Parkinson’s Disease Motor Symptom Progression Slowed with Multisensory Dance Learning over 3-Years: A Preliminary Longitudinal Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson’s disease (PD) is a neurodegenerative disease that has a fast progression of motor dysfunction within the first 5 years of diagnosis, showing an annual motor rate of decline of the Movement Disorder Society Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) between 5.2 and 8.9 points. We aimed to determine both motor and non-motor PD symptom progression while participating in dance classes once per week over a period of three years. Longitudinal data was assessed for a total of 32 people with PD using MDS-UPDRS scores. Daily motor rate of decline was zero (slope = 0.000146) in PD-Dancers, indicating no motor impairment, whereas the PD-Reference group showed the expected motor decline across three years (p < 0.01). Similarly, non-motor aspects of daily living, motor experiences of daily living, and motor complications showed no significant decline. A significant group (PD-Dancers and PD-Reference) by days interaction showed that PD who train once per week have less motor impairment (M = 18.75) than PD-References who do not train (M = 24.61) over time (p < 0.05). Training is effective at slowing both motor and non-motor PD symptoms over three years as shown in decreased scores of the MDS-UPDRS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».