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Enregistrement W4229372900 · doi:10.3389/fnhum.2022.863930

Immersive Technology for Cognitive-Motor Training in Parkinson’s Disease

2022· article· en· W4229372900 sur OpenAlexaboutno aff
Justin Kai‐Chi Lau, Claude Regis, Christina Burke, MaryJo Kaleda, Raymond McKenna, Lisa M. Muratori

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesThomas Hartman Center for Parkinson' Research, Stony Brook University
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationCognitionGaitCognitive trainingParkinson's diseaseRehabilitationPsychologyGait trainingPhysical therapyMedicineRandomized controlled trialTreadmillDiseaseNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Parkinson’s disease (PD) is a neurodegenerative disease in which the progressive loss of dopaminergic neurons (DA) leads to initially sporadic and eventually widespread damage of the nervous system resulting in significant musculoskeletal and cognitive deterioration. Loss of motor function alongside increasing cognitive impairment is part of the natural disease progression. Gait is often considered an automatic activity; however, walking is the result of a delicate balance of multiple systems which maintain the body’s center of mass over an ever-changing base of support. It is a complex motor behavior that requires components of attention and memory to prevent falls and injury. In addition, evidence points to the critical role of salient visual information to gait adaptability. There is a growing understanding that treatment for PD needs to address movement as it occurs naturally and walking needs to be practiced in more complex environments than traditional therapy has provided. Methods In this single-blinded randomized-controlled pilot study, an immersive treadmill training was piloted to determine feasibility and preliminary efficacy on gait and cognition in people with PD. Eighteen participants with Hoehn and Yahr stages I-III PD were randomized to either an intervention or a waitlist control group. Following baseline data collection, the intervention group trained for 30 min, three times/week for 4 weeks on a split belt treadmill combined with a first-person immersive video game targeting visuospatial skills and working memory. Assessment was repeated after 4 weeks of training for the experimental group and 1-month after baseline for the control group. Primary motor outcomes were captured with the APDM Opal sensors during 6 MWT, TUG, and TUG Cognitive. Secondary outcomes of cognition were measured with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Verbal Fluency (Fruit, Vegetable, and Animal) and the Symbol Digit Modality Test (SDMT). Within subject differences were calculated using the Wilcoxon Signed Ranked Test and between subject comparisons were analyzed using the Mann Whitney U -test. Results This novel treadmill training program was well-tolerated with all participants in the intervention group completing 4 weeks of training three times a week without any adverse effects. After immersive cognitive motor training, the experimental group made clinically relevant improvements in gait speed and walking distance during the 6 MWT while members of the control group showed no change or decreased gait speed and walking distance over the 1-month trial. In addition, the experimental group demonstrated significant improvement for the TUG Cognitive ( p = 0.05) and those changes were greater than the control group (between group p = 0.040). The experimental group also improved scores on MoCA ( p = 0.007) and SDMT ( p = 0.01) cognitive outcome measures while the control group did not. Conclusion The use of immersive gaming technology to engage specific areas of cognition related to gait is feasible in PD. The treadmill training program paired with a customized interactive video game improved walking velocity in addition to non-significant but consistent improvements in other gait measures and cognitive performance in participants with early to mid-stage PD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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