Efeitos de diferentes treinamentos de locomoção sobre funções cognitivas, parâmetros clínico-funcionais e biomecânica da caminhada em pessoas com doença de parkinson
Bibliographic record
Abstract
A doença de Parkinson foi descrita em 1817 por James Parkinson. Atualmente é classificada como a segunda doença neurodegenerativa mais prevalente no mundo, com status de pandemia, provavelmente devido ao aumento da expectativa de vida. A doença de Parkinson atinge não apenas funções motoras, mas também aspectos não motores da vida dos indivíduos, como a cognição. A junção destes fatores prejudica a qualidade de vida, uma vez que os sintomas mais prevalentes, como bradicinesia e rigidez, podem elevar o risco de quedas. A diminuição da cognição, por sua vez, pode afetar tarefas de vida diária como caminhar e conversar ao mesmo tempo ou caminhar e carregar um objeto. Essas são consideradas duplas tarefas, especialmente difíceis para pessoas com doença de Parkinson, pois o recrutamento das áreas necessárias para a execução simultânea das atividades está prejudicado, em função da morte neuronal provocada pela doença. Com isso, é possível perceber a mudança em parâmetros específicos da caminhada em pessoas com doença de Parkinson, especialmente em dupla tarefa, como tamanho do passo, ângulo da articulação do joelho e a harmonia entre segmentos do membro inferior. Os tratamentos para a doença de Parkinson envolvem medicamentos, cirurgias e exercícios físicos. Entre as modalidades de exercícios físicos, a caminhada nórdica e as atividades em ambiente aquático têm sido investigadas como estratégias seguras e eficazes para atenuação dos sintomas da doença de Parkinson. O objetivo do presente estudo é investigar e comparar os efeitos de diferentes programas de treinamento de locomoção, em ambiente seco e aquático, sobre parâmetros clínico-funcionais, cognitivos e biomecânicos da caminhada em pessoas com doença de Parkinson, especialmente em condições de dupla tarefa. O estudo contou com dois grupos, um de caminhada nórdica e um de locomoção em água funda, que participaram por 16 semanas de um programa de treinamento nas suas modalidades. Após duas semanas de familiarização e aprendizado da técnica pertinente à modalidade de cada grupo, seguiram-se sete semanas onde os participantes executaram tarefas da modalidade, associando exercícios e movimentos de membros inferiores e superiores, e durante outras sete semanas foram somadas as aulas com dupla tarefa cognitivas. Foi realizada uma anamnese inicial, avaliações antropométricas, além da Unified Parkinson’s Disease Rating Scale III e determinação do estágio 8 Hoehn & Yahr. As avaliações pré e pós treinamento contaram com os testes timed up and go, sentar e levantar de cinco repetições (five times sit to stand test) e teste de caminhada de 10 metros em cinco diferentes condições (velocidade auto selecionada, velocidade máxima, velocidade auto selecionada associada a dupla tarefa matemática, a dupla tarefa semântica e dupla tarefa motora), além das respostas aos questionários Montreal Cognitive Assessment, Parkinson’s Disease Questionnaire, Freezing of Gait Questionnaire e Falls Efficacy Scale - International. Para análise dos parâmetros de marcha, foi utilizado o MediaPipe, um sistema de análise de pose, para obter os dados espaço-temporais, angulares e de coordenação intersegmentar durante os testes de caminhada. Foi utilizada uma análise descritiva, ANOVA com medidas repetidas, teste t de student e correlação de Pearson para testar as diferentes condições dos desfechos. Os resultados mostraram que ambos os programas — caminhada nórdica e locomoção em água funda — promoveram melhorias em diferentes aspectos clínico-funcionais e de parâmetros da marcha, especialmente em condições de dupla tarefa. Foram observadas adaptações específicas em variáveis espaço-temporais e angulares, sem evidências consistentes de superioridade de uma modalidade sobre a outra. Com isso, conclui-se que tanto a caminhada nórdica quanto a locomoção em água funda são estratégias viáveis e seguras para promover ajustes motores e cognitivos na marcha de pessoas com doença de Parkinson, contribuindo para a manutenção da funcionalidade e potencial redução do risco de quedas.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".