NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD) popülasyonunu anlamanın bir yolu, küme analizi yoluyla hastalar arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları araştırmaktır; bu da tanı, ilerleme takibi ve tedavi planlaması için tanımlanmış, hasta alt gruplarına yol açabilir. Bu makale, PD hasta kümeleme araştırmasının sistematik bir incelemesini, kümelemede yer alan değişkenleri, uygulanan kümeleme yöntemlerini, sonuçta ortaya çıkan hasta alt gruplarını ve değerlendirme metriklerini değerlendirmeyi sağlar. 1999'dan 2021'e kadar PubMed veritabanında çeşitli arama terimleri kullanılarak bir arama yapıldı: Parkinson hastalığı, küme ve analiz. Çalışmaların çoğunluğu kümeleme için çeşitli klinik ölçek puanları içeriyordu, bunların birçoğu sayısal, ancak ordinal, kategorik bir değer sağlıyordu. Ölçek puanları ordinal olmasına rağmen, bunlar sayısal ve sürekli değerler kümelenmenin odak noktası olarak kabul edildi, cinsiyet ve aile öyküsü gibi kategorik değişkenlere sınırlı dikkat edildi, bu da hastalık tanısı, ilerlemesi ve tedavisine ilişkin yararlı bilgiler sağlayabilir. Sonuçlar, başlangıç yaşı ve hastalık süresi arasında benzerlikler gösteren iki ila beş hasta kümesine işaret etti. Çalışmalar, küme analizine dahil edilecek uygun değişkenler üzerinde kapsamlı, analiz çerçevesine ve fikir birliğine ihtiyaç olduğuna işaret eden mevcut kümeleme değerlendirme metriklerinin kullanımından yoksundu. Doğru küme analizi, PD hastalarının semptomlarının bir alt grup özellik temelinde tedavi edilip edilemeyeceğini, kişiselleştirilmiş bakım gerekli olup olmadığını veya bireyselleştirilmiş ve grup temelli bakımın bir karışımının en iyi yaklaşım olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
One way to understand the Parkinson's disease (PD) population is to investigate the similarities and differences among patients through cluster analysis, which may lead to defined, patient subgroups for diagnosis, progression tracking and treatment planning. This paper provides a systematic review of PD patient clustering research, evaluating the variables included in clustering, the cluster methods applied, the resulting patient subgroups, and evaluation metrics. A search was conducted from 1999 to 2021 on the PubMed database, using various search terms including: Parkinson's disease, cluster, and analysis. The majority of studies included a variety of clinical scale scores for clustering, of which many provide a numerical, but ordinal, categorical value. Even though the scale scores are ordinal, these were treated as numerical values with numerical and continuous values being the focus of the clustering, with limited attention to categorical variables, such as gender and family history, which may also provide useful insights into disease diagnosis, progression, and treatment. The results pointed to two to five patient clusters, with similarities among the age of onset and disease duration. The studies lacked the use of existing clustering evaluation metrics which points to a need for a thorough, analysis framework, and consensus on the appropriate variables to include in cluster analysis. Accurate cluster analysis may assist with determining if PD patients' symptoms can be treated based on a subgroup of features, if personalized care is required, or if a mix of individualized and group-based care is the best approach.
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.