Efeitos do treinamento resistido com instabilidade adaptado sobre a função cognitiva de indivíduos com congelamento da marcha na doença de Parkinson: uma análise secundária de um estudo controlado e randomizado
Bibliographic record
Abstract
O declínio cognitivo pode ser um fator de risco para o congelamento da marcha (CM) na doença de Parkinson (DP). Exercícios de complexidade motora têm sido sugeridos como potenciais estratégias de reabilitação para diminuir a gravidade da CM e melhorar a cognição; no entanto, não se sabe se a melhora na cognição explicaria a diminuição da gravidade do CM após o exercício. Avaliamos os efeitos do treinamento resistido adaptado com instabilidade (exercícios de complexidade motora de TRIA) comparado com a reabilitação motora tradicional (RMT sem exercícios complexos) sobre a função cognitiva em pessoas com CM de DP. Verificamos também se a melhora cognitiva prediz a melhora do CM previamente publicada. Os participantes foram randomizados para o grupo experimental (TRIA, n=17) ou para o grupo controle ativo (RMT, n=15). Ambos os grupos possuíam escores entre 3 e 4 na escala de Hoehn e Yahr. Ambos os grupos realizaram exercícios 3 vezes por semana durante 12 semanas (80-90 min cada sessão). A função frontal (Frontal Assessment Battery - FAB), cognição global (Montreal Cognitive Assessment - MoCA), atenção e velocidade de processamento (Digit Symbol Substitution Test - DSST) foram avaliadas antes e após as intervenções. Ambos os grupos foram similares na condição pre-treinamento (p>0,05). Apenas o grupo TRIA melhorou os escores FAB, MoCA e DSST do pré para o pós-treinamento (p<0,05). Não houve diferenças entre TRIA e RMT para nenhum dos desfechos no pós-treinamento (p>0,05). As mudanças nos escores da FAB explicaram as mudanças na razão do Congelamento da Marcha (giro de 360 graus Freezing of Gait ratio) após a TRIA (R2=0,47; p=0,002). O TRIA, um treinamento motor desafiador e complexo, melhora a cognição em pessoas com CM na DP. A disfunção frontal está ligada à fisiopatologia do CM. A melhora da função frontal explica a diminuição da gravidade da CM após treinamento motor desafiador e complexo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".