Motor Skill Retention Impairments in Parkinson’s Disease: A Systematic Review with Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability to acquire and retain motor skills is essential for persons with Parkinson’s Disease (PD), who usually experience a progressive loss of mobility during the disease. Deficits in the rate of motor skill acquisition have been previously reported in these patients. Whether motor skill retention is also impaired is currently not known. We conducted a review that included 46 studies to determine whether, compared with neurologically intact individuals, motor skill retention is impaired in PD. Meta-analyses revealed that, following a single practice session, persons with PD have deficits in skill retention (SMD = −0.17; 95% CI = −0.32, −0.02; p = 0.0225). However, these deficits are task-specific, affecting sensory motor (SMD = −0.31; 95% CI −0.47, −0.15; p = 0.0002) and visuomotor adaptation (SMD = − 1.55; 95% CI = −2.32, −0.79; p = 0.0001) tasks, but not sequential fine motor (SMD = 0.17; 95% CI = −0.05, 0.39; p = 0.1292) and gross motor tasks (SMD = 0.04; 95% CI = −0.25, 0.33; p = 0.7771). Importantly, retention deficits became non-significant when augmented feedback during practice was provided. Similarly, additional sessions of motor practice restored the deficits observed in sensory motor tasks. Meta-regression analyses confirmed that retention deficits were independent of performance during motor skill acquisition, as well as the duration and severity of the disease. These results are in line with prominent neurodegenerative models of PD progression and emphasize the importance of developing targeted interventions to enhance motor memory processes supporting the retention of motor skills in people with PD.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».