NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
GirişParkinson hastalığı (PD) tipik olarak kısa klinik ziyaretler sırasında Hareket Bozukluğu Topluluğu-Birleşik Parkinson Hastalığı Değerlendirme Ölçeği (MDS-UPDRS) gibi derecelendirme ölçekleri kullanılarak değerlendirilir. Bu değerlendirmeler sadece semptom şiddetinin bir anlık görüntüsünü sağlar ve günlük hayatta dalgalanmaları yakalayamayabilir. Bu çalışmada, Parkinson hastalığı (PwP) olan kişilerde bilek-yıpranmış aktigrafinin MDS-UPDRS puanlarını tahmin etmek için kullanılıp kullanılamayacağını inceledik. 25 Hz'deki Metodlar Sürekli ivmeölçer kayıtları GeneActiv cihazları kullanılarak 28 güne kadar toplandı. Bu kayıtlardan üç özellik gösterimi türetilmiştir: gömme olmayan aktigrafi özellikleri, kendi kendini denetleyen ivmeölçer gömmeleri ve birleşik bir özellik seti. Regresyon modellerinin küçük bir seti sıkı izin-bir-katılımcı-çıkış çapraz doğrulama (LOPO-CV) kullanılarak değerlendirildi.SonuçlarEstimasyon performansı hedefler ve özellik setleri arasında çeşitlidir. En güçlü sonuç MDS-UPDRS Part IV için gözlemlendi, burada Elastic Net ile gömülü olmayan özellikler ortalama 1.6 mutlak hata (MAE) ve tahmini ve gerçek değerler arasında 0.83 korelasyon elde etti. Kombine özellik seti, Bölüm I (MAE = 3.0, r = 0.60), Bölüm III (MAE = 8.2, r = 0.47) ve toplam MDS-UPDRS puanı (MAE = 13.3, r = 0.49) için en iyi performansı gösterirken, gömülü olmayan özellikler Bölüm II (MAE = 2.7, r = 0.61) için en iyi performansı gösterdi. Gömme-sadece modeller bazı sonuçlar için rekabetçiydi, ancak genel olarak en iyi değildi.DiscussionOverall, sonuçlar, tahmin doğruluğu sınırlı kalmasına ve MDS-UPDRS hedefine bağlı olmasına rağmen, günlük yaşamda PD şiddeti ile ilgili bilgileri içerdiğini göstermektedir. Bu nedenle, giyilebilir türevli önlemler, özellikle motor komplikasyonlar için klinik değerlendirmelere tamamlayıcı bilgiler sağlayabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
IntroductionParkinson's disease (PD) is typically assessed during short clinical visits using rating scales such as the Movement Disorder Society-Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS). These assessments provide only a snapshot of symptom severity and may not capture fluctuations in daily life. In this study, we examined whether wrist-worn actigraphy can be used to estimate MDS-UPDRS scores in people with Parkinson's disease (PwP).MethodsContinuous accelerometer recordings at 25 Hz were collected over up to 28 days using GeneActiv devices. From these recordings, three feature representations were derived: non-embedding actigraphy features, self-supervised accelerometer embeddings, and a combined feature set. A small set of regression models was evaluated using strict leave-one-participant-out cross-validation (LOPO-CV).ResultsEstimation performance varied across targets and feature sets. The strongest result was observed for MDS-UPDRS Part IV, where non-embedding features with Elastic Net achieved a mean absolute error (MAE) of 1.6 and a correlation of 0.83 between estimated and actual values. The combined feature set performed best for Part I (MAE = 3.0, r = 0.60), Part III (MAE = 8.2, r = 0.47), and the total MDS-UPDRS score (MAE = 13.3, r = 0.49), whereas non-embedding features performed best for Part II (MAE = 2.7, r = 0.61). Embedding-only models were competitive for some outcomes, but were not the best overall.DiscussionOverall, the results show that month-long wrist-worn actigraphy contains information related to PD severity in daily life, although estimation accuracy remains limited and depends on the MDS-UPDRS target. Wearable-derived measures may therefore provide complementary information to clinical assessments, particularly for motor complications.
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.