Motor-cognitive dual-task training for cognitive function in patients with Parkinson's disease: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the effect of motor-cognitive dual-task training on cognitive function in patients with Parkinson's disease (PD). Methods Following the PRISMA guidelines, randomized controlled trials (RCT) evaluating the effect of motor-cognitive dual-task training on cognitive function in PD patients were systematically searched in the Cochrane Library, Web of Science, Embase, PubMed, CNKI, Wanfang data, VIP and Chinese Biomedical Literature Database from inception to December 20, 2024. The methodological quality of the included studies was assessed using the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 5.1.0 risk-of-bias tool and the PEDro scale. Meta-analysis was conducted using RevMan 5.4, and GRADE approach was applied to evaluate the quality of evidence. Result A total of ten studies involving 330 patients were included, with PEDro scores ranging from six to nine. Metaanalysis showed that motor-cognitive dual-task training significantly improved Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores (MD=2.05, 95%CI 0.38 to 3.73, P=0.02). There was no difference in Stroop Color and Word Test (SCWT) (reaction time and accuracy), Trail Making Test A (TMT-A) and Trail Making Test B (TMT-B) from the control group (P＞0.05). Subgroup analysis indicated that interventions lasting more than three months improved the MoCA scores (MD=3.64, 95%CI 3.13 to 4.16, P＜0.001). The GRADE rating of evidence was low for MoCA improvement, and moderate for improvements in TMT-A, TMT-B, and Stroop Color-Word Test (reaction time and accuracy). Conclusion Motor-cognitive dual-task training can improve overall cognitive function in patients with PD, as the intervention durations more than three months. The effect on visuospatial and executive function requires further investigation.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».