Effect of proprioceptive training combined with regular aerobic exercise on motor function in patients with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
[Objective] To investigate the effects of proprioceptive training combined with regular aerobic exercise on motor symptoms, cognitive function and serum BDNF level in patients with Parkinson’s disease. [Methods] A total of 120 patients with Parkinson’s disease admitted to the Third Medical Center of Chinese PLA General Hospital from January 2023 to December 2023 were selected and divided into control group (n=60) and observation group (n=60) according to simple random method(single blind method). The control group only received routine intervention, and the observation group received proprioceptive training combined with regular aerobic exercise. Motor symptoms, cognitive function, serum BDNF level were assessed before and after intervention. [Results] The differences of TUGT time, Berg Balance Scale (BBS) score, length of movement track of pressure center and ellipse area of pressure center in observation group before and after intervention were greater than those in control group (P<0.05). After intervention, Montreal Cognitive Function Assessment Scale (MoCA) score, Mini-mental State Examination Scale (MMSE) score and difference of observation group were higher than those of control group (P<0.05). After intervention, the level and difference of BDNF in observation group were higher than those in control group (P<0.05). [Conclusion] Proprioceptive training combined with regular aerobic exercise can significantly improve motor symptoms and cognitive function in patients with Parkinson’s disease, and the mechanism may be related to the promotion of BDNF level.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».