Heart Rate Changes Prior to Freezing of Gait Episodes Are Related to Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Freezing of gait (FOG) in Parkinson's disease (PD) has been shown to be more frequent in stressful situations, implicating anxiety. Heart rate (HR) has been shown to increase prior to a FOG episode supporting the notion that elevated stress levels may trigger FOG. However, no studies to date have investigated whether elevated HR precedes all subtypes of FOG or only those episodes that are driven by anxiety. OBJECTIVE: The present study sought to investigate whether 1) HR increases prior to FOG episodes in nonspecific environments (Experiment 1), and if 2) HR increases prior to FOG when provoked in high but not low threat environments using a virtual reality paradigm (Experiment 2). METHODS: In Experiment 1, 10 of 19 participants with PD and FOG (PD + FOG) experienced FOG during a series of walking trials. In Experiment 2, 12 of 23 participants with PD + FOG experienced FOG while walking across an elevated and ground level narrow plank in virtual reality. HR was collected throughout the duration of both experiments, while FOG was quantified by experts using video review and tagging. RESULTS: HR significantly increased 2-3 seconds prior to a FOG episode during Experiment 1. In Experiment 2, HR significantly increased 4-6 seconds prior to a FOG episode, specifically while navigating the elevated plank. However, there were no significant increases in HR prior to FOG episodes when participants navigated the ground plank. CONCLUSION: This study extends previous work further demonstrating that increases in HR prior to FOG episodes appear linked to elevated anxiety levels.
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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) | 0,001 | 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 ».