NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD), motor belirtilerin erken tezahürü ile yavaş ilerleyen bir nörodejeneratif hastalıktır. Motor işaretlerinin objektif ölçümleri, özellikle atıl nöroprotektif tedavilerin nörodejenerasyonu durdurabileceği hastalığın erken evreleri için, hastalıkların teşhis edilmesi, izlenmesi ve geliştirilmesi için hayati öneme sahiptir. Mevcut tıbbi uygulama, PD motor işaretlerini hastalar ve sağlık sistemi için yeterli sıklıkta ve gereksiz bir yük olmadan rutin olarak izlemek için sınırlı araçlara sahiptir. Bu makalede, bilgisayar klavyeleri ile rutin etkileşimin PD'nin ilk aşamalarında motor işaretlerini tespit etmek için kullanılabileceğini gösteren veriler sunuyoruz. Bir bilgisayarın donanımda herhangi bir değişiklik yapmadan normal kullanımı sırasında anahtar tutma sürelerini (bir anahtarın basılması ve serbest bırakılması için gereken süre) ölçen ve bir PD motor indeksine dönüştüren bir çözümü araştırıyoruz. Bu, bir topluluk regresyon algoritması kullanılarak anahtar tutma sürelerinin zaman serisindeki kalıpların otomatik olarak keşfedilmesiyle elde edilir. Bu yeni yaklaşım, erken PD gruplarını AUC = 0.81 (n = 42/43; ortalama yaş = 59.0/60.1; kadınlar =% 43 / 60; Polis / kontroller) ile kontrollerden ayırmıştır. Performans, klinik olarak kullanılan diğer iki kantitatif motor performans testinden karşılaştırılabilir veya daha iyiydi: alternatif parmak vuruşu (AUC = 0.75) ve tek tuş vuruşu (AUC = 0.61).
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease (PD) is a slowly progressing neurodegenerative disease with early manifestation of motor signs. Objective measurements of motor signs are of vital importance for diagnosing, monitoring and developing disease modifying therapies, particularly for the early stages of the disease when putative neuroprotective treatments could stop neurodegeneration. Current medical practice has limited tools to routinely monitor PD motor signs with enough frequency and without undue burden for patients and the healthcare system. In this paper, we present data indicating that the routine interaction with computer keyboards can be used to detect motor signs in the early stages of PD. We explore a solution that measures the key hold times (the time required to press and release a key) during the normal use of a computer without any change in hardware and converts it to a PD motor index. This is achieved by the automatic discovery of patterns in the time series of key hold times using an ensemble regression algorithm. This new approach discriminated early PD groups from controls with an AUC = 0.81 (n = 42/43; mean age = 59.0/60.1; women = 43%/60%;PD/controls). The performance was comparable or better than two other quantitative motor performance tests used clinically: alternating finger tapping (AUC = 0.75) and single key tapping (AUC = 0.61).
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.