Art therapy for Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the potential rehabilitative effect of art therapy and its underlying mechanisms in Parkinson's disease (PD). METHODS: Observational study of eighteen patients with PD, followed in a prospective, open-label, exploratory trial. Before and after twenty sessions of art therapy, PD patients were assessed with the UPDRS, Pegboard Test, Timed Up and Go Test (TUG), Beck Depression Inventory (BDI), Modified Fatigue Impact Scale and PROMIS-Self-Efficacy, Montreal Cognitive Assessment, Rey-Osterrieth Complex Figure Test (RCFT), Benton Visual Recognition Test (BVRT), Navon Test, Visual Search, and Stop Signal Task. Eye movements were recorded during the BVRT. Resting-state functional MRI (rs-fMRI) was also performed to assess functional connectivity (FC) changes within the dorsal attention (DAN), executive control (ECN), fronto-occipital (FOC), salience (SAL), primary and secondary visual (V1, V2) brain networks. We also tested fourteen age-matched healthy controls at baseline. RESULTS: At baseline, PD patients showed abnormal visual-cognitive functions and eye movements. Analyses of rs-fMRI showed increased functional connectivity within DAN and ECN in patients compared to controls. Following art therapy, performance improved on Navon test, eye tracking, and UPDRS scores. Rs-fMRI analysis revealed significantly increased FC levels in brain regions within V1 and V2 networks. INTERPRETATION: Art therapy improves overall visual-cognitive skills and visual exploration strategies as well as general motor function in patients with PD. The changes in brain connectivity highlight a functional reorganization of visual networks.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».