Impaired trunk control and its relationship with balance, functional mobility, and disease severity in patients with cervical dystonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impaired trunk control is common in neurological disorders; however, trunk control has not been examined in patients with cervical dystonia (CD). Therefore, the primary aim was to compare trunk control between patients with CD and healthy people. The secondary aim was to investigate the relationship between trunk control and balance, functional mobility, and disease severity in patients with CD. METHODS: ]This cross-sectional study included 32 patients with CD and 32 healthy people. Trunk control was compared using the trunk impairment scale (TIS) that consists of three subscales: static sitting balance, dynamic sitting balance, and trunk coordination between two groups. Balance was assessed using Berg Balance Scale, four square step test, and one-leg stance test. The Timed Up and Go Test was measured to determine functional mobility. Toronto Western Spasmodic Torticollis Rating Scale was used to evaluate disease severity.]></AbstractText> <AbstractText Label="RESULTS"><![CDATA[ Patients with CD demonstrated worse performance on the TIS-total with TIS-dynamic sitting subscale and TIS-trunk coordination subscale (p < 0.001, p < 0.001, and p < 0.001), except for TIS-static sitting subscale (p = 0.078) compared to healthy people. TIS-total scores had moderate to strong correlations with balance, functional mobility, and disease severity (range r between 0.786 and 0.536, p < 0.05 for all). There was no correlation between TIS-total scores and disease severity (p = 0.102). DISCUSSION: Patients with CD had impaired trunk control, especially in dynamic sitting balance and trunk coordination. Impaired trunk control was also associated with balance and functional mobility but not disease severity. These findings suggest that trunk control deficits should receive attention in the assessment and treatment of patients with CD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».