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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».