Yoga as an Add-on Therapy in Parkinson’s Disease: A Single Group Open-label Trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: We aimed to evaluate the effect of yoga on motor and non-motor symptoms and cortical excitability in patients with Parkinson’s disease (PD). Methods: We prospectively evaluated 17 patients with PD at baseline, after one month of conventional care, and after one month of supervised yoga sessions. The motor and non-motor symptoms were evaluated using the Unified Parkinson’s disease Rating Scale (motor part III), Hoehn and Yahr stage, Montreal Cognitive Assessment, Hamilton depression rating scale, Hamilton anxiety rating scale, non-motor symptoms questionnaire and World Health Organization quality of life questionnaire. Transcranial magnetic stimulation was used to record resting motor threshold, central motor conduction time, ipsilateral silent period (iSP), contralateral silent period (cSP), short interval intracortical inhibition (SICI), and intracortical facilitation. Results: The mean age of the patients was 55.5 ± 10.8 years, with a mean duration of illness of 4.0 ± 2.5 years. The postural stability of the patients significantly improved following yoga (0.59 ± 0.5 to 0.18 ± 0.4, p = 0.039). There was a significant reduction in the cSP from baseline (138.07 ± 27.5 ms) to 4 weeks of yoga therapy (116.94 ± 18.2 ms, p = 0.004). In addition, a significant reduction in SICI was observed after four weeks of yoga therapy (0.22 ± 0.10) to (0.46 ± 0.23), p = 0.004). Conclusion: Yoga intervention can significantly improve postural stability in patients with PD. A significant reduction of cSP and SICI suggests a reduction in GABAergic neurotransmission following yoga therapy that may underlie the improvement observed in postural stability. Clinicaltrialsgov identifier: CTRI/2019/02/017564
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».