Effects of gait training associated with mental practice on gait performance in patients with Parkinson\'s disease
Notice bibliographique
Résumé
A doença de Parkinson é uma doença crônica, degenerativa que afeta principalmente funções motora e mentais do indivíduo. Dentre os principais sintomas motores da doença então tremor, rigidez, bradicinesia, instabilidade postural que associados levam a importantes alterações na marcha. A prática mental vem sendo usada como uma estratégia na reabilitação de pacientes com diversas doenças, mas ainda na Doença de Parkinson não temos muitas evidências de sua eficácia. Este estudo tem como objetivo então avaliar o efeito de um protocolo de prática mental associado à prática física no desempenho da marcha de pacientes com Doença de Parkinson. Foram incluídos 20 pacientes nos estágios I, II e III da Escala Modificada de Hoehn e Yahr, que deambulavam sem dispositivos de auxílio, (níveis 3 a 5 da Categoria de Deambulação Funcional FAC), obtinham pontuação maios que 15 pontos na UPDRS e pontuação > 24 pontos no MMSE. O grupo experimental (GE) recebrá uma treinamento de PM da marcha associado a PF, guiado por estratégias cognitiva e o grupo controle (GC) recebeu recebeu um treinamento de PM não relacionada a marcha associada a mesma PF do grupo GE. O desempenho de marcha será avaliado pelo Teste de Caminhada de 6 minutos, UPDRS, Teste de marcha de 30 segundos em condição simples e de dupla tarefa, domínio de marcha da BesTest e a cognição pelo Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Foram realizadas 8 sessões de treinamento. Os resultados mostraram que o GE obteve uma melhora significativa maior ao GC na pontuação do BesTest e também no MoCA. Em conclusão, o presente trabalho evidenciou que a adição da PM a um programa de treinamento de prática física tem benefícios no desempenho da marcha e de domínios cognitivos
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».