NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD), bilgisayarlı cihazlar kullanılarak ölçülebilen yürüyüş ve denge bozukluğunun giderek kötüleşmesine neden olur. Parkinson Hastalığı Biyobelirteç Programının uzunlamasına veritabanını temel yürüyüş ve denge ölçümlerinin gelecekteki semptom ilerleme oranlarını tahmin edip etmediğini belirlemek için kullandık. Sırasıyla, 6, 12, 18 ve 24 aylık takip süresine sahip 230, 222, 164 ve 177 PD denekleri dahil ettik ve ilerlemeyi aşağıdaki klinik parametrelerin kötüleşmesi olarak tanımladık: MDS-UPDRS toplam skoru, Montreal Bilişsel Değerlendirmesi, PDQ-39 hareketlilik alt ölçeği, levodopa eşdeğer günlük doz, Schwab ve İngiltere skoru ve küresel kompozit sonuç. Her yürüyüşün veya denge ölçüsünün veya önlemlerin birleşiminin ilerlemeyi öngördüğünü bağımsız olarak tahmin etmek için sırt regresyon modelleri geliştirdik. Her bir sırt regresyonu modelinin doğruluğu, verilerin %90'ının daha sonra kalan verilerin %10'unda test edilen sırt regresyonu modelini tahmin etmek için kullanıldığı çapraz doğrulama ile hesaplandı. Modeller, 6 aylık takip ziyaretinde sonuçlardaki değişimi mütevazı bir şekilde tahmin ederken (66-71 aralığındaki doğru) bu kısa takip sırasında sonuç değişkenlerinde herhangi bir değişiklik olmadı (MDS-UPDRS toplam skorunda ortalama değişim = 0 ve LEDD = 0'da değişim). 12, 18 ve 24 aylık takip dönemlerinde, modeller değişimi öngöremedi (tutulmuş setlerdeki doğruluk 42 ila 60% arasında değişiyordu). Temelde yapılan bu bilgisayarlı yürüyüş ve denge önlemleri setinin PD'de gelecekteki hastalık ilerlemesini tahmin etmeye yardımcı olma ihtimalinin düşük olduğu sonucuna varıyoruz. Araştırma bilimcileri, klinik denemeleri değiştiren hastalıkların performansını artırmak için ilerleme öngörücüleri aramaya devam etmelidir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease (PD) results in progressively worsening gait and balance dysfunction that can be measured using computerized devices. We utilized the longitudinal database of the Parkinson's Disease Biomarker Program to determine if baseline gait and balance measures predict future rates of symptom progression. We included 230, 222, 164, and 177 PD subjects with 6, 12, 18, and 24 months of follow-up, respectively, and we defined progression as worsening of the following clinical parameters: MDS-UPDRS total score, Montreal Cognitive Assessment, PDQ-39 mobility subscale, levodopa equivalent daily dose, Schwab and England score, and global composite outcome. We developed ridge regression models to independently estimate how each gait or balance measure, or combination of measures, predicted progression. The accuracy of each ridge regression model was calculated by cross-validation in which 90% of the data were used to estimate the ridge regression model which was then tested on the 10% of data left out. While the models modestly predicted change in outcomes at the 6-month follow-up visit (accuracy in the range of 66-71%) there was no change in the outcome variables during this short follow-up (median change in MDS-UPDRS total score = 0 and change in LEDD = 0). At follow-up periods of 12, 18, and 24 months, the models failed to predict change (accuracy in the held-out sets ranged from 42 to 60%). We conclude that this set of computerized gait and balance measures performed at baseline is unlikely to help predict future disease progression in PD. Research scientists must continue to search for progression predictors to enhance the performance of disease modifying clinical trials.
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.