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Record W7074630865

Treino de marcha com demandas motoras e cognitivas integradas em um contexto funcional em pacientes com doença de Parkinson

2013· article· pt· W7074630865 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueAmericanae (AECID Library) · 2013
Typearticle
Languagept
FieldMaterials Science
TopicGlass properties and applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Motor activityCognition
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A Doença de Parkinson (DP) é uma das doenças degenerativas do Sistema Nervoso Central que mais acomete indivíduos no mundo. Apesar de a DP ser descrita classicamente como desordem do movimento, sintomas não motores também fazem parte da apresentação da doença, como as alterações cognitivas, que podem estar presentes antes mesmo de os sintomas motores serem percebidos. Os principais domínios cognitivos afetados na DP são as funções executivas (FE). Estas consistem num contingente de funções de ordem superior, que são cruciais para cognição, emoção e comportamento. Muitos estudos abordam a influência das FE no controle da marcha, já que esta não é mais considerada como um ato motor puramente automático. De fato, existem componentes cognitivos na generalização e manutenção de um padrão de marcha consistente e normal, o que justifica os prejuízos neste controle interdependente entre FE e marcha na DP. O objetivo deste estudo foi avaliar a eficiência de um treino original de marcha com demandas motoras e cognitivas desafiadoras, integradas em um contexto funcional em pacientes com DP em estágio inicial. Trata-se de um ensaio clínico cego e randomizado realizado na Associação Brasil Parkinson em São Paulo. Participaram do estudo 25 pacientes com DP nos estágios 1 a 2,5 da escala Hoehn & Yahr. Eles foram distribuídos aleatoriamente nos grupos experimental (GE: 13 sujeitos) e controle (GC: 12 sujeitos). Os dois grupos foram submetidos a 10 sessões de treinamento, com duração de 60 minutos cada uma (divididos em 25 minutos de exercícios de mobilidade global e 35 minutos para os treinos específicos), com frequência de duas vezes por semana, por 5 semanas. O treino experimental consistiu em treino de marcha com demandas motoras desafiadoras e demandas cognitivas constituídas por seis tarefas que exigiam as principais FE envolvidas na realização da marcha, que foram integradas em um contexto funcional. O treino 12 controle consistiu apenas de demandas motoras desafiadoras. As principais medidas foram: (1) Dynamic Gait Index (DGI); (2) Montreal Cognitive Assessment (MoCA); (3) teste de marcha em 30 segundos em dupla-tarefa cognitiva; (4) sessão II da Escala Unificada da Doença de Parkinson (UPDRS). Anova de medidas repetidas seguida de teste de Tukey avaliou a existência de diferenças dentro de cada grupo, em avaliações realizadas antes (AT), depois (DT) e após 60 dias do final do treinamento (RET). Resultados mostraram melhora estatisticamente significativa no DGI, MoCA, teste de marcha em dupla tarefa cognitiva, e sessão II da UPDRS. Entretanto, na medida de seguimento após 60 dias, para várias medidas foram observadas diferentes tendências entre os grupos: o GE apresentou uma tendência à manutenção dos ganhos, ao passo que o GC apresentou uma tendência à remissão dos ganhos. Conclui-se que os pacientes com DP lograram melhoras nos âmbitos motor, cognitivo e funcional por meio de um treinamento baseado na associação de tarefas cognitivas à marcha dentro de um contexto funcional, ganhos estes possivelmente mais estáveis em comparação aos oriundos do treino motor isolado

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.026

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes1
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