Effects of gait training associated with mental practice on gait performance in patients with Parkinson\'s disease
Bibliographic record
Abstract
A doença de Parkinson é uma doença crônica, degenerativa que afeta principalmente funções motora e mentais do indivíduo. Dentre os principais sintomas motores da doença então tremor, rigidez, bradicinesia, instabilidade postural que associados levam a importantes alterações na marcha. A prática mental vem sendo usada como uma estratégia na reabilitação de pacientes com diversas doenças, mas ainda na Doença de Parkinson não temos muitas evidências de sua eficácia. Este estudo tem como objetivo então avaliar o efeito de um protocolo de prática mental associado à prática física no desempenho da marcha de pacientes com Doença de Parkinson. Foram incluídos 20 pacientes nos estágios I, II e III da Escala Modificada de Hoehn e Yahr, que deambulavam sem dispositivos de auxílio, (níveis 3 a 5 da Categoria de Deambulação Funcional FAC), obtinham pontuação maios que 15 pontos na UPDRS e pontuação > 24 pontos no MMSE. O grupo experimental (GE) recebrá uma treinamento de PM da marcha associado a PF, guiado por estratégias cognitiva e o grupo controle (GC) recebeu recebeu um treinamento de PM não relacionada a marcha associada a mesma PF do grupo GE. O desempenho de marcha será avaliado pelo Teste de Caminhada de 6 minutos, UPDRS, Teste de marcha de 30 segundos em condição simples e de dupla tarefa, domínio de marcha da BesTest e a cognição pelo Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Foram realizadas 8 sessões de treinamento. Os resultados mostraram que o GE obteve uma melhora significativa maior ao GC na pontuação do BesTest e também no MoCA. Em conclusão, o presente trabalho evidenciou que a adição da PM a um programa de treinamento de prática física tem benefícios no desempenho da marcha e de domínios cognitivos
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 | 0.002 |
| 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 | 0.000 | 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".