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Enregistrement W7074630865

Treino de marcha com demandas motoras e cognitivas integradas em um contexto funcional em pacientes com doença de Parkinson

2013· article· pt· W7074630865 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmericanae (AECID Library) · 2013
Typearticle
Languept
DomaineMaterials Science
ThématiqueGlass properties and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Motor activityCognition
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Doença de Parkinson (DP) é uma das doenças degenerativas do Sistema Nervoso Central que mais acomete indivíduos no mundo. Apesar de a DP ser descrita classicamente como desordem do movimento, sintomas não motores também fazem parte da apresentação da doença, como as alterações cognitivas, que podem estar presentes antes mesmo de os sintomas motores serem percebidos. Os principais domínios cognitivos afetados na DP são as funções executivas (FE). Estas consistem num contingente de funções de ordem superior, que são cruciais para cognição, emoção e comportamento. Muitos estudos abordam a influência das FE no controle da marcha, já que esta não é mais considerada como um ato motor puramente automático. De fato, existem componentes cognitivos na generalização e manutenção de um padrão de marcha consistente e normal, o que justifica os prejuízos neste controle interdependente entre FE e marcha na DP. O objetivo deste estudo foi avaliar a eficiência de um treino original de marcha com demandas motoras e cognitivas desafiadoras, integradas em um contexto funcional em pacientes com DP em estágio inicial. Trata-se de um ensaio clínico cego e randomizado realizado na Associação Brasil Parkinson em São Paulo. Participaram do estudo 25 pacientes com DP nos estágios 1 a 2,5 da escala Hoehn & Yahr. Eles foram distribuídos aleatoriamente nos grupos experimental (GE: 13 sujeitos) e controle (GC: 12 sujeitos). Os dois grupos foram submetidos a 10 sessões de treinamento, com duração de 60 minutos cada uma (divididos em 25 minutos de exercícios de mobilidade global e 35 minutos para os treinos específicos), com frequência de duas vezes por semana, por 5 semanas. O treino experimental consistiu em treino de marcha com demandas motoras desafiadoras e demandas cognitivas constituídas por seis tarefas que exigiam as principais FE envolvidas na realização da marcha, que foram integradas em um contexto funcional. O treino 12 controle consistiu apenas de demandas motoras desafiadoras. As principais medidas foram: (1) Dynamic Gait Index (DGI); (2) Montreal Cognitive Assessment (MoCA); (3) teste de marcha em 30 segundos em dupla-tarefa cognitiva; (4) sessão II da Escala Unificada da Doença de Parkinson (UPDRS). Anova de medidas repetidas seguida de teste de Tukey avaliou a existência de diferenças dentro de cada grupo, em avaliações realizadas antes (AT), depois (DT) e após 60 dias do final do treinamento (RET). Resultados mostraram melhora estatisticamente significativa no DGI, MoCA, teste de marcha em dupla tarefa cognitiva, e sessão II da UPDRS. Entretanto, na medida de seguimento após 60 dias, para várias medidas foram observadas diferentes tendências entre os grupos: o GE apresentou uma tendência à manutenção dos ganhos, ao passo que o GC apresentou uma tendência à remissão dos ganhos. Conclui-se que os pacientes com DP lograram melhoras nos âmbitos motor, cognitivo e funcional por meio de um treinamento baseado na associação de tarefas cognitivas à marcha dentro de um contexto funcional, ganhos estes possivelmente mais estáveis em comparação aos oriundos do treino motor isolado

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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