NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
BackgroundDigital mobilite sonuçları (DMO'lar), klinik çalışmalar için objektif, nicel ve denetçiden bağımsız sonuç ölçümleri sunan yeni biyobelirteçler olarak ortaya çıkmıştır. Ne yazık ki, DMO'lar üzerindeki araştırma çabaları henüz Parkinson hastalığında klinik fayda alanını araştırmamıştır, yani sağlık sonuçlarında iyileşme, teşhis, karar verme veya önleme gibi standart bakım prosedürlerine kıyasla önleme kanıtları sunmaktadır. Bu el yazması, konsensüs oluşturma yaklaşımıyla, DMO'ların ürettiği bilgileri bundan yararlanabilecek klinik alanlarla haritalamak için yapılandırılmış bir kavramsal çerçeve oluşturmayı amaçlamaktadır.MetodlarMobilise-D konsorsiyumunun Parkinson Hastalığı Çalışma Grubu'ndan işe alınan 12 uzmanla üç turlu bir konsensüs oluşturma çalışması yürüttük. Uzmanlar, kavramsal çerçevenin farklı yönlerini, anlaşma seviyesi için 5 seviyeli Likert ölçeğiyle tasarladı ve sıraladı. Değerlendirilen farklı noktalar için uzlaşma, çift eşiğe dayanıyordu: yüksek düzeyde bir anlaşmanın eşzamanlı varlığına düşük bir anlaşmazlık seviyesi eşlik etmek zorundaydı. İkincil hedefler olarak, uzmanlardan uygulanabilirlik zaman çizelgesini, klinik ortamlarda uygulanması için öngörülen zorlukları ve karar verme sürecindeki ana rollerini değerlendirerek DMO'ların pratik uygulamasını derecelendirmeleri istendi.SonuçlarKlinik fayda çerçevesine tam bir fikir birliği üç turdan sonra elde edildi. Nihai çerçeve üç ana kategoriden (Hastalık Tanısı, Hasta Değerlendirmesi ve Tedavi Değerlendirmesi) ve altı altta yatan etki alanından (Tanıtım Prosedürünü Geliştirme, Riski Tahmin Etme, Bozukluğu Zamanında Tespit Etme, Klinik Yargıyı Geliştirme, Tedaviyi Seçme ve Tedavi Yanıtını İzleme) oluşuyordu. Gelecek 1-5 yıl DMO'ların klinik karar vermede ilgili bir rol oynayacağına inanan uzmanlar, bakım bilgisini yararlı dijital biyobelirteç bilgileriyle tamamlayacak. Bununla birlikte, ele alınması gereken ana zorluk, DMO'ların yorumlanabilirliği için net referans değerinin tanımıdır.Bu çerçeve, uzman kohortları çeşitlendirerek ve bulgularımızı PD'nin ötesine genişleterek daha sonraki çalışmalar için bir yapı sağlar. Ek olarak, sonuçlarımız, DMO'ların klinik karar desteği için değerli bir rol oynayabileceği gelecekteki klinik denemeleri planlamayı destekleyen araştırmacıları desteklemektedir. Sonuçta, bu, DMO'ların klinik faydasını değerlendirmek ve Real World klinik uygulamasına entegrasyonlarını desteklemek için kılavuzlar geliştirmeye yönelik ilk adımdır.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundDigital mobility outcomes (DMOs) have emerged as novel biomarkers offering objective, quantitative, and examiner-independent outcome measures for clinical studies. Unfortunately, research efforts on DMOs have not yet investigated the domain of clinical utility in Parkinson's disease, i.e. providing evidence of improvements in health outcomes, diagnosis, decision-making, or prevention when compared to e.g. standard-of-care procedures. This manuscript, via a consensus building approach, aims to create a structured conceptual framework to map the knowledge generated by DMOs with clinical domains that could benefit from it.MethodsWe conducted a three-round consensus-building study with 12 experts recruited from the Mobilise-D consortium's Parkinson's Disease Working Group. The experts designed and ranked different aspects of the conceptual framework via a 5-level Likert scale for level of agreement. Consensus for the different points evaluated was based on a double threshold: the simultaneous presence of a high level of agreement had to be accompanied by a low level of disagreement. As secondary objectives, the experts were asked to rate the practical application of DMOs by evaluating the timeline to applicability, the foreseen challenges for their implementation in clinical settings, and their main role in the decision-making process.ResultsA full consensus on the clinical utility framework was achieved after three rounds. The final framework consisted of three main categories (Disease Diagnosis, Patient Evaluation, and Treatment Evaluation) and six underlying domains (Enhancing Diagnostic Procedure, Predicting Risk, Timely Detecting Deterioration, Enhancing Clinical Judgment, Selecting Treatment, and Monitoring Treatment Response). The experts believed in the next 1-5 years DMOs will play a relevant role in clinical decision making, complementing care knowledge with useful digital biomarkers information. However, the main challenge to address is the definition of clear reference value for DMOs interpretability.ConclusionsThis framework provides a structure for subsequent studies to build into by diversifying expert cohorts and expand our findings beyond PD. Additionally, our results support researchers planning future clinical trials where DMOs can play a valuable role for clinical decision support. Ultimately, this is the first step toward developing guidelines to assess DMOs' clinical utility and support their integration into Real World clinical practice.
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.