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Enregistrement W4406406892 · doi:10.2196/62930

Exploring Dance as a Therapeutic Approach for Parkinson Disease Through the Social Robotics for Active and Healthy Ageing (SI-Robotics): Results From a Technical Feasibility Study

2025· article· en· W4406406892 sur OpenAlexvenueno aff
Roberta Bevilacqua, Elvira Maranesi, Marco Benadduci, Gabriella Cortellessa, Alessandro Umbrico, Francesca Fracasso, Giovanni Melone, Arianna Margaritini, Angela La Forgia, Pierpaolo Di Bitonto, Ada Potenza, Laura Fiorini, Carlo La Viola, Filippo Cavallo, Alessandro Leone, Andrea Caroppo, Gabriele Rescio, Mauro Marzorati, Amedeo Cesta, Giuseppe Pelliccioni, Giovanni Renato Riccardi, Lorena Rossi

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésRoboticsArtificial intelligenceParkinson's diseaseDanceDance therapyPsychologyHealthy ageingAgeingPhysical medicine and rehabilitationMedicineComputer scienceDiseaseRobotArtPathologyVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Parkinson disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder characterized by motor symptoms. Recently, dance has started to be considered an effective intervention for people with PD. Several findings in the literature emphasize the necessity for deeper exploration into the synergistic impacts of dance therapy and exergaming for PD management. Moreover, socially engaging robotic platforms equipped with advanced interaction and perception features offer potential for monitoring patients' posture and enhancing workout routines with tailored cues. Objective: This paper presents the results of the Social Robotics for Active and Healthy Ageing (SI-Robotics) project, aimed at designing an innovative rehabilitation program targeted at seniors affected by (early-stage) PD. This study therefore aims to assess the usefulness of a dance-based rehabilitation program enriched by artificial intelligence-based exergames and contextual robotic assistance in improving motor function, balance, gait, and quality of life in patients with PD. The acceptability of the system is also investigated. Methods: The study is designed as a technical feasibility pilot to test the SI-Robotics system. For this study, 20 patients with PD were recruited. A total of 16 Irish dance-based rehabilitation sessions of 50 minutes were conducted (2 sessions per week, for 8 wks), involving 2 patients at a time. The designed rehabilitation session involves three main actors: (1) a therapist, (2) a patient, and (3) a socially interacting robot. To stimulate engagement, sessions were organized in the shape of exergames where an avatar shows patients the movements they should perform to correctly carry out a dance-based rehabilitation exercise. Results: Statistical analysis reveals a significant difference on the Performance-Oriented Mobility Assessment scale, both on balance and gait aspects, together with improvements in Short Physical Performance Battery, Unified Parkinson Disease Rating Scale-III, and Timed Up and Go test, underlying the usefulness of the rehabilitation intervention on the motor symptoms of PD. The analysis of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology subscales provided valuable insights into users' perceptions and interactions with the system. Conclusions: This research underscores the promise of merging dance therapy with interactive exergaming on a robotic platform as an innovative strategy to enhance motor function, balance, gait, and overall quality of life for patients grappling 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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