Impaired virtual space-tilting perception in Parkinson's disease with Pisa syndrome
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The mechanism of Pisa syndrome in Parkinson's disease (PD) is unclear. We aimed to analyze the spatial perception of patients with PD with Pisa syndrome using virtual reality. METHODS: In total, 16 patients with Pisa syndrome, 16 age-matched patients without Pisa syndrome, and 16 age-matched controls were included. They viewed the virtual room gradually tilting to different 8 directions randomized across trials. The 75% discrimination threshold angle and the mean tilting discrimination angle for each direction were evaluated. Participants' lateral trunk deviation was measured using Kinect. Neuropsychological status was evaluated, using the Mini-Mental Status Examination (MMSE), the Japanese version of the Montreal-Cognitive Assessment, Frontal Assessment Battery, and the color-word interference task of the Stroop test. Visuospatial abilities were assessed using Benton Judgement of Line Orientation, and vestibular function was evaluated using Subjective Visual Vertical (SVV). RESULTS: The 75% discrimination threshold in the tilting discrimination angle was larger in all directions for those in the Pisa syndrome group compared to patients in the without Pisa syndrome group and those in the control group. There were significant differences between the three groups for Front-Right, Right, and Back. Patients with Pisa syndrome showed a significantly worse performance in these tests compared with controls and tended to have worse SVV performance compared with patients without Pisa syndrome. CONCLUSION: The present findings support the hypothesis of visuo-spatial disability and/or attentional impairment in patients with Pisa syndrome.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».