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Enregistrement W4282916274 · doi:10.23736/s1973-9087.22.07549-9

Using gait robotics to improve symptoms of Parkinson's disease: an open-label, pilot randomized controlled trial

2022· article· en· W4282916274 sur OpenAlexaff
Pearl Gryfe, Andrew Sexton, Chris A. McGibbon

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Physical and Rehabilitation Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurorehabilitationRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationGaitPhysical therapyMoodClinical endpointQuality of life (healthcare)ExoskeletonPopulationGait trainingRehabilitationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with Parkinson's Disease (PD) have difficulty participating in exercise. AIM: The primary objective of this pilot randomized controlled trial (RCT) was to determine if 8 weeks (2x per week) of bilateral exoskeleton (Exo) exercise results in positive changes in cognition and participation in adults with PD compared to exercising without an exoskeleton (Nxo) or wait-list control (Con). DESIGN: Open-label, parallel, pilot randomized controlled trial. SETTING: Neurorehabilitation clinic in a large urban center. POPULATION: Adults 50-85 years old with a confirmed diagnosis of PD. METHODS: Eight weeks of twice-weekly combined aerobic, strength and mobility exercise or wait-list control. Participants were randomly assigned to exercise with no exoskeleton (Nxo), exercise with the exoskeleton (Exo), or waitlist control (Con). Primary endpoints were change in cognitive function (SCOPA-COG) and mood. Secondary endpoints were change in gait speed, six-minute walk test (6MWT), freezing of gait, balance, and PD-specific health and quality of life outcomes. Safety endpoint was analysis of adverse events (AE). RESULTS: Forty participated in the trial (Exo, N.=13; Nxo, N.=14; Con, N.=13). Significant improvement in the Memory & Learning domain of the SCOPA-COG (P=0.014) and 6MWT (P=0.008) were detected for the Exo group compared to the Nxo and/or Con group. No other statistically significant between-groups effects were found. There were no serious or unanticipated AE. CONCLUSIONS: Functional exercise with a low-profile overground exoskeleton showed promising results for improving memory and gait endurance in people with PD across HY stages I-IV. CLINICAL REHABILITATION IMPACT: Exoskeletons can improve participation in high-intensity exercise.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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