Electromyographical Gait Characteristics in Parkinson’s Disease: Effects of Combined Physical Therapy and Rhythmic Auditory Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In persons with Parkinson's disease (PD), gait dysfunctions are often associated with abnormal neuromuscular function. Physical therapy combined with auditory stimulation has been recently shown to improve motor function and gait kinematic patterns; however, the underlying neuromuscular control patterns leading to this improvement have never been identified. OBJECTIVES: (1) Assess the relationships between motor dysfunction and lower limb muscle activity during gait in persons with PD; (2) Quantify the effects of physical therapy with rhythmic auditory stimulation (PT-RAS) on lower limb muscle activity during gait in persons with PD. METHODS: Participants (15 with PD) completed a 17-week intervention of PT-RAS. Gait was analyzed at baseline, after 5 weeks of supervised treatment (T5), and at a 12-week follow-up (T17). For each session, motor dysfunction was scored using the United Parkinson Disease Rating Scale, and muscle activation amplitude, modulation, variability, and asymmetry were measured for the rectus femoris, tibialis anterior, and gastrocnemius lateralis (GL). Spearman correlation analyses assessed the relationships between dysfunction and muscle activity, and mixed effect models (session × muscle) tested for intervention effects. RESULTS: < 0.05). CONCLUSION: Results suggest that gait motor dysfunction in PD may be explained by neuromuscular control impairments of GL that go beyond simple muscle amplitude change. Physical therapy with RAS improves bilateral symmetry, but its effect on muscle variability requires future investigation.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».