Individualising Galvanic Vestibular Stimulation Further Improves Visuomotor Performance in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Impaired motor function is a defining characteristic of Parkinson's disease (PD). Galvanic vestibular stimulation (GVS) has been proposed as a potential non-invasive intervention to enhance motor performance; however, its efficacy depends on both stimulation parameters and electrode configuration. In this study, we examined the effects of two-pole and three-pole GVS configurations, utilising different stimulation parameters, on motor performance in individuals with PD. Twelve participants with PD were administered eight distinct subthreshold amplitude-modulated GVS stimuli, along with sham stimulation, while performing a visuomotor target tracking task. Analysis of tracking error demonstrated substantial inter-individual variability in response to different stimuli and electrode configurations. While the three-pole configuration yielded superior motor performance in some cases, the two-pole configuration was more effective in others. The most effective overall stimulus across all subjects, characterised by an envelope frequency of 30 Hz and a carrier frequency of 110 Hz, improved motor performance by 25% relative to the sham stimulus. Moreover, tailoring the stimulation parameters to the individual further enhanced performance by an additional 24%. These findings suggest that GVS can yield significant motor improvements in individuals with PD. Furthermore, individualised optimisation of stimulation parameters, including the selection of the appropriate electrode configuration, may further enhance therapeutic efficacy.
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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 | 0,000 |
| 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 ».