Aprendizagem de uma tarefa de demanda de controle postural em ambiente virtual em indivíduos com doença de Parkinson
Bibliographic record
Abstract
O déficit de controle postural é impactante em indivíduos com doença de Parkinson (DP), nesse sentido, a aprendizagem de tarefas que o envolvam é fundamental para esses indivíduos. Recentemente, estudos têm mostrado que indivíduos com DP são capazes de aprender tarefas com demanda de controle postural, no entanto, o intervalo de retenção destes estudos é muito curto considerando-se uma doença neurodegenerativa. Outra questão que se coloca é, em aprendendo tarefas de demanda de controle postural, poderia haver diminuição da instabilidade postural, porém ainda não existem evidências concretas para responder esse questionamento. Nesse sentido, o objetivo do presente estudo foi investigar a aprendizagem de tarefas que envolvam demanda de controle postural em ambiente de realidade virtual em indivíduos com DP quando comparados com idosos saudáveis em curto e longo prazo, além de verificar seu impacto na cognição e no controle postural dos mesmos. A amostra foi composta por 28 sujeitos, sendo 14, com DP idiopática no grupo experimental (GE) [64.28±6.35 anos; escala de Hoehn e Yahr modificada = 14.28% dos sujeitos 1; 14.28%, 1.5; 7.14%, 2; 21.42%, 2.5; 42.85%, 3; Montreal Cognitive Assessment (MoCA) = 22.42±3.41; e Mini Balance Evaluation Systems Test (MiniBEStest) = 20.78±6.54]. Foram incluídos também 14 idosos saudáveis no grupo controle (GC) [69.71±5.91 anos; MoCA = 23.64±3.17; e MiniBESTest = 27.35±2.67]. Foram realizadas 13 sessões com duração de uma hora, 2x/semana por sete semanas, no período on da medicação para a reposição dopaminérgica, sendo a primeira considerada pré-teste e a última, pós-teste. A prática consistiu em jogar quatro jogos do sistema Kinect, 5 tentativas por jogo. Foram realizados dois testes de retenção, sendo o primeiro após uma semana e o segundo após um mês. A avaliação da cognição, através da MoCA, e do controle postural, através do MiniBESTest, foi realizada antes, imediatamente após e um mês após a fase de aquisição. Indivíduos com DP foram capazes de aprender tarefas com demanda de controle postural, havendo retenção a curto e longo prazo, apesar do desempenho apresentar-se inferior aos idosos neurologicamente saudáveis. Além disso, aprender as tarefas propostas levou a melhora da cognição, especificamente na memória e nos aspectos reativos do controle postural de idosos e indivíduos com DP, além da melhora da estabilidade de marcha somente dos idosos
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".