Maschinelles Lernen zur Bewertung der Wahrscheinlichkeit von Migräne am nächsten Tag
Maschinelles Lernen Bewertung der Wahrscheinlichkeit von Migräne am nächsten Tag erfasst über die Nerivio App
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Die Analysestichprobe umfasst Patienten mit Migräne, die die Nerivio-App zur Meldung von Migräneanfällen und/oder assoziierten Symptomen und/oder migränebedingten Informationen verwendeten.
Die Datenerfassung erfolgt über die Nerivio-App (Nerivio®). Während der App-Registrierung willigen Patienten in die Erfassung anonymisierter Daten zu Forschungszwecken ein und geben demografische Informationen an. Teilnehmer können freiwillig Basismerkmale wie Behandlungsbeginnzeit relativ zum Anfangszeitpunkt des Anfalls, Kopfschmerzschmerzen, funktionelle Beeinträchtigung und Vorhandensein/Fehlen von migräneassoziierten Symptomen sowie Behandlungsergebnisse 2 Stunden nach der Behandlung melden. Alle Daten werden auf einem HIPAA-konformen sicheren Server gespeichert.
Der Algorithmus wird auf Benutzerebene-Daten trainiert. Der Datensatz wird als tabellarische Matrix strukturiert, wobei die Spalten risikobezogene Merkmale darstellen und die Zeilen Benutzer-Tages-Beobachtungen repräsentieren. Der Merkmalssatz (X) dient als Eingabevariablen, während das Migräne-Auftretens-Label (Y) das Zielergebnis ist. Der Merkmalssatz (X) könnte entsprechend der Datenquelle in vier Gruppen unterteilt werden:
Demografische Daten - Alter und Geschlecht wurden bei der Registrierung über die App selbst gemeldet. Das Land des Benutzers wird basierend auf der IP-Adresse identifiziert.
Fragebogendaten - Merkmale, die die Antworten der Patienten entweder auf den täglichen Tagebuchfragebogen oder einen Vorbehandlungsfragebogen sind. Dazu gehören Kopfschmerzschwere, funktionelle Beeinträchtigung, Medikamenteneinnahme, Aura, Schmerzdauer und prodromale Symptome. Daten zu prodromalen Symptomen werden über eine Multiple-Choice-Frage mit 14 vordefinierten Antworten erfasst.
Wetterdaten - Umweltmerkmale, die auf dem geografischen Standort der Benutzer basieren. Dazu gehören Luftdruck, Temperatur, Hitzeindex, UV-Index, Wind, Luftfeuchtigkeit und Niederschlag.
Berechnete Merkmale - Merkmale, die basierend auf den zuvor gesammelten Daten berechnet werden. Dazu gehören Durchschnitte, Häufigkeiten, Anzahl aufeinanderfolgender Tage usw.
Label (Y) Definition - Die Zielvariable (Y) wird anhand täglicher Tagebucheinträge und Vorbehandlungsfragebogen definiert. Das Feld "Migräne am nächsten Tag" diente als Zielergebnis. Ein Wert von 1 (Migränetag) wird zugewiesen, wenn am folgenden Kalendertag eine Migräne gemeldet wurde; ein Wert von 0 (Nicht-Migränetag) wird zugewiesen, wenn keine Migräne gemeldet wurde. Fehlende Werte wurden als Null belassen, um potenzielle Informationen zu erfassen, die in ihrem nicht-zufälligen Auftreten inhärent sind.
Ein Tag wird als Migränetag (Y = 1) klassifiziert, wenn beide folgenden Bedingungen erfüllt waren: A) Das Kopfschmerzniveau wurde im Tagebuch oder Vorbehandlungsfragebogen als leicht, mittel oder schwer gemeldet. B) Mindestens ein zusätzlicher Migräneindikator war vorhanden: Einnahme von migränebedingten Medikamenten oder Meldung von Photophobie, Phonophobie, Übelkeit und/oder Erbrechen oder Aura im Tagebuch oder Vorbehandlungsfragebogen.
Die folgenden standardmäßigen ML-Ergebnismaße wurden zur Bewertung der Modellleistung verwendet:
Präzision - der Prozentsatz der korrekt vorhergesagten Migränetage an allen vorhergesagten Tagen.
Genauigkeit - der Prozentsatz der korrekt vorhergesagten Tage (Migräne- und Nicht-Migränetage) an allen vorhergesagten Tagen.
Sensitivität (auch Erinnerungsrate genannt) - der Prozentsatz der korrekt vorhergesagten Migränetage an allen Migränetagen.
Spezifität - der Prozentsatz der korrekt vorhergesagten Nicht-Migränetage an allen Nicht-Migränetagen.
Fläche unter der Kurve (AUC) - die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell einen Migränetag höher einstuft als einen Nicht-Migränetag, basierend auf vorhergesagten Risikowerten (zusammenfassend die Fähigkeit des Modells, zwischen Migräne- und Nicht-Migränetagen über alle Klassifikationsschwellen hinweg zu unterscheiden).
F1-Score - das Gleichgewicht zwischen korrekt vorhergesagten Migränetagen und der Vermeidung falsch vorhergesagter Migränetage, das Sensitivität und Präzision in einem Maß kombiniert.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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New Jersey
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Bridgewater, New Jersey, Vereinigte Staaten, 08807
- Theranica USA Inc
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-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- - Nerivio-Nutzer im Alter von 8 Jahren und älter.
- - Mindestens 2 tägliche Tagebücher/Vorbehandlungsberichte über die Nerivio-App im selben Monat ausgefüllt.
Ausschlusskriterien:
- NA
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
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Migränepatienten, die die Nerivio-Geräte-App verwendeten
Nerivio-Nutzer im Alter von 8 Jahren und älter, die im selben Monat mindestens 2 tägliche Tagebücher oder Vorbehandlungsberichte über die Nerivio-App ausgefüllt hatten.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Präzision des Vorhersagemodells
Zeitfenster: 24 Stunden
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Der Prozentsatz der korrekt vorhergesagten Migränetage von allen vorhergesagten Tagen.
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24 Stunden
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Spezifität des Vorhersagemodells
Zeitfenster: 24 Stunden
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Der Prozentsatz der korrekt vorhergesagten kopfschmerzfreien Tage von allen kopfschmerzfreien Tagen
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24 Stunden
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Sensitivität des Vorhersagemodells
Zeitfenster: 24 Stunden
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Der Prozentsatz der korrekt vorhergesagten Migränetage von allen Migränetagen.
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24 Stunden
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Genauigkeit des Vorhersagemodells
Zeitfenster: 24 Stunden
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Der Prozentsatz der Tage, die korrekt vorhergesagt wurden (Migräne und Nicht-Migräne), von allen vorhergesagten Tagen
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24 Stunden
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Fläche unter der Kurve (AUC)
Zeitfenster: 24 Stunden
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Die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell einen Migränetag höher einstuft als einen Nicht-Migränetag, basierend auf den vorhergesagten Risikowerten (zusammenfassend die Fähigkeit des Modells, zwischen Migräne- und Nicht-Migränetagen über alle Klassifikationsschwellenwerte hinweg zu unterscheiden).
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24 Stunden
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F1-Score für das Vorhersagemodell
Zeitfenster: 24 Stunden
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Das Gleichgewicht zwischen richtig vorhergesagten Migränetagen und der Vermeidung falsch vorhergesagter Migränetage, das Sensitivität und Präzision in einem Maß kombiniert.
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24 Stunden
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Mitarbeiter und Ermittler
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- RWE-011
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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