The Adapted Resistance Training with Instability Randomized Controlled Trial for Gait Automaticity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deficits in the cerebellar locomotor region (CLR) have been associated with loss of gait automaticity in individuals with freezing of gait in Parkinson's disease (freezers); however, exercise interventions that restore gait automaticity in freezers are lacking. We evaluated the effects of the adapted resistance training with instability ([ARTI] complex exercises) compared with traditional motor rehabilitation (without complex exercises) on gait automaticity and attentional set-shifting. We also verified associations between gait automaticity change and CLR activation change previously published. METHODS: Freezers were randomized either to the experimental group (ARTI, n = 17) or to the active control group (traditional motor rehabilitation, n = 15). Both training groups performed exercises 3 times a week for 12 weeks. Gait automaticity (dual-task and dual-task cost [DTC] on gait speed and stride length), single-task gait speed and stride length, attentional set-shifting (time between Trail Making Test parts B and A), and CLR activation during a functional magnetic resonance imaging protocol of simulated step initiation task were evaluated before and after interventions. RESULTS: Both training groups improved gait parameters in single task (P < 0.05), but ARTI was more effective than traditional motor rehabilitation in improving DTC on gait speed, DTC on stride length, dual-task stride length, and CLR activation (P < 0.05). Changes in CLR activation were associated with changes in DTC on stride length (r = 0.68, P = 0.002) following ARTI. Only ARTI improved attentional set-shifting at posttraining (P < 0.05). CONCLUSIONS: ARTI restores gait automaticity and improves attentional set-shifting in freezers attributed to the usage of exercises with high motor complexity. © 2020 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».