Variability of Parkinsonian Tremor During Different Tasks and Under External Interference
Notice bibliographique
Résumé
Tremor is one of the earliest signs of Parkinson’s disease (PD) that typically occurs at rest but can also manifest during postural actions or voluntary motion. Several studies have demonstrated that there is great variability in tremor across different body parts, among individuals, and within the same individual across multiple trials. While methods such as functional electrical stimulation (FES) have shown promising results for tremor suppression, the use of these methods relies on the ability to predict and estimate the tremor. This study examines four PD tremor characteristics, including magnitude, power spectrum density (PSD), frequency, and approximate entropy (ApEn), as measures of regularity. These characteristics are measured under different conditions with and without external interference and voluntary movements. Results show that the tremor frequency changes when voluntary motion is involved or when external disturbances such as FES or mechanical loading are used to suppress tremor (${p} \lt {0}.{05}$). Tremor power and magnitude also change in the presence of voluntary motion (${p} \lt {0}.{05}$). On the other hand, ApEn is more consistent in the absence of external interference, independent of voluntary movement, but changes when electrical stimulation or mechanical loading is used to suppress tremor (${p} \lt {0}.{05}$). Gaining a general understanding of tremor variability and changes in tremor characteristics helps enhance wearable tremor suppression devices (WTSDs) to address intraindividual tremor fluctuations effectively.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».