NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka planSosyal etkileşimin nörodejeneratif hastalıkların gelişimi ile ters bir ilişkisi olduğuna dair kanıtlar vardır. PREDICT-Parkinson Hastalığı (PREDICT-PD), katılımcıları gelecekteki Parkinson hastalığı (PD) riski için sınıflandıran çevrimiçi bir UK kohort çalışmasıdır.ObjektifBu çalışma, PD geliştirme riski altındaki kişilerin dijital sosyal özelliklerini ve PREDICT-PD platformundaki sosyal sermayelerini değerlendirmenin metodolojik yaklaşımını ve fizibilitesini keşfetmeyi amaçlamaktadır. Kohortun mevcut üyelerinden geri bildirim arandı ve pilotun tasarımı hakkında bilgi verildi. Adanmış personel, tartışmayı teşvik etmek için PD ile ilgili araştırma, gerçekler ve sorgulardan oluşan haftalık katılım faaliyetlerini kullandı. Veriler hosting platformu tarafından toplanmıştır. Sosyal ağ analizini kullanarak zaman içinde oluşan bağlantıların kümülatif sayıda gönderi ve yanıtlar ve ego ağları aracılığıyla örüntülerini inceledik. Platformdaki katılımcılar arasında sosyal sermayenin bağlanmasını, köprülenmesini ve bağlantısını tanımlamak için ağ metrikleri kullandık. İlgili demografik veriler ve Parkinson risk puanları (tek 1:x olarak ifade edilir) tanımlayıcı istatistikler kullanılarak analiz edildi. Risk puanları (log dönüşümünden sonra) ve ağ ölçümleri arasındaki ilişkiyi tahmin etmek için gerileme analizi yapıldı.SonuçlarGenel olarak, 219 katılımcı çalışma web sitesine gömülü 4 aylık bir pilot forumda yer aldı. İçinde 200 kişi (n=80, 40% erkek ve n=113, %57 kadın) büyük bir grupta birbirine bağlandı ve çoğu kullanıcı çifti doğrudan veya dolaylı olarak diğer kullanıcılar aracılığıyla birbirlerine ulaşabiliyordu. Katılımcılar tarafından toplam %59 (20/34) tartışma spontane olarak başlatıldı. Katılım asenkrondu, bazı bireyler tartışma grupları arasında "broker" olarak hareket ediyorlardı. Daha fazla katılımcı foruma katıldıkça ve çevrimiçi gönderiler aracılığıyla birbirine bağlandıkça, bağlı kullanıcıların farklı grupları ortaya çıkmaya başladı. Bu pilot, kohort web platformundaki bir forum uygulamasının uygulanabilir ve kabul edilebilir olduğunu ve dijital sosyal etkileşimi teşvik ettiğini gösterdi. PREDICT-PD çalışmasında, katılımcıların web tabanlı sosyal etkileşimlerini bireysel düzeyde daha önce toplanan verilerle eşleştirmek, çevrimiçi ağ özelliklerini zaman içinde PD riski ile ilişkilendiren gelecekteki analizler için potansiyel göstermek ve ayrıca nörodejeneratif hastalıkların gelişme riskini değiştirmek için bir müdahale olarak dijital sosyal etkileşimi test etmek mümkündü. Bu, PD riskinin moderasyonunda sosyal sermayenin rolünü incelemek için çevrimiçi platformlardan yararlanma potansiyelini vurgular ve gelecekteki araştırmalarda veya müdahalelerde bu tür yaklaşımların uygulanabilirliğinin altını çizer.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundThere is evidence that social interaction has an inverse association with the development of neurodegenerative diseases. PREDICT-Parkinson Disease (PREDICT-PD) is an online UK cohort study that stratifies participants for risk of future Parkinson disease (PD).ObjectiveThis study aims to explore the methodological approach and feasibility of assessing the digital social characteristics of people at risk of developing PD and their social capital within the PREDICT-PD platform, making hypotheses about the relationship between web-based social engagement and potential predictive risk indicators of PD.MethodsA web-based application was built to enable social interaction through the PREDICT-PD portal. Feedback from existing members of the cohort was sought and informed the design of the pilot. Dedicated staff used weekly engagement activities, consisting of PD-related research, facts, and queries, to stimulate discussion. Data were collected by the hosting platform. We examined the pattern of connections generated over time through the cumulative number of posts and replies and ego networks using social network analysis. We used network metrics to describe the bonding, bridging, and linking of social capital among participants on the platform. Relevant demographic data and Parkinson risk scores (expressed as an odd 1:x) were analyzed using descriptive statistics. Regression analysis was conducted to estimate the relationship between risk scores (after log transformation) and network measures.ResultsOverall, 219 participants took part in a 4-month pilot forum embedded in the study website. In it, 200 people (n=80, 40% male and n=113, 57% female) connected in a large group, where most pairs of users could reach one another either directly or indirectly through other users. A total of 59% (20/34) of discussions were spontaneously started by participants. Participation was asynchronous, with some individuals acting as "brokers" between groups of discussions. As more participants joined the forum and connected to one another through online posts, distinct groups of connected users started to emerge. This pilot showed that a forum application within the cohort web platform was feasible and acceptable and fostered digital social interaction. Matching participants' web-based social engagement with previously collected data at individual level in the PREDICT-PD study was feasible, showing potential for future analyses correlating online network characteristics with the risk of PD over time, as well as testing digital social engagement as an intervention to modify the risk of developing neurodegenerative diseases.ConclusionsThe results from the pilot suggest that an online forum can serve as an intervention to enhance social connectedness and investigate whether patterns of online engagement can impact the risk of developing PD through long-term follow-up. This highlights the potential of leveraging online platforms to study the role of social capital in moderating PD risk and underscores the feasibility of such approaches in future research or interventions.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.