Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

En ny maskinlæringsalgoritme til at forudsige Lewy Body-demens (MLDLB)

8. september 2020 opdateret af: Anastasia Bougea, National and Kapodistrian University of Athens

En ny maskinlæringsalgoritme til at forudsige Lewy Body-demens ved hjælp af kliniske og neuropsykologiske resultater

Parkinsons sygdom demens (PDD) og demens med lewy bodies (DLB) er demenssyndromer, der overlapper hinanden i mange kliniske træk, hvilket gør deres diagnose vanskelig i klinisk praksis, især i fremskredne stadier. Vi foreslår en maskinlæringsalgoritme, som kun er baseret på ikke-invasivt og let indsamlede prædiktorer i klinikken, for at identificere disse lidelser med en høj prognostisk ydeevne.

Studieoversigt

Status

Status

Angiver den aktuelle rekrutteringsstatus eller den udvidede adgangsstatus.
Ukendt

Betingelser

Betingelser

Den sygdom, lidelse, syndrom, sygdom eller skade, der undersøges. På ClinicalTrials.gov kan tilstande også omfatte andre sundhedsrelaterede problemer, såsom levetid, livskvalitet og sundhedsrisici.

Intervention / Behandling

Intervention / Behandling

En proces eller handling, der er i fokus for en klinisk undersøgelse. Interventioner omfatter lægemidler, medicinsk udstyr, procedurer, vacciner og andre produkter, der enten er til undersøgelse eller allerede er tilgængelige. Interventioner kan også omfatte ikke-invasive tilgange, såsom uddannelse eller ændring af kost og motion.

Detaljeret beskrivelse

Algoritmen vil blive udviklet ved hjælp af datasæt fra to specialiserede hukommelsescentre, ved at anvende en prøve af PDD- og DLB-personer, hvis diagnostiske opfølgning er tilgængelig i mindst 3 år efter baseline-vurderingen. Et begrænset sæt informationer vedrørende klinisk-demografiske karakteristika, 6 neuropsykologiske tests (minimental, PD kognitiv vurderingsskala, kort visuospatial hukommelsestest, symbolciffer skrevet, Wechsler voksen intelligensskala, spordannelse A og B) blev brugt som prædiktorer. To klassifikationsalgoritmer, logistisk regression og K-Nearest Neighbors (K-NN'er), vil blive undersøgt for deres evne til med succes at forudsige, om patienter led af PDD eller DLB.

Undersøgelsestype

Undersøgelsestype

Beskriver karakteren af ​​en klinisk undersøgelse. Undersøgelsestyper omfatter interventionelle undersøgelser (også kaldet kliniske forsøg), observationsundersøgelser (herunder patientregistre) og udvidet adgang.
Observationel

Tilmelding (Forventet)

Tilmelding

Antallet af deltagere i en klinisk undersøgelse. Den "forventede" tilmelding er det mål for antallet af deltagere, som forskerne skal bruge til undersøgelsen.
200

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Studiekontakt

Navn og kontaktoplysninger for den person, der kan besvare spørgsmål om tilmelding til en klinisk undersøgelse. Hvert sted, hvor undersøgelsen udføres, kan også have en specifik kontaktperson, som kan være bedre i stand til at besvare disse spørgsmål.

Undersøgelse Kontakt Backup

Studiesteder

  • Grækenland
    • Attiki
      • Athens, Attiki, Grækenland, 16674
        • Rekruttering
        • Anastasia Bougea
        • Kontakt:
        • Underforsker:
          • Christos Goumas, dr

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Berettigelseskriterier

De nøglekrav, som personer, der ønsker at deltage i et klinisk studie, skal opfylde eller de egenskaber, de skal have. Kvalifikationskriterier består af både inklusionskriterier (som er nødvendige for at en person kan deltage i undersøgelsen) og eksklusionskriterier (som forhindrer en person i at deltage). Typer af berettigelseskriterier omfatter, om en undersøgelse accepterer raske frivillige, har alders- eller aldersgruppekrav eller er begrænset af køn.

Aldre berettiget til at studere

50 år til 90 år (Voksen, Ældre voksen)

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Køn, der er berettiget til at studere

Alle

Prøveudtagningsmetode

Ikke-sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

PDD-gruppen består af patienter, der opfylder kriterierne for sandsynlig PDD, og ​​DLB-gruppen. Patienterne vil blive indskrevet fra to klinikkers registerbaserede database. Følgende data blev indsamlet: køn, alder, uddannelse, hånddominans, sygdomsvarighed (år) og levodopa-ækvivalent daglig dosis (LEDD). Sygdomsbyrden vil blive vurderet af Movement Disorders Society-United Parkinsons Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) del III i tilstanden Off medicin og følgende seks kognitive/adfærdsmæssige tests: Mini-Mental State Examination (MMSE), PD- Cognitive Rating Scale (PD-CRS), Brief Visuospatial Memory test (BVMT-TR), Symbol digit written (SDMT), Trail making test (TMT A,B), Wechsler adultintelligence scale (WAIS-V). Alle patienter vil gennemgå hjerne-MR og blodprøver for at udelukke sekundære årsager til demens.

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

PDD-gruppen bestod af patienter, der opfylder kriterierne for sandsynlig PDD i Movement Disorders Society (b) DLB-gruppen bestod af patienter i henhold til de nyligt reviderede kriterier for sandsynlig DLB.

Ekskluderingskriterier:

  • store psykiatriske lidelser, depression

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

Kohorter og interventioner

Gruppe / kohorte

Gruppe / kohorte

En gruppe eller undergruppe af deltagere i et observationsstudie, der vurderes for biomedicinske eller sundhedsmæssige resultater.
Intervention / Behandling

Intervention / Behandling

En proces eller handling, der er i fokus for en klinisk undersøgelse. Interventioner omfatter lægemidler, medicinsk udstyr, procedurer, vacciner og andre produkter, der enten er til undersøgelse eller allerede er tilgængelige. Interventioner kan også omfatte ikke-invasive tilgange, såsom uddannelse eller ændring af kost og motion.
Parkinsons sygdom demens
PDD-gruppen bestod af 58 patienter, der opfyldte kriterierne for sandsynlig PDD i Movement Disorders Society
Diagnostisk test: maskinlæringsmodel
To klassifikationsalgoritmer, logistisk regression og K-Nearest Neighbors (K-NN'er), blev undersøgt for deres evne til at forudsige med succes, om patienter led af PDD eller DLB.
Demens med Lewy Bodies
DLB-gruppen bestod af 40 patienter ifølge de nyligt reviderede kriterier for sandsynlig DLB
Diagnostisk test: maskinlæringsmodel
To klassifikationsalgoritmer, logistisk regression og K-Nearest Neighbors (K-NN'er), blev undersøgt for deres evne til at forudsige med succes, om patienter led af PDD eller DLB.

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Primære resultatmål

I et klinisk studies protokol er det planlagte resultatmål, der er det vigtigste for at evaluere effekten af ​​en intervention/behandling. De fleste kliniske undersøgelser har ét primært resultatmål, men nogle har mere end ét.
Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
MMSE forudsigelig for dlb eller PDD
Tidsramme: 1 år
To klassifikationsalgoritmer, logistisk regression og K-Nearest Neighbors (K-NN'er), vil kombinere disse tests for at undersøge deres evne til med succes at forudsige, om patienter led af PDD eller DLB.
1 år
Parkinsons sygdom - kognitiv vurderingsskala (PD-CRS) prædiktiv for DLB eller PDD
Tidsramme: 1 år
To klassifikationsalgoritmer, logistisk regression og K-Nearest Neighbors (K-NN'er), vil kombinere disse tests for at undersøge deres evne til med succes at forudsige, om patienter led af PDD eller DLB.
1 år
Kort Visuospatial Memory Test (BVMT-TR) prædiktiv for DLB eller PDD
Tidsramme: 1 år
To klassifikationsalgoritmer, logistisk regression og K-Nearest Neighbors (K-NN'er), vil kombinere disse tests for at undersøge deres evne til med succes at forudsige, om patienter led af PDD eller DLB.
1 år
Symbolciffer skrevet forudsigende for DLB eller PDD
Tidsramme: 1 år
To klassifikationsalgoritmer, logistisk regression og K-Nearest Neighbors (K-NN'er), vil kombinere disse tests for at undersøge deres evne til med succes at forudsige, om patienter led af PDD eller DLB.
1 år
Wechsler voksen intelligens skala, forudsigelig for DLB eller PDD
Tidsramme: 1 år
To klassifikationsalgoritmer, logistisk regression og K-Nearest Neighbors (K-NN'er), vil kombinere disse tests for at undersøge deres evne til med succes at forudsige, om patienter led af PDD eller DLB.
1 år
spor gør A og B forudsigelige for DLB eller PDD
Tidsramme: 1 år
To klassifikationsalgoritmer, logistisk regression og K-Nearest Neighbors (K-NN'er), vil kombinere disse tests for at undersøge deres evne til med succes at forudsige, om patienter led af PDD eller DLB.
1 år

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Sponsor

Den organisation eller person, der igangsætter undersøgelsen, og som har myndighed og kontrol over undersøgelsen.
National and Kapodistrian University of Athens

Efterforskere

Efterforskere

En forsker involveret i et klinisk studie. Beslægtede termer omfatter stedets principal investigator, site sub-investigator, studieformand, undersøgelsesleder og undersøgelseshovedinvestigator.
  • Ledende efterforsker: ANASTASIA BOUGEA, National and Kapodistrian University of Athens

Publikationer og nyttige links

Den person, der er ansvarlig for at indtaste oplysninger om undersøgelsen, leverer frivilligt disse publikationer. Disse kan handle om alt relateret til undersøgelsen.

Generelle publikationer

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Faktiske)

Studiestart

Den faktiske dato, hvor den første deltager blev tilmeldt en klinisk undersøgelse. Den "forventede" undersøgelses startdato er den dato, som forskerne tror vil være undersøgelsens startdato.
1. september 2019

Primær færdiggørelse (Forventet)

Primær færdiggørelse

Den dato, hvor den sidste deltager i et klinisk studie blev undersøgt eller modtog en intervention for at indsamle endelige data for det primære resultatmål. Hvorvidt det kliniske studie sluttede i henhold til protokollen eller blev afsluttet, påvirker ikke denne dato. For kliniske undersøgelser med mere end ét primært resultatmål med forskellige afslutningsdatoer refererer dette udtryk til den dato, hvor dataindsamlingen er afsluttet for alle de primære resultatmål. Den "forventede" primære afslutningsdato er den dato, som forskerne tror vil være den primære afslutningsdato for undersøgelsen.
1. oktober 2020

Studieafslutning (Forventet)

Studieafslutning

Den dato, hvor den sidste deltager i et klinisk studie blev undersøgt eller modtog en intervention/behandling for at indsamle endelige data for de primære resultatmål, sekundære udfaldsmål og uønskede hændelser (det vil sige den sidste deltagers sidste besøg). Den "forventede" undersøgelses afslutningsdato er den dato, som forskerne tror vil være undersøgelsens afslutningsdato.
1. marts 2021

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

Først indsendt

Den dato, hvor undersøgelsens sponsor eller investigator første gang indsendte en undersøgelsespost til ClinicalTrials.gov. Der er typisk en forsinkelse på et par dage mellem den første indsendte dato og postens tilgængelighed på ClinicalTrials.gov (den første offentliggjorte dato).
21. juni 2020

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

Den dato, hvor undersøgelsens sponsor eller investigator første gang indsender en undersøgelsespost, der er i overensstemmelse med National Library of Medicine (NLM) kvalitetskontrol (QC) gennemgangskriterier. Sponsoren eller investigatoren skal muligvis revidere og indsende en undersøgelsespost en eller flere gange, før NLM's kvalitetskontrolkriterier er opfyldt. Det er sponsorens eller investigatorens ansvar at sikre, at undersøgelsesposten er i overensstemmelse med NLM QC-gennemgangskriterierne.
24. juni 2020

Først opslået (Faktiske)

Først opslået

Datoen, hvor undersøgelsesposten først var tilgængelig på ClinicalTrials.gov efter National Library of Medicine (NLM) kvalitetskontrol (QC) gennemgang er afsluttet. Der er typisk en forsinkelse på et par dage mellem den dato, hvor undersøgelsens sponsor eller investigator indsendte undersøgelsesposten, og den første offentliggjorte dato.
25. juni 2020

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

Sidste opdatering sendt

Den seneste dato, hvor ændringer i en undersøgelsespost blev gjort tilgængelig på ClinicalTrials.gov. Der kan være en forsinkelse mellem det tidspunkt, hvornår ændringerne blev indsendt til ClinicalTrials.gov af undersøgelsens sponsor eller investigator (datoen for sidste opdatering afsendt) og den sidste opdatering, der blev sendt.
10. september 2020

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

Den seneste dato, hvor undersøgelsens sponsor eller investigator indsendte ændringer til en undersøgelsespost, der er i overensstemmelse med National Library of Medicine (NLM) kvalitetskontrol (QC) gennemgangskriterier. Det er sponsorens eller investigatorens ansvar at sikre, at undersøgelsesposten er i overensstemmelse med NLM QC-gennemgangskriterierne.
8. september 2020

Sidst verificeret

Sidst verificeret

Den seneste dato, hvor undersøgelsens sponsor eller investigator bekræftede oplysningerne om en klinisk undersøgelse på ClinicalTrials.gov som nøjagtige og aktuelle. Hvis en undersøgelse med rekrutteringsstatus som rekruttering; rekrutterer endnu ikke; eller aktiv, ikke rekruttering er ikke blevet bekræftet inden for de seneste 2 år, er undersøgelsens rekrutteringsstatus vist som ukendt.
1. september 2020

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

Andre undersøgelses-id-numre

Andre identifikatorer eller ID-numre end NCT-nummeret, der er tildelt til en klinisk undersøgelse af undersøgelsens sponsor, finansieringsgivere eller andre. Disse numre kan omfatte unikke identifikatorer fra andre forsøgsregistre og National Institutes of Health-bevillingsnumre.
  • 251ATHENS HOSPITAL

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

INGEN

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Kliniske forsøg med Demens

Kliniske forsøg med maskinlæringsmodel

Søg i lignende forsøg

Sponsorer og samarbejdspartnere

Medicinske tilstande

Narkotikainterventioner

Betingelser

Sjældne sygdomme

Narkotikainterventioner

Kosttilskud

Sponsor / samarbejdspartnere

Placeringer

Cookieindstillinger

Vi bruger cookies for at sikre, at vi giver dig den bedste oplevelse på vores hjemmeside. For flere detaljer skal du læse omhyggeligt vores Politik om beskyttelse af personlige oplysninger og cookies. ...>>>Du kan når som helst ændre dine præferencer eller trække dit samtykke tilbage ved at slette cookies fra din hjemmeside eller computer som beskrevet i politikken. Accepter det og vælg dine præferencer ved at markere de tilsvarende felter i afsnittet "Administrer indstillinger" nedenfor. Læs vores servicevilkår omhyggeligt, inden du fortsætter med at bruge nogen del af dette websted.
«Administrer indstillinger