A High Dose Tango Intervention for People with Parkinson’s disease (PwPD)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dance has been used extensively to help supplement ongoing therapies for people with PD, most commonly on a weekly or biweekly basis. A daily dose, however, may provide additional benefits. This study examines the dose effect of a dance intervention delivered within a clinic for movement disorders in which PwPD are paired with experienced studio tango dancers. Objective The current study aims to examine the dose effects of daily dance for PwPD on motor and non-motor functions directly within a movement disorders clinic. Design within-subject, pre-post-intervention, mixed-methods evaluation including UPDRS III. Setting The intervention was held at the Movement Disorders Department of a General Hospital in Buenos Aires, Argentina over two-weeks. Subjects The class had 21 people in total attendance per class. Two were expert tango dancers and instructors, nine were advanced tango dancers (volunteers), two were caregivers and eight were people with mild and moderate severity [Hoehn and Yahr (H&Y) scale 1-2] idiopathic Parkinson’s disease. Intervention Ten dance lessons, each 90-minutes daily within a two-week period. Outcome measures The Movement Disorders Society Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS) part III was used for pre- and post-motor assessment. Psychological questionnaires, a Likert scale examining symptoms, and a pictorial scale were used to assess non-motor aspects. Semi-structured interviews were conducted to assess the impact of the dance intervention on participants’ experience. Results Our study found a significant 18% amelioration in motor symptoms as measured by UPDRS III. We also found improvements on activities of daily living (ADL), sleep, Psychological Needs variables - post high dose dance intervention in Likert Scale. Conclusions A high dose short-term tango intervention for PwPD improved motor and non-motor aspects of PD such as ADL and sleep with high levels of adherence (97.5%) and enjoyment reported by participants. This dance intervention also improved participant’s perception of their own skills. The frequency or dosage of dance in rehabilitation suggests that an increased dose from once per week to 5 times per week can ameliorate many symptoms of PD and could be used as a short-term intervention.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 ».