Chiropractic care of Parkinson’s disease and deformity
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is a progressive neurological disease characterized by muscle stiffness, tremor, slowness of movement, and difficulties with posture and walking. Muscle and joint pain are frequent non-motor symptoms of PD. Pain associated with PD is mainly caused by a combination of truncal dystonia, stooped posture, and muscle rigidity. However, PD deformities were rarely discussed in the literature. A 68-year-old Asian female with PD treated with Levodopa for six years complained of progressive neck pain, contractures, and subluxation of both hands in the last two years. A positron emission tomography (PET) scan revealed decreased rostrocaudal gradient uptake in both posterior putamen. After 9 months of multimodal chiropractic rehabilitation, the patient had significant improvement in symptoms, including pain resolution as per the numeric rating scale and physical and mental improvement as per the PD questionnaire. Radiographic measurement showed significantly improved postural alignment and stability. Measurement of joint motion and angles showed an improvement in hand deformity. Although PD is a neurodegenerative disease that is not curable, multimodal rehabilitation may improve neurological and musculoskeletal functions by inducing proprioceptive balance, motor strength, and joint movement. The current study may illustrate multimodal rehabilitation addressing orthopedic deformity associated with symptoms in a PD patient.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».