Abnormal Muscle Activity and Variability Before, During, and After the Occurrence of Freezing in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Freezing of gait (FOG) is often experienced in advanced stages of Parkinson’s disease (PD) and can lead to an increased risk of falls. Although spatiotemporal characteristics of FOG are well described, their underlying neuromuscular mechanisms remain poorly understood. Several studies have demonstrated an abnormal activation of distal muscles of the lower limb and coordination impairments during gait in people with PD (pwPD). However, few have investigated how various characteristics of electromyograms (EMGs) change before, during and after a freezing episode (FE). Our objective was to quantify changes in proximal and distal leg muscle activity associated with FEs. In this study, twelve pwPD, confirmed as freezers, performed a repetitive stepping-in-place task used to elicit FE. Surface EMGs were collected from proximal (rectus femoris and biceps femoris (BF)) and distal (tibialis anterior (TA) and gastrocnemius medialis (GM)) muscles. Data epochs of 500 ms were extracted from EMG time series at four different periods: baseline, 2 s before a FE, during a FE, and 2 s after a FE. For each epoch, EMG amplitude (root-mean-square (RMS)), variability (coefficient of variation (CoV)), and inter-muscle functional connectivity (mutual information) were quantified. Results from the analysis of 21 FEs show a significant main effect of Period for EMG amplitude in bilateral TA and in the least affected GM (p < 0.01), with decreased activation before freezing that remained low during and after the FE. On the other hand, a main effect of Period was also found in bilateral BF muscles (p < 0.01) but with increased activation before freezing that was generally sustained during and after FE. Main effects of Period were also found for all measures of variability, except for the least affected GM, showing reduced variability during the FE that returned to baseline in all muscles except both TA. Moreover, an increase in functional connectivity between the least affected distal muscles was seen before the FE. Our findings confirm that many characteristics of EMG patterns of both distal and proximal leg muscles change throughout periods of a FE, suggesting both impairment and adaptive strategies from proximal muscles.
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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) | 0,000 | 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 ».