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Enregistrement W4200460352 · doi:10.3389/fnins.2021.733311

Enriched Rehabilitation Improves Gait Disorder and Cognitive Function in Parkinson’s Disease: A Randomized Clinical Trial

2021· article· en· W4200460352 sur OpenAlexaboutno aff
Xin Wang, LanLan Chen, Hongyu Zhou, Yao Xu, Hongying Zhang, Wenrui Yang, Xiaojia Tang, Junya Wang, Yichen Lv, Ping Yan, Yuan Peng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuangzhou First People's HospitalGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGaitMontreal Cognitive AssessmentPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationCognitionParkinson's diseaseMedicinePhysical therapyDorsolateral prefrontal cortexPsychologyRandomized controlled trialTrail Making TestPrefrontal cortexDiseaseCognitive impairmentInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Studies on non-pharmacological strategies for improving gait performance and cognition in Parkinson’s disease (PD) are of great significance. We aimed to investigate the effect of and mechanism underlying enriched rehabilitation as a potentially effective strategy for improving gait performance and cognition in early-stage PD. Methods: Forty participants with early-stage PD were randomly assigned to receive 12 weeks (2 h/day, 6 days/week) of enriched rehabilitation (ER; n = 20; mean age, 66.14 ± 4.15 years; 45% men) or conventional rehabilitation (CR; n = 20; mean age 65.32 ± 4.23 years; 50% men). In addition, 20 age-matched healthy volunteers were enrolled as a control (HC) group. We assessed the general motor function using the Unified PD Rating Scale—Part III (UPDRS-III) and gait performance during single-task (ST) and dual-task (DT) conditions pre- and post-intervention. Cognitive function assessments included the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Symbol Digit Modalities Test (SDMT), and the Trail Making Test (TMT), which were conducted pre- and post-intervention. We also investigated alteration in positive resting-state functional connectivity (RSFC) of the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) in participants with PD, mediated by ER, using functional magnetic resonance imaging (fMRI). Results: Compared with the HC group, PD participants in both ER and CR groups performed consistently poorer on cognitive and motor assessments. Significant improvements were observed in general motor function as assessed by the UPDRS-III in both ER and CR groups post-intervention. However, only the ER group showed improvements in gait parameters under ST and DT conditions post-intervention. Moreover, ER had a significant effect on cognition, which was reflected in increased MoCA, SDMT, and TMT scores post-intervention. MoCA, SDMT, and TMT scores were significantly different between ER and CR groups post-intervention. The RSFC analysis showed strengthened positive functional connectivity between the left DLPFC and other brain areas including the left insula and left inferior frontal gyrus (LIFG) post-ER. Conclusion: Our findings indicated that ER could serve as a potentially effective therapy for early-stage PD for improving gait performance and cognitive function. The underlying mechanism based on fMRI involved strengthened RSFC between the left DLPFC and other brain areas (e.g., the left insula and LIFG).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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