Exploring Salivary Brain-Derived Neurotrophic Factor (BDNF) as a Potential Biomarker of Neuroplasticity in Older Adults Through Exergaming
Notice bibliographique
Résumé
Background Dementia and late-life depression (LLD) are common among older adults and are often associated with cognitive decline. Exergaming, which integrates physical and cognitive stimulation, may promote neuroplasticity in this population. Noninvasive biomarkers, such as salivary brain-derived neurotrophic factor (BDNF) methylation, provide a novel approach for monitoring intervention-related neuroplastic changes. Objective This pilot study examined the feasibility of a four-week exergaming intervention aimed at promoting both cognitive and physical engagement in older adults with dementia or LLD. The study also assessed changes in salivary BDNF DNA methylation, a biomarker of neuroplasticity, using noninvasive collection and droplet digital PCR (ddPCR) analysis. Results Participants engaged meaningfully in the exergame, and cognitive metrics showed improved performance across sessions. BDNF methylation was detectable in saliva samples, confirming feasibility; however, the small sample size and limited statistical power precluded significant findings. No causal conclusions can be drawn. Conclusions This study demonstrates that exergaming, combined with saliva collection and ddPCR, is both feasible and acceptable for older adults with cognitive impairment or depression. The intervention design was informed by theoretical frameworks of neuroplasticity, motor learning, and task-specific training. Larger controlled studies are warranted to evaluate clinical efficacy, expand BDNF analyses, and further investigate underlying neuroplastic mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».