stage Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The effects of high-intensity cycling as an adjuvant therapy for early-stage Parkinson's disease (PD) were highlighted recently. However, patients experience difficulties in maintaining these cycling training programs. The present study investigated the efficacy of cycling at a mild-to-moderate intensity in early-stage PD. METHODS: Thirteen PD patients were enrolled for 16 serial cycling sessions over a 2-month period. Motor function was assessed using the Unified Parkinson's Disease Rating Scale part III (UPDRS III) and Timed Up and Go (TUG) test as primary outcomes. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), modified Hoehn and Yahr Stage (mHYS), total UPDRS, Falls Efficacy Scale, New Freezing of Gait Questionnaire, Schwab and England Activities of Daily Living, 39-item Parkinson's Disease Questionnaire, Patient Global Impression of Change, and gait performance were assessed as secondary outcomes. RESULTS: The age and the age at onset were 59.67±7.24 and 53.23±10.26 years (mean±SD), respectively. The cycling cadence was 53.27±8.92 revolutions per minute. The UPDRS III score improved significantly after 8 training sessions (p=0.011) and 16 training sessions (T2) (p=0.001) in the off-state, and at T2 (p=0.004) in the on-state compared to pretraining (T0). The TUG duration was significantly shorter at T2 than at T0 (p<0.05). The findings of MoCA, total UPDRS, double limb support time, and mHYS (in both the off- and on-states) also improved significantly at T2. CONCLUSIONS: Our pioneer study has demonstrated that a low-intensity progressive cycling exercise can improve motor function in PD, especially akinesia. The beneficial effects were similar to those of high-intensity rehabilitation programs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».