Investigating Affective and Motor Improvements with Dance in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Research has supported the notion that dance alleviates motor symptoms for people with Parkinson’s disease (PD) illustrated by observed improvements in gait, balance, and quality of life. However, what remains unclear is whether engaging in weekly dance classes also positively influences nonmotor symptoms of PD, such as affect regulation (mood). Objectives To examine depressive symptoms of participants in a dance program for people with PD, and to extend previous findings on the topics for motor symptoms. Methods People with PD (n=23) and age-matched healthy controls (n=11) between the ages of 58-75 (M=67.91, SD=5.43) participated in a weekly Dance for PD ® class. Nonmotor symptoms of PD were assessed using the Geriatric Depression Scale (GDS), administered at three time points over the 1 st year of a newly-developed dance program. The Berg Balance Scale (BBS) and the Timed Up and Go (TUG) were also administered at three time points to assess motor function. Results Longitudinal mixed methods analysis showed significant improvements in GDS scores, when examining effects of the dance class over the time, with a significant main effect of time ( p < 0.01) and condition: pre/post dance class ( p < 0.025). Significant improvements were also observed across the motor tests of BBS ( p < 0.001) and TUG ( p < 0.001) measurements. Conclusion Our findings suggest dance can facilitate positive improvements in both motor and mood related symptoms of PD. These findings show important nonmotor effects of dance as an adjunct treatment for mood that may reduce the burden of this disease.
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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) | 0,000 | 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 ».