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Enregistrement W7133045509

Split-Belt Treadmill Training to Rehabilitate Freezing and Gait Instability in Parkinson’s Disease

2025· dissertation· W7133045509 sur OpenAlexfundno aff
Sanskriti Sasikumar

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKrembil FoundationOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésGaitCadenceBalance (ability)TreadmillSTRIDECognitionGait trainingMotor control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freezing of gait (FOG) and postural instability, which tend to occur together, are often the mostdisabling and treatment-resistant symptoms in Parkinson’s disease (PD). Progressive asymmetry of gait precedes a freezing episode, so targeting this symptom could potentially reduce the frequency of FOG and falls. We use a split-belt treadmill (SBTM), which has two belts that can modulate spatiotemporal parameters of each leg, to potentially rehabilitate and restore symmetrical gait in PD. Our research supports that individuals with PD+FOG can adapt to gait patterns induced by the SBTM. However, cognitive function is pertinent to gait adaptation (working memory; p<0.001) and retention of after-effects (working memory and visuospatial function; p<0.001 for both). We subsequently used intact working memory as an inclusion criterion in a randomized control trial to assess the effects of prolonged SBTM training. SBTM did not meet the a priori 20% superiority threshold for falls prevention. Several gait parameters (asymmetry index: p<0.01; temporal asymmetry: p<0.01; stance time: p<0.01; swing time: p<0.05) and questionnaire scores (Activities-specific Balance Confidence: p0.01; Freezing of gait questionnaire: p0.01) improved with SBTM training, but effects were not sustained three months after training. Conventional TM training also improved gait parameters (asymmetry index: p=0.04; temporal asymmetry: p<0.01; stance time: p<0.01; swing time: p<0.05), which replicates previously published literature. Without additional cuing strategies, conventional TM training also improved FOG. Over-ground cadence reduced with both interventions (p0.01, sustained at three months, p=0.05), but other parameters including gait velocity, stride length, double-support time improved with TM training only. This thesis briefly explored the role of Nucleus Basalis of Meynert deep brain stimulation, a cholinergic nucleus implicated in cognitive function in PD. Our results suggest that intermittent rather than continuous stimulation improves sustained attention (p=0.01), although spatiotemporal gait variables remain unaffected. This might indicate that cholinergic projections from the pedunculopontine, and not the basal forebrain, affect locomotor function in PD. SBTM training could be a cost-effective rehabilitation strategy, but its implementation is limitedby the heterogeneity of reported protocols. Future studies will also need to consider the specific needs of the PD+FOG population as they take longer to adapt, might benefit from alternate training protocols (eg. alternating belt velocities) and repeated exposure due to the progressive nature of PD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,351 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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
Publié2025
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