NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığının (PD) arka planıMotor semptomları, günlük aktivite yeteneklerini etkiler. PD hastalarında motor semptom ilerlemesinin belirgin yollarını belirlemek uzun vadeli yönetimi kolaylaştırabilir.MetodlarParkinson Hastalığı İlerleme İşaretçisi Girişimi (PPMI)'nden toplam 155 PD hasta alındı. PD hastalarında motor semptom ilerlemesinin belirgin boylamsal yörünge kümeleri, denetlenmeyen kendi kendini düzenleyen haritalar (SOM'ler) tarafından tespit edildi ve temel özellikler farklı kümeler arasında karşılaştırıldı. Doğrusal karışık etki analizi, kümeler arasında bazı kardinal motor semptomlarının uzunlamasına derslerini tahmin etmek için kullanılırken, hayatta kalma analizi 5 yıl içinde klinik zaman dönümlerini karşılaştırmak için kullanıldı. Destek vektör makinesi (SVM), hastaların yörünge kümelerini tahmin etmek için inşa edildi ve performansı, alıcı-işleyen karakteristik eğri (mAUC), doğruluk ve makro F 1-score altında ortalama alan üzerinden değerlendirildi. Shapley değerleri bireysel değişkenliği yorumlamak için hesaplanmıştır.SonuçlarSOM'lar tarafından optimal kümeler 3. Progresif kümenin kardinal motor semptomları daha hızlı kötüleşti ve bu kümenin denge bozukluğu, bağımsızlık kaybı, uyku bozukluğu ve 5 yıl içinde bilişsel bozukluğu olma olasılığı daha yüksektir. Çok sınıflı SVM modelinin mAUC, doğruluk ve makro F 1-skoru sırasıyla 0.8846, 0.7692 ve 0.7778 idi. Bireyin yörünge kümesini tahmin etmek için etkileşimli bir web uygulaması geliştirilmiştir.ConclusionSubtyping motor semptom ilerlemesini farklı yörüngelere sokmak hastaların yönetimini artırabilir. Bir hastanın hangi yörünge kümesine ait olduğunu tahmin etmek için temel verileri kullanmak müdahalelerin geliştirilmesine yardımcı olabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundMotor symptoms of Parkinson's disease (PD) patients affect their ability of daily activities. Identifying distinct trajectories of motor symptom progression in PD patients can facilitate long-term management.MethodsA total of 155 PD patients were acquired from the Parkinson's Disease Progression Marker Initiative (PPMI). Distinct longitudinal trajectory clusters of motor symptom progression in PD patients were identified by unsupervised self-organizing maps (SOMs), and baseline characteristics were compared among different clusters. Linear mixed-effect analysis was utilized to estimate the longitudinal courses of some cardinal motor symptoms among clusters, while survival analysis was used to compare time-to-clinical milestones within 5 years. The support vector machine (SVM) was built to predict patients' trajectory clusters, and its performance was evaluated through the mean area under the receiver-operating characteristic curve (mAUC), accuracy and macro F 1-score. Shapley values were calculated to interpret individual variability.ResultsThe optimal clusters by SOMs are 3. Cardinal motor symptoms of the progressive cluster worsened more rapidly, and this cluster is more likely to have impaired balance, loss of independence, sleep disturbance, and cognitive impairment within 5 years. The mAUC, accuracy, and macro F 1-score of multi-class SVM model were 0.8846, 0.7692, and 0.7778, respectively. An interactive web application was developed to predict the individual's trajectory cluster.ConclusionSubtyping motor symptom progression into different trajectories can improve patients' management. Using baseline data to predict which trajectory cluster a patient belongs to may help develop interventions.
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.