Beauty That Moves: Dance for Parkinson’s Effects on Affect, Self-Efficacy, Gait Symmetry, and Dual Task Performance
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have investigated the effects of dance interventions on Parkinson’s motor and non-motor symptoms in an effort to develop an integrated view of dance as a therapeutic intervention. This within-subject study questions whether dance can be simply considered a form of exercise by comparing a Dance for Parkinson’s class with a matched-intensity exercise session lacking dance elements like music, metaphorical language, and social reality of art-partaking. Methods: In this repeated-measure design, 7 adults with Parkinson’s were tested four times; (i) before and (ii) after a Dance for Parkinson’s class, as well as (iii) before and (iv) after a matched-intensity exercise session. Physiological measures included heart rate and electrodermal activity. Self-reported affect and body self-efficacy were collected. Gait symmetry and dual task cost were analyzed using the 6 min walking test (6MWT) and Timed-Up-and-Go test (TUG), respectively. Results: Average heart rate was the same for both conditions, while electrodermal activity was higher during Dance for Parkinson’s. Significant differences were found in body self-efficacy, beauty subscale, symmetry of gait, and dual task performance. Conclusion: Dance, compared to an exercise intervention of matched intensity, yields different outcomes through the means of intrinsic artistic elements, which may influence affective responses, the experience of beauty, self-efficacy, and gait performance.
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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) | 0,003 | 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 ».