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Enregistrement W4389478900 · doi:10.1002/mdc3.13952

Arm Swing while Walking and Running: A New Clinical Feature to Separate Parkinson's Disease from Functional Parkinsonism

2023· article· en· W4389478900 sur OpenAlexaff
Conor Fearon, Suvorit Subhas Bhowmick, Anouk Tosserams, Daniel G. Di Luca, Jane Liao, Jorik Nonnekes, Bastiaan R. Bloem, Anthony E. Lang

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders Clinical Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParkinsonismPhysical medicine and rehabilitationSwingParkinson's diseaseGaitPsychologyMedicinePhysical therapyDiseaseInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Functional parkinsonism is an important differential diagnosis of Parkinson's disease (PD). Based on anecdotal experience, we hypothesized that arm swing while walking and running could differentiate these two conditions, but this assumption has not been previously explored systematically. OBJECTIVES: To examine differences in arm swing while walking and running between patients with PD and functional parkinsonism. METHODS: We analyzed blinded video assessments of arm swing and other gait parameters in patients with asymmetrical PD (n = 81) and functional parkinsonism (n = 8) while walking and running. The groups were matched for age, sex and disease duration. RESULTS: In contrast to those with PD, patients with functional parkinsonism (i) were more likely to have a marked asymmetry in arm swing while walking (5/8 vs. 25/81; P = 0.06), (ii) were less likely to improve arm swing while running with full effort (3/8 vs. 72/81; P < 0.001) and (iii) demonstrated normal passive arm swing even when asymmetry of arm swing was marked during running/walking (6/6 vs. 9/33; P = 0.002). CONCLUSIONS: Assessment of arm swing while walking and running and passive arm swing could be important differentiating clinical features between functional parkinsonism and PD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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