Effects of a 24-week yoga intervention on choriocapillaris density in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Parkinson's disease (PD) involves systemic microvascular dysfunction, with choriocapillaris density (CCD) potentially reflecting it. This study examined whether a 24-week yoga intervention alters CCD in PD and whether responses differ by disease duration, severity, or intervention style. Methods: Fifteen PD patients completed a supervised 24-week yoga program involving two Hatha-based styles. CCD was measured using 3 × 3 mm macular optical coherence tomography angiography (OCTA) centered on 2.5-mm foveal region. Clinical assessments included disease duration, Hoehn and Yahr (H&Y) stage, and Montreal Cognitive Assessment (MoCA), conducted at baseline and after intervention. Correlation, stratified, and subgroup analyses were performed. Results: No significant change in CCD was observed at the group level (62.9 % ± 3.9 % vs. 62.9 % ± 3.2 %; P > 0.05). Baseline CCD was inversely correlated with disease duration and H&Y stage (ρ = -0.71, P = 0.003). Patients with shorter disease duration (<5 years) or early-stage PD (H&Y stage 1) showed significant CCD reductions (ΔCCD = -4.7 %, P = 0.003; ΔCCD = -4.3 %, P = 0.002), whereas those with longer duration or advanced stage (H&Y 2-3) exhibited mild increases (ΔCCD = +2.3 %, ΔCCD = +2.8 %). Baseline CCD was inversely correlated with ΔCCD (ρ = -0.77, P < 0.001). CCD did not differ between the YogaCue and Hatha Yoga groups at baseline, follow-up, or in ΔCCD (P > 0.05). Conclusions: These findings provide preliminary evidence that CCD responses to yoga vary with disease stage but not intervention style, suggesting a potential role for CCD as a vascular marker to inform individualized rehabilitation in 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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».