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Enregistrement W4394856419 · doi:10.3233/nre-230382

Long-term impact of a community-based adapted boxing program on physical functioning and quality of life of individuals with Parkinson’s disease

2024· article· en· W4394856419 sur OpenAlexaff
Félix-Antoine Savoie, Simon Benoît, Éléonor Riesco, Andréanne Tanguay

Notice bibliographique

RevueNeurorehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)Term (time)Physical medicine and rehabilitationGerontologyParkinson's diseasePsychologyDiseasePhysical therapyMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adapted boxing can help improve the physical functioning and health-related quality of life (HRQoL) of individuals with Parkinson's disease (PD). Whether these benefits persist longitudinally is unclear. OBJECTIVE: The purpose of this retrospective study was to evaluate the impact of a community-based adapted boxing program on the physical functioning and HRQoL of individuals with PD over 1-1.5 years. METHODS: Twenty-six individuals with PD agreed to share their results on tests administered upon enrollment in the program (PRE) and ∼431 days later (POST). The tests included the Fullerton Advanced Balance scale, (FAB), the Timed Up-and-Go test (TUG), the 30-second Sit-to-Stand test (30-STS), and the PD questionnaire-39 (PDQ-39). RESULTS: From PRE to POST, performance significantly improved on the TUG and 30-STS tests (both p < 0.001), but not on the FAB (p = 0.79). Over the same period, PDQ-39 scores significantly increased (p = 0.05). No PRE to POST changes surpassed the minimal detectable change threshold. CONCLUSION: The results of this study suggest that adapted boxing is at worst non-detrimental and at best potentially beneficial for muscle strength, endurance, and functional mobility in individuals with PD. However, adapted boxing probably cannot fully counteract the HRQoL decrements that accompany PD progression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,357 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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