Effectiveness of Photobiomodulation to Treat Motor and Non-Motor Symptoms of Parkinson’s Disease: A Randomised Clinical Trial with Extended Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective: Few treatment options improve symptoms and the quality of life of Parkinson’s disease (PD); more treatment choices are needed. This study examined the effectiveness of photobiomodulation therapy (PBMt) combined with exercise to improve PD symptoms and quality of life. Methods: Participants were randomised into Active (n = 32) or Sham (n = 31) PBMt groups. Stage 1 was an 8-week double-blind, randomised, placebo-controlled trial using either active or sham PBMt to the head, back of the neck and abdomen three times weekly at home, followed by a 4-week washout. Stage 2 was 8 weeks of active PBMt for all participants. In Stage 3, participants chose to continue active PBMt treatment (‘continuers’) or receive no PBMt treatment (‘non-continuers’) for up to 48 weeks. Participants continued vigorous exercise throughout the study. Participants were assessed on enrolment and after each stage. The primary outcome measure was timed up-and-go, with a range of secondary motor and non-motor outcomes, including UPDRS. Results: There was no significant difference between the Active and Sham Groups after Stages 1 or 2, apart from minimal increase in MoCA score/cognition (Sham Group) in Stage 1. After Stage 3, continuers showed a significant improvement in the primary outcome measure compared to non-continuers. Anxiety and the motor experiences of daily living (MDS-UPDRS Part II) were also significantly improved, while other outcomes approached significance, including MDS-UPDRS Total score (p = 0.062). Conclusions: As the largest study to date, results add increasing weight to previous clinical trials and highlight potential for at-home, scalable treatment as adjunctive therapy alongside medication and exercise.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».