Studienhighlight - Alters- und geschlechtsbedingte Veränderungen der motorischen Funktionen

Diese Studie liefert ein Beispiel für die Datenanalyse, die durch die Verwendung von DataLad zur Erstellung einer Datenbank mit motorischen Parametern bei gesunden Personen und Patienten mit neurologischen und psychiatrischen Störungen ermöglicht wird.

In einer in Frontiers in Aging Neuroscience veröffentlichten Studie zeigen Forscher der ABCD-J-Standorte, des Universitätsklinikums Köln und des Forschungszentrums Jülich das Potenzial reproduzierbarer Neurowissenschaften durch die Verwendung einer auf DataLad basierenden Datenbank mit motorischen Parametern auf. Die Daten wurden durch umfassende motorische Untersuchungen von 444 nicht linkshändigen Erwachsenen ohne neurologische, psychiatrische oder orthopädische Vorerkrankungen erhoben. Die Untersuchungen umfassten fünf standardisierte Tests zur Bewertung grundlegender (Griffstärke, Fingerklopfgeschwindigkeit) und komplexer (Action Research Arm Test, Jebsen-Taylor Hand Function Test, Purdue Pegboard Test) motorischer Funktionen.

Die Studie ergab eine Abnahme der motorischen Funktionen im Laufe des Lebens mit signifikanten geschlechtsspezifischen Unterschieden. So zeigten Männer eine höhere Griffstärke und Fingerklopfgeschwindigkeit, während Frauen beim Purdue Pegboard Test besser abschnitten als Männer. Die motorische Leistungsfähigkeit konnte das Alter der Teilnehmer vorhersagen, und die Principal Components Analysis (PCA) ergab drei robuste motorische Komponenten: Geschicklichkeit, Kraft und Geschwindigkeit.

Diese Ergebnisse liefern nicht nur eine umfassende Bewertung der alters- und geschlechtsabhängigen motorischen Funktionen bei gesunden Personen, sondern veranschaulichen auch die Art von Erkenntnissen, die mit wiederverwendbaren, gut strukturierten Datensätzen möglich werden. Durch die Nutzung von DataLad zum Aufbau der Datenbank hinter diesen Daten legt diese Arbeit den Grundstein für eine skalierbare Ressource, die zukünftige Forschungen zur motorischen Funktion unterstützen kann. Beispielsweise könnten die in dieser Studie vorgestellten Daten und Ergebnisse in eine zukünftige Studie zur Klassifizierung depressiver Patienten anhand motorischer Parameter einfließen.

Quelle: Wunderle et al., 2024; https://www.frontiersin.org/journals/aging-neuroscience/articles/10.3389/fnagi.2024.1368052/

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