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Enregistrement W4417321519 · doi:10.1186/s12877-025-06674-2

The impact of loneliness on balance learning ability in aging patients with Parkinson’s disease

2025· article· en· W4417321519 sur OpenAlexaff
Seyede Zohreh Jazaeri, Mohammad Taghi Joghataei, Akram Jamali, Ghorban Taghizadeh

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesIran University of Medical Sciences
Mots-clésLonelinessFeelingBalance (ability)Psychological interventionRehabilitationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Loneliness is highly prevalent among patients with Parkinson's disease (PwPD) and, through complex body-brain interactions, increases their vulnerability to health issues, including balance impairments. Despite extensive evidence linking loneliness to cognitive-motor dysfunctions, the direct impact of loneliness on motor learning, particularly dynamic balance learning, has not been comprehensively examined. As the first study in this field, our research investigates the effect of loneliness on the ability to learn dynamic balance in PwPD, addressing a critical research gap in this domain. METHODS: This study was conducted over six months with the participation of sixty volunteers divided into three distinct groups: 20 PD patients who reported loneliness (loneliness-positive group), 20 PD patients who did not report loneliness (loneliness-negative group), and 20 healthy individuals as the control group. Participants were matched for sex, age, and body mass index (BMI) and were recruited from hospitals and specialized movement disorder clinics. We utilized standardized instruments, including the Mini Balance Evaluation Systems Test (MiniBESTest) to assess balance performance, the de Jong-Gierveld Loneliness Scale (DjG)/ the Three-Item Loneliness Scale (TILS/ the Social and Emotional Loneliness Scale for Parkinson's Disease (SELSA-PD) to assess loneliness levels, the Rosenberg Self-Esteem Inventory (RSI) to assess self-steem, and the Multidimensional Scale of Perceived Social Support (MSPSS) to assess social support in one day before performing balance learning task. Additionally, balance learning was evaluated using a stabilometer, and parameters such as learning rate, learning curve slope, and short- and long-term memory were analyzed. RESULTS: The results indicated that PwPD in the loneliness-positive group exhibited poorer balance performance (MiniBESTest) and higher scores on various loneliness scales, including DjG, TILS, and SELSA-PD. Additionally, this group did not demonstrate balance learning potential (learning rate and slope) compared to the other groups. In contrast, PD patients in the loneliness-negative group showed improvement in the early stages of balance learning (Block1 vs. Block3: p = 0.001; Block1 vs. Block4: p = 0.001; Block1 vs. Block5: p < 0.001; Block2 vs. Block5: p = 0.014).), while the control group exhibited continuous improvement (p = 0.00). Both the loneliness-negative and control groups retained their balance skills in both short-term and long-term assessments (p > 0.05). CONCLUSION: This study is the first to directly examine the impact of loneliness on dynamic balance learning in PwPD. The findings revealed that loneliness can act as a significant inhibitory factor in balance rehabilitation for these patients. The results underscore the importance of designing targeted interventions to reduce feelings of loneliness to enhance balanced learning. Furthermore, the study paves the way for future research to investigate the underlying neural mechanisms and explore the effects of social and psychological interventions on improving motor learning in these patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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