Fine Motor Serious Game Training Improves Gait in Parkinson’s Disease: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Crucial functions for human behavior such as gross motor skills (e.g., walking), cognitive, rhythmic, and fine motor processes are mostly considered unrelated. However, these functions may interact, but their relations are still poorly understood. Moreover, evidence of causal links between them is scarce. Neurological disorders such as Parkinson’s Disease affect all these functions and thus provide a model to study the interplay between them. We tested the effect of a training delivered using serious games on tablet, involving upper limb rhythmic and fine motor functions, on walking capacities in patients with Parkinson’s Disease (PwPD). PwPD gathered into an Intervention group played either a rhythm game, or an adaptation of Tetris , four times a week for six weeks. Before and after the training, gait was evaluated in spontaneous walking and a dual task (counting backward while walking). A Control group of participants did not receive any training. Gait speed, stride length and cadence improved in the Intervention group after the training in comparison with the Control group. The improvement was observed in both Intervention groups, in the spontaneous and in the dual-task conditions. These findings support the hypothesis that gross (axial) motor functions can be trained by fine (lateralized) motor training administered via serious games, possibly by stimulating the rhythmic, perceptual, and cognitive resources sensory systems. This opening promising perspectives for telerehabilitation. Patients with movement disorders could benefit from this promising low-cost and engaging training method, fostering inclusivity and autonomy for people who have reduced access to the clinic.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».