Effects of task-specific training on motor activity, cognitive function, and quality of life among individuals with Parkinson’s disease: a quasi-experimental pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The second most prevalent neurological condition in adults over 50 years is Parkinson’s disease (PD). Individu-als with PD(IwPD) experience motor and non-motor symptoms during disease progression. One of the most significant vari-ables in non-motor symptoms is cognitive impairment, andthe disease may lead to dementia. Even though the cognitive impair-ment in IwPD is mild, there should be concern regarding its rehabilitation because there is no pharmacological management for cognitive impairment, and just a handful of studies on functional cognitive training for IwPD have been published. This raises the prospect of task-specific training among IwPD and functional rehabilitation of cognitive function.Methods. Thisquasi-experimental study involved 30 participants, who were assessed and selected based on inclusion and exclu-sion criteria. Pre-test and post-test values were obtained using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS) Part III, and Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ)-39. All subjects underwent task-specific training with cognitive training for 8 weeks.Results. Statistical analysisshowed significant improvements in motor activity, cognitive function, and quality of life. The p-value of each outcome measure was < 0.0001 after analysingpre-test and post-test data.Conclusions. According to the findings ofthis study, task-specific training combined with cognitive training significantly improved motor activity, cognitive function, and quality of life among IwPD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».