Efficacy of Yijinjing-inspired exercises on sleep disorders in Parkinson’s disease: a controlled fNIRS study
Notice bibliographique
Résumé
Background Sleep disorders are prevalent in Parkinson's disease (PD) patients, significantly impacting their quality of life and rehabilitation outcomes. This controlled trial aimed to investigate the impact of Yijinjing-inspired exercises on sleep disorders in PD patients, utilizing functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) to assess neurophysiological changes. Methods Ninety-six PD patients were allocated to control, exercise, or music therapy groups for eight weeks. The Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), along with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini-Mental State Examination (MMSE), Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS), and Parkinson's Disease Questionnaire (PDQ-39) were used to assess outcomes. fNIRS measured neurophysiological changes post-intervention. Results The exercise group demonstrated substantial improvement in sleep quality after Bonferroni correction (PSQI: mean Δ = -1.78 ± 0.99, P < 0.001; Cohen's d = 1.45). Moderate effect sizes were observed in cognition (MoCA: d = 0.43) and motor function (UPDRS: d = 0.40), though these did not retain statistical significance after correction. Between-group analysis revealed greater PSQI reduction in exercise versus control (Δ = -1.19 ± 0.85 vs. -0.19 ± 1.53; P = 0.001 after Bonferroni adjustment, Cohen's d = 0.87), but not versus music therapy (P = 0.018 > 0.0167). fNIRS confirmed cortical reorganization in dorsolateral prefrontal cortex (Brodmann Area 9; Channel 3) and primary motor cortex (Brodmann Area 4; Channel 9) at FDR-corrected P < 0.05. The control group showed no statistically significant changes post-correction (all P > 0.01). Discussion Yijinjing training may improve sleep quality in Parkinson's disease patients, with preliminary evidence of neuroplastic adaptation. Consideration could be given to exploring its integration into comprehensive rehabilitation approaches.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».