Neural effects of multisensory dance training in Parkinson’s disease: evidence from a longitudinal neuroimaging single case study
Notice bibliographique
Résumé
Dance is associated with beneficial outcomes in motor and non-motor domains in Parkinson's disease (PD) and regular participation may help delay symptom progression in mild PD. However, little is known about the neurobiological mechanisms of dance interventions for PD. The present case study explored potential neuroplastic changes in a 69-year-old male with mild PD participating in regular dance classes over 29 weeks. Functional MRI was performed at four timepoints (pre-training, 11 weeks, 18 weeks, 29 weeks), where the individual imagined a dance choreography while listening to the corresponding music. Neural activity was compared between dance-imagery and fixation blocks at each timepoint. Analysis of functionally defined regions revealed significant blood-oxygen-level-dependent (BOLD) signal activation in the supplementary motor area, right and left superior temporal gyri and left and right insula, with modulation of these regions observed over the training period except for the left insula. The results suggest the potential for dance to induce neuroplastic changes in people with PD in regions associated with motor planning and learning, auditory processing, rhythm, emotion, and multisensory integration. The findings are consistent with dance being a multimodal therapeutic activity that could provide long-term benefits for people with PD.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».