How Cognitive Reserve should Influence Rehabilitation Choices using Virtual Reality in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) is used in the rehabilitation of patients with Parkinson's disease (PD) in several studies. In VR trials, the motor, physical characteristics, and the degree of the disease are often well defined, while PD cognitive reserve is not. This systematic review was performed to define a cognitive profile for patients with PD who could best benefit from using VR to enhance functional motor aspects during rehabilitation. PubMed, Cochrane Library, Scopus, and Web of Sciences databases were analysed to identify randomized clinical trials (RCT) and randomized pilot trials that addressed the rehabilitation of motor symptoms in subjects with PD using VR. The included studies used Mini-Mental State Examination (MMSE) or Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to evaluate the cognitive aspect. Only articles written in English and with full texts were considered. The risk of bias from all included studies was assessed based on the Cochrane risk-of-bias tool and the PRISMA guideline was considered. Eighteen articles were eligible for review, including three randomized pilot trials. All studies aimed to evaluate the effect of VR on the motor aspects typically affected by PD (balance, postural control, risk of falls, walking, and reaching). The most widely adopted approach has been nonimmersive VR, except for one study that used immersive VR. Both the benefits of physical activity on the motor symptoms of patients with PD and the impact of cognitive reserve during the rehabilitation of these patients were highlighted. The analysis of the results allowed us to outline the ideal cognitive profile of patients with PD who can benefit from the effects of rehabilitation using VR.
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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 | 0,010 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».