Analyzing the effects of PDSAFEx™ on the motor symptoms of Parkinson’s disease: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cardinal motor symptoms of Parkinson's disease (PD) include postural instability, bradykinesia, tremor and rigidity. The overall Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS-III) indicates, the gold-standard treatment for PD (dopaminergic-therapy) is very effective in improving these symptoms. However, recent research indicated that 2 of the 4 cardinal symptoms of PD (balance and tremor) remain unimproved by dopaminergic-therapy. This prompts the investigation of other alternative and adjunct treatments such as exercise rehabilitation. Unfortunately, like drug studies, exercise studies often focus on overall symptom improvement yet fail to monitor changes to specific symptoms. This may be problematic for individuals with different symptomatic phenotypes. If tremor/balance were the main concern, then adjunct therapies may be critically important when these symptoms may be dopa-resistant. Thus, it is important for all therapies to examine individual symptomatic-improvement. Interestingly, recent studies show PDSAFEx™ (a sensory integration therapy) to have a significantly improve motor symptoms in comparison to traditional exercise (14). Yet, the effects of PDSAFEx™ on individual PD symptoms is unknown. OBJECTIVE: To explore the effects of PDSAFEx™ on PD symptoms in adjunct to medications. METHODS: UPDRS-III scores of 229 cases were retrospectively examined and analysed in SPSS using Wilcoxon pairs singed-rank test to evaluate specific symptom-improvements. RESULTS: PDSAFEx™ was confirmed to improve overall motor symptoms (p = 0.0001), but more importantly a significant improvement to tremor (p < 0.00001) and balance (p < 0.00001) were also identified. CONCLUSIONS: These findings suggest that PDSAFEx™ is an important adjunct to medications, since it is able to address all four cardinal symptoms of PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».