A interferência do congelamento da marcha na marcha associada a dupla-tarefa em indivíduos com doença de Parkinson com e sem alteração cognitiva leve
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: Indivíduos com Doença de Parkinson (DP) e alteração cognitiva leve (ACL) podem apresentar alterações na marcha principalmente na variabilidade dos parâmetros espaço-temporais. No entanto, para nosso conhecimento ainda não há estudos que demonstrem se o congelamento da marcha (FOG) interfere nessas variáveis e em diferentes situações de dupla-tarefa (DT). Objetivos: Analisar os parâmetros espaço-temporais da marcha (comprimento do passo, velocidade do passo, largura do passo, tempo de passada e tempo de duplo apoio) e sua variabilidade, o número de erros durante a dupla-tarefa cognitiva não funcional e o custo da dupla-tarefa, em indivíduos com DP com e sem ACL. Durante a marcha e durante a marcha associada a DT (ANOVA) e também ao considerar o FOG como co-variável (ANCOVA). Métodos: Estudo transversal, com amostragem não probabilística por conveniência. Os indivíduos foram recrutados seguindo os critérios de inclusão: DP idiopática; Hoehn e Yahr de I a III, marcha independente e medicação estável; critérios de exclusão: doenças neurológicas ou ortopédicas, associadas e/ou limitações articulares que dificultem a marcha; rastreio cognitivo de demência segundo a Montreal Cognitive Assesment (MoCA) (escore <21/30). Os indivíduos foram divididos em dois grupos: DP/ACL (n=11) e DP sem ACL (n=13), segundo MoCA (<26/30: com ACL e ≥26/30: sem ACL). As variáveis analisadas foram os parâmetros espaço-temporais (velocidade do passo, comprimento do passo, largura do passo, tempo da passada e tempo de balanço) e sua variabilidade. A análise consistiu na realização de 3 diferentes tarefas: 1- Simples (marcha em velocidade confortável); 2- DT cognitiva 1 (marcha associada a responder perguntas); e 3- DT cognitiva 2 (marcha associada a contabilizar números pares/ímpares) em um trajeto de 8 metros, randomizadas e repetidas 5 vezes cada. As variáveis foram analisadas por meio do Vicon Motion e processadas pelo programa Matrix Laboratory (MATLAB). Todos os testes estatísticos foram realizados no programa estatístico STATISTICA, adotando o nível de significância de 5% (p < 0,05). A estatística descritiva foi apresentada em média e desvio padrão. O teste de Shapiro-Wilk foi utilizado para analisar a normalidade dos dados e teste de Levene para verificar a homogeneidade. A diferença clínica entre os grupos foi analisada por meio dos testes t de Student. Para as variáveis de marcha foi realizada ANOVA two-way para avaliação do efeito do grupo e condição e interação entre os fatores. Para incluir o FOG como co-variável foi realizada uma análise de covariância (ANCOVAs). Assim como do custo da DT (comparando o custo da tarefa 2 com o custo da tarefa 3. Em caso de interação entre os fatores, foi utilizado o teste de post-hoc de Tukey. Para analisar o número de erros, durante a dupla-tarefa não funcional, entre os grupos, foi utilizado o teste t de Student. Resultados: Os resultados da ANCOVA mostram que ao incluir o FOG como covariável, não encontramos diferenças entre os grupos nem entre grupo x tarefa. Houve efeito da tarefa (1 x 2 x 3) com diferença estatisticamente significativa no comprimento do passo (p<0,01; F=17,15; η2 parcial= 0,44; poder=0,99), velocidade do passo (p<0,01; F= 23,66; η2 parcial=0,52; poder= 0,99) e tempo de balanço (p=0,02; F=3,93; η2 parcial= 0,15; poder=0,67). Na variabilidade dos parâmetros espaço-temporais da marcha foi encontrado efeito de tarefa (1x 2 x 3) somente no tempo da passada (p=0,01; F=4,36; η2 parcial=0,17; poder=0,72). Referente a média de erros na tarefa 3, não houve diferença significativa (p=0,13), embora os indivíduos com DP/ACL apresentassem maior número de erros. Quanto a comparação do custo das diferentes DTs considerando o FOG como co-variável não foram encontradas diferenças significativas. Conclusão: Infere-se que o FOG e o ACL estão intimamente relacionados e influenciam na marcha associada a DT cognitiva. Ao incluir o FOG como co-variável, não encontramos diferenças significativas entre os grupos. Conclui-se desta maneira, que a presença de FOG tem um papel relevante. Quanto ao número de erros na dupla-tarefa não funcional, percebemos que há uma priorização da tarefa motora em detrimento da tarefa cognitiva. Ao comparar o custo entre as DTs, não foram encontradas diferenças.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».