THE INFLUENCE OF BDNF VAL66MET POLYMORPHISM ON COGNITION, DEPRESSION, QUALITY OF LIFE, AND MOTOR SYMPTOMS IN INDIVIDUALS WITH PARKINSON’S DISEASE AFTER DYNAMIC CYCLING
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with Parkinson's disease (PD) tend to have high inter-individual variability in symptoms and in response to exercise.A genetic variation called brain derived neurotrophic factor (BDNF) Val66Met polymorphism may influence variability of attention and executive function domains, depression symptoms, quality of life, and motor symptoms after dynamic cycling.PURPOSE: The first aim was to determine if the prevalence of the Val66Met polymorphism influenced to incidences of attention and executive dysfunction, depression symptoms, decreased quality of life, and motor symptoms.The second aim was to determine if Val66Met polymorphism influenced changes in attention and executive function, depression symptoms, quality of life, and motor symptoms after dynamic cycling.METHODS: Fourteen participants (n=10, 6M/4F Val-allele group, n=4, 2M/2F Met-allele group, 649 years old), diagnosed with PD performed WebNeuro testing, Montreal Cognition Assessment (MoCA), Beck Depression Inventory (BDI-II), EuroQOL questionnaire, Kinesia ONETM assessment, and Val66Met polymorphism genotyping.The intervention involved three, 40 minute dynamic cycling sessions.RESULTS: There was no influence of Val66Met polymorphism on the pre-intervention scores of attention, executive function, MoCA (cognition), depression symptoms, or motor symptoms.There were also no influences of Val66Met polymorphism on changes in attention, executive function, MoCA, depression symptoms or motor symptom after dynamic cycling.However, Val66Met polymorphism did have a main effect of group for quality of life questionnaire regardless of the cycling intervention.DISCUSSION: This intervention did not promote overall improvements.However, there were some interesting trends in the data and a larger sample size will likely result in more conclusive results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».