Alprazolam Reduces Freezing of Gait (FOG) and Improves FOG-Related Gait Deficiencies
Notice bibliographique
Résumé
Background. Freezing of gait (FOG) is an intractable motor symptom in Parkinson’s disease (PD) that increases fall risk and impairs the quality of life. FOG has been associated with anxiety, with experimental support for the notion that anxiety itself provokes FOG. We investigated the effect of acute anxiety reduction via alprazolam on FOG in PD. Methods. In ten patients with PD, FOG, and normal cognition, we administered 0.25 mg alprazolam in one session and placebo in another, in counterbalanced order. At each session, on separate days, patients walked on a pressure-sensitive walkway. Using Oculus Rift virtual-reality goggles, patients walked along a plank that appeared to be (a) level with the floor, in the low-anxiety condition or (b) raised high above the ground, in the high-anxiety conditions. In this way, we assessed the impacts of anxiety and alprazolam (i.e., anxiety reduction) on FOG frequency and other gait parameters. Results. FOG events appeared only in the high-anxiety conditions. Alprazolam significantly reduced subjective and objective measures of anxiety, as well as the prevalence of FOG ( <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mi>p</mi><mo>=</mo><mn>0.05</mn></math> ). Furthermore, alprazolam improved swing time ( <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mi>p</mi><mo><</mo><mn>0.05</mn></math> ) and gait variability in all conditions, particularly during the elevated plank trials. Interpretation. Our results suggest that (1) anxiety induces FOG, and (2) alprazolam concomitantly reduces anxiety and FOG. Alprazolam further improved gait stability (i.e., swing time and gait variability). These findings reveal that anxiety triggers FOG in PD. Treating anxiety can reduce FOG and improve gait stability, potentially offering new therapeutic avenues for this intractable and disabling symptom in PD.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».