Motor imagery vividness and symptom severity in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Motor imagery (MI), the mental simulation of movement in the absence of overt motor output, has demonstrated potential as a technique to support rehabilitation of movement in neurological conditions such as Parkinson's disease (PD). Existing evidence suggests that MI is largely preserved in PD, but previous studies have typically examined global measures of MI and have not considered the potential impact of individual differences in symptom presentation on MI. The present study investigated the influence of severity of overall motor symptoms, bradykinesia and tremor on MI vividness scores in 44 individuals with mild to moderate idiopathic PD. Linear mixed effects modelling revealed that imagery modality and the severity of left side bradykinesia significantly influenced MI vividness ratings. Consistent with previous findings, participants rated visual motor imagery (VMI) to be more vivid than kinesthetic motor imagery (KMI). Greater severity of left side bradykinesia (but not right side bradykinesia) predicted increased vividness of KMI, while tremor severity and overall motor symptom severity did not predict vividness of MI. The specificity of the effect of bradykinesia to the left side may reflect greater premorbid vividness for the dominant (right) side or increased attention to more effortful movements on the left side of the body resulting in more vivid motor imagery.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».