Rhythmic auditory stimulation for reduction of falls in Parkinson’s disease: a randomized controlled study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To test whether rhythmic auditory stimulation (RAS) training reduces the number of falls in Parkinson’s disease patients with a history of frequent falls. Design: Randomized withdrawal study design. Subjects: A total of 60 participants (aged 62–82 years) diagnosed with idiopathic Parkinson’s disease (Hoehn and Yahr stages III or IV) with at least two falls in the past 12 months. Intervention: Participants were randomly allocated to two groups and completed 30 minutes of daily home-based gait training with metronome click–embedded music. The experimental group completed 24 weeks of RAS training, whereas the control group discontinued RAS training between weeks 8 and 16. Main measures: Changes in clinical and kinematic parameters were assessed at baseline, weeks 8, 16, and 24. Results: Both groups improved significantly at week 8. At week 16—after the control group had discontinued training—significant differences between groups emerged including a rise in the fall index for the control group ( M = 10, SD = 6). Resumption of training reduced the number of falls so that group differences were no longer significant at week 24 ( M experimental = 3, SD = 2.6; M control = 5, SD = 4.4; P > 0.05). Bilateral ankle dorsiflexion was significantly correlated with changes in gait, fear of falling, and the fall index, indicating ankle flexion as a potential kinematic mechanism RAS addresses to reduce falls. Conclusion: RAS training significantly reduced the number of falls in Parkinson’s disease and modified key gait parameters, such as velocity and stride length.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».