Photobiomodulation as part of a multi-disciplinary approach for the treatment of Parkinson’s disease symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Background: Parkinson’s disease is an increasingly common neurodegenerative disease that has a substantial personal, social and economic cost. Although the cardinal symptoms of the disease are motor impairment, non-motor symptoms are arguably just as important for their effect on quality of life. Parkinson’s disease also has a highly heterogeneous symptom presentation. The mainstay of treatment has for many years been levodopa, and more recently dopamine agonists, which can alleviate some of the motor symptoms, but can have severe side-effects, can lose effectiveness over time and do not have an effect on non-motor symptoms. Thus, new treatment modalities are required for management of this disease. Objective: To describe the effect of a multidisciplinary approach for the treatment of the symptoms of Parkinson’s disease, incorporating photobiomodulation (PBM), exercise, diet and careful control of medication. Methods: Participants presented to either a Parkinson’s clinic in Sydney, Australia or to a Parkinson’s rehabilitation centre in Hamilton, Canada. Participants were self-referred, referred by a neurologist, or had been enrolled in a clinical trial and had continued with treatment for two additional years. All participants received PBM therapy to the abdomen and neck and participated in a targeted Parkinson’s specific exercise program. Results: All participants reported improvements in some of their Parkinson’s symptoms, both motor and non-motor, including mobility and gait, balance, fine motor control, cognition, quality of life, and sense of smell. These improvements were maintained over a number of years. Conclusion: A multidisciplinary and individual approach to the treatment of the symptoms of Parkinson’s disease may be an effective way to improve some symptoms and to potentially delay disease progression.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».