Aplicación del método de aprendizaje automático en la validación de la prueba cognitiva de detección de parkinsonismos (CoMDA-ML-P)
Cribado cognitivo en pacientes con parkinsonismo: propuesta de una nueva herramienta de diagnóstico basada en aprendizaje automático
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Se estaba configurando una base de datos prospectiva, recogiendo los puntajes CoMDA y en profundidad de la batería neuropsicológica, obtenidos a partir de la evaluación de 500 pacientes con parkinsonismos. Los datos se analizaron para comparar la clasificación del perfil cognitivo del paciente, obtenida con CoMDA, MMSE, MoC y FAB, con la obtenida a partir de una evaluación neuropsicológica en profundidad. Surgió un porcentaje muy alto de falsos negativos, para MMSE, MoCA y FAB. Por el contrario, la puntuación CoMDA reduce significativamente la tasa de falsos negativos.
Esta nueva herramienta, llamada "CoMDA" (Cognición en la Evaluación de los Trastornos del Movimiento), se compuso fusionando cada elemento del Mini-Mental State Examination (MMSE), la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) y la Batería de Evaluación Frontal (FAB). Además, creamos un aprendizaje automático, a saber, la "clasificación Neural Net 91", capaz de clasificar el perfil cognitivo y predecir el riesgo de demencia de los pacientes, proporcionando una predicción de los hallazgos resultantes de una evaluación neuropsicológica en profundidad.
CoMDA y la clasificación Neural Net 91 relacionada representan un instrumento de detección confiable y que ahorra tiempo, que es mucho más poderoso que otras herramientas comunes y ampliamente adoptadas.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
-
Como
-
Gravedona E Uniti, Como, Italia, 22015
- "Moriggia Pelascini" Hospital
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-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
diagnóstico de EP idiopática según los criterios de diagnóstico clínico de MDS (Postuma et al. 2015); b) diagnóstico de PSP según los criterios de diagnóstico clínico de MDS (Höglinger et al. 2017); c) diagnóstico de AMS según la segunda declaración de consenso de diagnóstico (Gilman et al. 2008); d) diagnóstico de VP según Zijlmans et al (Zijlmans et al. 2004).
Criterio de exclusión:
a) cualquier lesión cerebral focal detectada con estudios de imagen cerebral (TC o RM); b) diagnóstico de trastornos psiquiátricos clínicamente relevantes, psicosis (evaluada con el Inventario Neuropsiquiátrico) y/o delirio; c) diagnóstico de demencia o DCL; d) diagnóstico de enfermedades neurológicas distintas a la EP o síndromes parkinsonianos atípicos; e) otras condiciones médicas que afecten negativamente el estado cognitivo; f) temblor de reposo y/o de acción perturbador, correspondiente a puntajes 2-4 en los ítems específicos de la Escala de calificación de la enfermedad de Parkinson unificada de MDS (MDS-UPDRS) III, como para afectar la evaluación psicométrica; g) discinesia perturbadora, correspondiente a puntajes 2-4 en los ítems específicos de MDS-UPDRS III, como para afectar la evaluación psicométrica; h) disfunciones auditivas y/o visuales que impidan la capacidad del paciente para realizar pruebas cognitivas.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: Grupo
- Perspectivas temporales: Futuro
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Sujetos afectados de Parkinsonims
Los puntajes de MMSE, FAB MoCA se resumieron para calcular los puntajes de CoMDA, luego se usaron para desarrollar el clasificador Neural Net 91
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|
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Controles de Salud
Se administró CoMDA y se calculó la puntuación total para desarrollar el clasificador Neural Net 91
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Clasificador Neural Net 91 de la puntuación CoMDA
Periodo de tiempo: 30 minutos
|
predicción del nivel cognitivo obtenido de la aplicación del clasificador Neural Net 91 en la puntuación CoMDA
|
30 minutos
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
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Otros números de identificación del estudio
- CoMDA
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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