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Enregistrement W4403475153 · doi:10.3389/fnagi.2024.1480171

Efficacy of high-frequency rTMS in the treatment of gait disorder and cognition in patients with Parkinson’s disease based on wearable devices and eye-movement assessments

2024· article· en· W4403475153 sur OpenAlexaboutno aff
Hong Yin Tang, Peng Li, Pengfei Zhang, Jian Yao, Yilan Xing, Xin Zhao, Xuying He, Jie Zan, Guihua Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTinetti testGaitPhysical medicine and rehabilitationCognitionPsychologyMontreal Cognitive AssessmentGait analysisNeurorehabilitationMedicineNeuroscienceRehabilitationCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Postural instability and gait disorder and cognitive dysfunction are common symptoms of Parkinson's disease (PD). Scale assessment is frequently used in the clinic to evaluate PD, but this technique is limited by its lack of sensitivity to changes in disease progression and its difficulty in capturing subtle movements and changes in cognitive function. It is currently believed that high-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) can improve motor and cognitive dysfunction in patients with PD, though it remains controversial. Therefore, it is imperative to monitor and dynamically identify changes in postural instability and gait disorder, as well as those in cognitive dysfunction, in PD to develop targeted interventions. In this study, we observed the effect of high-frequency rTMS on gait disorders and cognitive functions in patients with PD by comparing data from wearable devices and eye-tracking devices before and after treatment. Methods: A total of 159 patients with PD were included in this study. A GYENNO MATRIX wearable gait analyzer was used to monitor the objective gait data (including the timed up-and-go, narrow-track, and turning tests), the Eyeknow eye-tracking evaluation system was used to monitor the patient's eye movement cognition data (including the smooth pursuit, pro-saccade, and anti-saccade tests), and gait and cognitive function-related scales, including the Tinetti Balance Scale, Tinetti Gait Scale, Berg Balance Scale, Mini-Mental State Examination, and Montreal Cognitive Assessment (MoCA), were evaluated at the same time before and after high-frequency rTMS treatment. Results: The mean step length, mean stride velocity, stride length, and mean step frequency of patients with PD in the timed up-and-go test all increased compared with those before rTMS treatment, whereas the mean stride time and double support decreased. In the narrow-track test, the mean stride velocity increased and the mean stride time decreased. In the turning test, the turning left duration, turning right duration, mean duration, mean number of steps, and average step duration decreased, while the mean angular velocity increased after rTMS treatment. Compared with those before rTMS treatment, the latency period of patients with PD in overlapping saccades decreased, the completion time of overlapping saccades decreased, and the average saccade speed increased. In the anti-saccade test, the completion time decreased and the average saccade speed increased after rTMS treatment. Compared with those before rTMS treatment, the Tinetti Balance Scale, Tinetti Gait Scale, Berg Balance Scale, Mini-Mental State Examination, and MoCA scores increased, and the MoCA sub-items improved in terms of visual-spatial and executive function, language, abstraction, delayed recall, and orientation after rTMS treatment. Conclusion: High-frequency rTMS may be an effective therapy for improving gait disorders and cognitive functions in patients with PD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
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