Functional improvement in patients with Parkinson\'s disease after training in real or virtual environment
Bibliographic record
Abstract
O objetivo do presente estudo foi comparar os efeitos de dois tipos de programas de treinamento de equilíbrio, um baseado no Nintendo Wii Fit e o outro baseado nos exercícios tradicionais sem a utilização de videogame, no equilíbrio, funcionalidade e cognição de pacientes com doença de Parkinson. Trata-se de um ensaio clínico cego e randomizado realizado na Associação Brasil Parkinson e no Centro de Docência e Pesquisa dos Cursos de Fonoaudiologia, Fisioterapia e Terapia Ocupacional da Universidade de São Paulo. Participaram do estudo 32 pacientes com doença de Parkinson nos estágios 1 a 2,5 da escala Hoehn e Yahr. Os pacientes foram randomizados nos grupos controle e experimental, 16 em cada grupo. Ambos os grupos realizaram 14 sessões individuais de treinamento, duas vezes por semana, por sete semanas. Cada sessão foi composta por 30 minutos de exercícios globais, incluindo alongamento e fortalecimento musculares e mobilidade axial. Logo após, ambos os grupos realizaram mais 30 minutos de treinamento de equilíbrio: o treinamento do grupo controle foi realizado por meio de exercícios de equilíbrio sem a utilização de pistas externas, retroalimentação visual ou auditiva ou estimulação cognitiva associada; o grupo experimental realizou o treinamento de equilíbrio por meio de 10 jogos do Nintendo Wii Fit, os quais estimularam as funções motoras e cognitivas. As principais medidas do estudo foram (1) seção II da Escala Unificada da Doença de Parkinson, (UPDRS); (2) Escala de Equilíbrio de Berg (EEB); (3) Unipedal Stance Test (UST) e (4) Montreal Cognitive Assessment (MoCA). A análise estatística foi realizada por meio da ANOVA de medidas repetidas e o pós hoc teste de Tukey para a verificação de possíveis diferenças entre os grupos e avaliações realizadas antes, depois e após 60 dias do final do treinamento. Ambos os grupos apresentaram melhora na seção II da UPDRS, na EEB, no UST e na MoCA. Conclui-se que os pacientes com doença de Parkinson apresentaram melhora no equilíbrio e na cognição com efeitos positivos sobre a funcionalidade relacionada com as atividades de vida diária após 14 sessões de treinamento de equilíbrio sem vantagens adicionais para o treinamento em ambiente virtual
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| 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 | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".