Validating a Seated Virtual Reality Threat Paradigm for Inducing Anxiety and Freezing of Gait in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although prior research has established that freezing of gait (FOG) in Parkinson's disease (PD) is associated with anxiety, only one study to date has directly manipulated anxiety levels to induce FOG. OBJECTIVE: The current study aimed to replicate these previous findings and evaluate whether a seated version of a 'threat' virtual reality (VR) paradigm could induce anxiety and provoke FOG. METHODS: Twenty-four PD patients with FOG were assessed across various threat conditions in both a walking VR paradigm (Experiment 1) and a seated VR paradigm (Experiment 2). Both paradigms manipulated the height (i.e., elevated vs ground) and width (wide vs narrow) of the planks participants were instructed to walk across. RESULTS: Across both experiments, the Elevated + Narrow condition provoked significantly greater number of freezing episodes compared to all other conditions. Higher levels of self-reported anxiety were reported during the Elevated+Narrow condition compared to all other conditions in Experiment 1, and compared to the Ground condition in Experiment 2. CONCLUSION: These findings confirm that anxiety contributes to FOG and validates the use of a seated VR threat paradigm for provoking anxiety-related freezing. This enables future studies to combine this paradigm with functional MRI to explore the neural correlates underlying the role of anxiety in FOG.
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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 | 0,001 |
| 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 ».