NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Subtalamik çekirdek derin beyin stimülasyonu (STN DBS) için dikkatli hasta seçimine rağmen, bazı Parkinson hastalığı hastaları motor engellilikte sınırlı iyileşme göstermektedir. Yenilikçi tahminsel analiz yöntemleri, klinisyenler için yalnızca klinik preoperatif değişkenler ile ilgili olarak bireysel postoperatif motor tepkisini güvenilir bir şekilde tahmin eden bir araç geliştirme potansiyeline sahiptir. Preoperatif tahminin temel amacı, ameliyat öncesi hasta danışmanlığını, beklenti yönetimini ve ameliyat sonrası hasta memnuniyetini iyileştirmek olacaktır.MetodlarBiz ameliyattan bir yıl sonra zayıf motor yanıtı yaşama olasılıkları üreten bir makine öğrenme lojistik regresyon tahmini modeli geliştirdik. Model, ameliyat öncesi değişkenleri analiz eder ve beş kat çapraz doğrulama kullanarak 89 hasta üzerinde eğitilir. Preoperatif klinik uygulamada kullanılabilirliği sağlamak için görüntüleme ve nörofizyoloji verileri kasıtlı olarak dışarıda bırakılır. Zayıf yanıtlayıcılar (n = 30), Unified Parkinson Disease Rating Scale II, III veya IV.Results'da klinik olarak ilgili iyileşme göstermeyen hastalar olarak tanımlanmıştır. Model, 0.79 (standart sapma: 0.08), 0.80 gerçek bir pozitif oran ve 0.24 yanlış pozitif bir oran ve %78 tanı doğruluğu ile zayıf yanıtlayıcıları tahmin etmektedir. Bireysel preoperatif değişkenlerin bildirilen etkileri modelin klinik yorumu için yararlıdır, ancak modeldeki diğer değişkenlerden bağımsız olarak ayrı ayrı yorumlanamaz.ConclusionThe modelin tanısal doğruluğu, klinik preoperatif değişkenlere dayalı makine öğrenimine dayalı motor yanıt tahmininin yararını doğrular. Daha büyük ve prospektif bir kohortta üreme ve doğrulamadan sonra, bu tahmin modeli, preoperatif hasta danışmanlığı sırasında klinisyenleri destekleme potansiyeline sahiptir.
Özgün kaynak özetini okuyun
IntroductionDespite careful patient selection for subthalamic nucleus deep brain stimulation (STN DBS), some Parkinson's disease patients show limited improvement of motor disability. Innovative predictive analysing methods hold potential to develop a tool for clinicians that reliably predicts individual postoperative motor response, by only regarding clinical preoperative variables. The main aim of preoperative prediction would be to improve preoperative patient counselling, expectation management, and postoperative patient satisfaction.MethodsWe developed a machine learning logistic regression prediction model which generates probabilities for experiencing weak motor response one year after surgery. The model analyses preoperative variables and is trained on 89 patients using a five-fold cross-validation. Imaging and neurophysiology data are left out intentionally to ensure usability in the preoperative clinical practice. Weak responders (n = 30) were defined as patients who fail to show clinically relevant improvement on Unified Parkinson Disease Rating Scale II, III or IV.ResultsThe model predicts weak responders with an average area under the curve of the receiver operating characteristic of 0.79 (standard deviation: 0.08), a true positive rate of 0.80 and a false positive rate of 0.24, and a diagnostic accuracy of 78%. The reported influences of individual preoperative variables are useful for clinical interpretation of the model, but cannot been interpreted separately regardless of the other variables in the model.ConclusionThe model's diagnostic accuracy confirms the utility of machine learning based motor response prediction based on clinical preoperative variables. After reproduction and validation in a larger and prospective cohort, this prediction model holds potential to support clinicians during preoperative patient counseling.
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.