Garba Dance Is Effective in Parkinson’s Disease Patients: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background . Dance as therapy is gaining attention as an adjuvant option for Parkinson’s disease (PD). Assessing culturally popular dance forms is crucial for promoting the acceptance of dance therapy in a culturally sensitive context. Objectives . The pilot study evaluated the efficacy of Garba dance for alleviating motor symptoms, nonmotor symptoms, cognitive functions, and mood. Furthermore, this pilot study also assessed the tolerability and safety of this dance form using fatigue severity scale and assessing falls, respectively. Methods . Eligible participants with mild‐to‐moderate PD (H&Y stage 1 to 2.5) were sequentially randomized into the dance therapy, physical therapy, or control groups. Motor symptoms, nonmotor symptoms, cognitive functions, and mood were assessed using standard scales at baseline, week 6, and week 12. Tolerability was measured using the Fatigue Severity Scale, and safety was assessed by monitoring falls. Results . In the Garba dance group, significant improvements in UPDRS scores were observed at week 6 ( p = 0.002) and week 12 ( p < 0.001) compared to baseline. At week 12, UPDRS scores were better in the Garba dance group as compared to the control and physical therapy groups. Freezing of gait significantly improved at week 6 ( p < 0.001) and week 12 ( p < 0.001) in the Garba dance group. Garba dance also led to significant improvements in mood and sleep. Tolerability was favorable, with significantly better fatigue severity scores in the Garba dance group at week 12 compared to controls and physical therapy. About 6 patients in Garba dance group experienced near falls. Conclusion . Underscoring a cautious optimism, results of the current study indicate that Garba dance may be an effective, safe, and well‐tolerated intervention for Indian patients with mild‐to‐moderate PD (H&Y stage 1 to 2.5).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».