Compensation Strategies for Gait Impairments in Parkinson Disease: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Importance:Patients with Parkinson disease can use a wide variety of strategies to compensate for their gait impairments. Examples include walking while rhythmically bouncing a ball, crossing the legs when walking, or stepping over an inverted cane. An overview and classification of the many available compensation strategies may contribute to understanding their underlying mechanisms and developing focused rehabilitation techniques. Moreover, a comprehensive summary of compensation strategies may help patients by allowing them to select a strategy that best matches their needs and preferences and health care professionals by permitting them to incorporate these into their therapeutic arsenal. To create this overview, this narrative review discusses collected video recordings of patients who spontaneously informed clinicians about the use of self-invented tricks and aids to improve their mobility. Observations:Fifty-nine unique compensation strategies were identified from approximately several hundred videos. Here, these observed strategies are classified into 7 main categories for elaboration on their possible underlying mechanisms. The overarching working mechanisms involve an allocation of attention to gait, the introduction of goal directedness, and the use of motor programs that are less automatized than those used for normal walking. Conclusions and Relevance:Overall, these compensation strategies seem to appeal to processes that refer to earlier phases of the motor learning process rather than to a reliance on final consolidation. This review discusses the implications of the various compensation strategies for the management of gait impairment in Parkinson disease. The publisher's final version of this work can be found at https://doi.org/10.1001/jamaneurol.2019.0033. Deposited by shareyourpaper.org and openaccessbutton.org. We've taken reasonable steps to ensure this content doesn't violate copyright. However, if you think it does you can request a takedown by emailing help@openaccessbutton.org.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».