Minimal clinically important difference and substantial clinical benefits for single- and dual-task timed up and go test following motor-cognitive training in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To establish substantial clinical benefits (SCB) and minimal clinically important differences (MCIDs) for both the single-task and dual-task timed up and go (TUG) tests in people with Parkinson's disease (PwPD). DESIGN: Prospective pre-post intervention study evaluating the effects of combined motor-cognitive training. SETTING: Rehabilitation centers. PARTICIPANTS: One hundred fifteen PwPD, with a mean age of 61.33 ± 13.01 years. INTERVENTIONS: Dual-task motor-cognitive training. MAIN OUTCOME MEASURES: Time taken to complete the single-task and dual-task TUG tests, recorded both before and after the intervention. MCIDs were calculated using the anchor-based and distribution-based methods. SCB was assessed using the receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. RESULTS: The anchor-based MCIDs for the single-task and dual-task TUG tests ranged from -0.71 to -1.27, and - 0.82 to -1.81, respectively. The distribution-based MCIDs for the single-task and dual-task TUG tests ranged from -1.07 to -1.14, and - 1.65 to -1.98, respectively. The SCB for both the single-task and dual-task TUG tests was determined to be less than -2.04. CONCLUSION: This investigation provides critical insights into interpreting changes in functional mobility in PwPD, facilitating informed clinical interventions and enhancing research planning initiatives.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».