Effects of dual-task interference on dexterity performance in people with mild to moderately severe Parkinson’s disease: An observational analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Debilitating problems with hand function experienced by people with Parkinson's disease (PD) can worsen during multitasking. PURPOSE: To investigate the effects of dual-task interference on a pegboard task in people with mild to moderately severe PD. STUDY DESIGN: Descriptive analysis. METHODS: A secondary analysis of baseline data from the ParkinsonNet physiotherapy study conducted in 2006 in the Netherlands. The 9-hole peg test was performed with the more affected hand under single- and dual-task conditions. In dual-task trials, a cognitive task was added. The patient specific index-Parkinson's disease identified two functional priority groups-those reporting arm and hand problems as a priority for allied health management ("upper extremity priority") and those prioritizing other issues ("other priority"). We investigated differences in single- and dual-task performance at different levels of disease severity (Hoehn and Yahr stage) and for the two priority groups, and calculated the dual-task effect. RESULTS: Participants were 566 people with PD (Hoehn and Yahr stages I-IV). Dual-task interference occurred at each disease stage. Significant interactions existed between the task condition and disease severity (F (3, 559) = 4.28, p = 0.005) and task condition and priority group (F (1, 561) = 4.44, p = 0.036). Dual-task interference was greater in participants with more advanced disease or those prioritizing upper extremity problems. CONCLUSION: We described the effects of dual-task interference on more affected hand performance of a standardized dexterity test in a broad sample of people with PD. Dual-task interference may impact the daily lives of people with PD, especially those with more severe disease or who report arm and hand problems. It is important for clinicians to consider dual-task interference during upper extremity assessment and treatment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».