Correlations of gait kinematics and cognitive skills in Parkinson disease
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairments and gait disturbances are often concurrent in Parkinson disease (PD), but the extent to which specific cognitive deficits relate to gait abnormalities remains unclear, especially in early-stage PD. To address this gap, we conducted an observational correlational study to determine if cognitive performance in distinct domains is associated with gait kinematics in PD. This study included a cohort of 19 individuals with early-stage PD who underwent gait analysis with a three-dimensional marker-less motion capture system (Theia Markerless Inc., Kingston, ON, CA) during three conditions: single-task walking, cognitive dual-task walking, and the Timed Up and Go (TUG) test. Cognitive abilities were assessed using computerized tests (Creyos, Toronto, ON, CA) of working memory (WM), response inhibition (RI), and mental rotation (MR). We found that higher WM scores significantly correlated with better gait performance under dual-task conditions, including faster gait velocity (r = 0.6524, p = 0.0025), longer stride length (r = 0.6758, p = 0.0015), higher toe clearance (r = 0.5234, p = 0.0215), and greater hip range of motion (ROM) (r = 0.6803, p = 0.0014). Similarly, better MR ability was associated with longer stride length (r = 0.5178, p = 0.0231) and greater hip ROM (r = 0.4886, p = 0.0338) during dual-task walking. Furthermore, superior WM and MR performance were linked to faster TUG completion times, particularly during the second walking phase of the TUG (WM: r = -0.682, p = 0.0013; MR: r = -0.6755, p = 0.002). These results indicate that WM and MR may be linked to gait performance in PD, especially during cognitively challenging walking tasks. These findings may have clinical, rehabilitative, and neuroscientific utility for those involved in the study and management of 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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».