- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04093908
Previsione della risposta motoria STN DBS nel PD (DBS-PREDICT)
Previsione dell'apprendimento automatico della risposta motoria dopo STN DBS nei pazienti con Parkinson, uno studio di convalida multicentrico retrospettivo
Nonostante un'attenta selezione dei pazienti per la stimolazione cerebrale profonda del nucleo subtalamico (STN DBS), alcuni pazienti con malattia di Parkinson (PD) mostrano un miglioramento limitato della disabilità motoria. I risultati non conclusivi e la mancanza di un pratico algoritmo di previsione impiantabile da precedenti studi di previsione mantengono la necessità di uno strumento semplice per i neurologi che fornisca una previsione affidabile sul miglioramento motorio postoperatorio per i singoli pazienti.
In questo studio, viene convalidato un modello di previsione precedentemente sviluppato per la risposta motoria dopo STN DBS nei pazienti PD. Il modello genera le probabilità individuali di diventare un debole risponditore un anno dopo l'intervento chirurgico. Il modello sarà validato in una coorte di validazione raccolta da diversi centri internazionali.
Il modello predittivo è reso pubblico accessibile prima della raccolta dei dati su: https://github.com/jgvhabets/DBSPREDICT
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
La previsione dell'esito motorio dopo STN DBS nella malattia di Parkinson può essere difficile per il medico. Gli attuali studi di previsione riportano risultati non conclusivi sui predittori più importanti e sono limitati dai metodi computazionali utilizzati. Le analisi statistiche tradizionali che si concentrano sulle correlazioni sono distorte dalla selezione dei predittori e dei fattori di confusione da parte dei ricercatori. I moderni metodi computazionali come i modelli di previsione dell'apprendimento automatico sono meno limitati dalla dimensione del campione e possono considerare una gamma più ampia di predittori che porta a una minore distorsione della selezione.
I dati retrospettivi dei pazienti vengono raccolti da più centri internazionali. Questa coorte retrospettiva multicentrica viene utilizzata per convalidare il modello sviluppato sulla base di una coorte retrospettiva a centro singolo.
L'obiettivo è sviluppare uno strumento di previsione che fornisca al medico una probabilità di risposta debole durante la fase preoperatoria. Ciò potrebbe supportare il medico nell'includere o informare il paziente durante la consulenza preoperatoria.
Il modello predittivo è reso pubblico accessibile prima della raccolta dei dati su: https://github.com/jgvhabets/DBSPREDICT.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
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Limburg
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Maastricht, Limburg, Olanda, 6229 AZ
- MaastrichtUMC
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- è stato sottoposto a STN DBS per il morbo di Parkinson
- completato un anno di follow-up dopo l'intervento chirurgico
Criteri di esclusione:
- dati mancanti in UPDRS postoperatorio II, III, IV
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Coorte
- Prospettive temporali: Retrospettiva
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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coorte di validazione multicentrica
Raccogliamo dati retrospettivi da diversi centri internazionali contenenti variabili preoperatorie (demografiche e cliniche) e risultati postoperatori (UPDRS II, III, IV) un anno dopo l'intervento e uniamo questi dati a una coorte di convalida.
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Generazione di probabilità individuali per la risposta motoria basata su variabili preoperatorie
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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area sotto la curva della curva dell'operatore del ricevitore
Lasso di tempo: postoperatorio di un anno
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L'esito motorio è classificato in una variabile di esito binaria. Il modello prevederà a quale gruppo di risultati apparterrà il paziente un anno dopo l'intervento. La misura dell'esito primario è la performance delle categorie di esito previsto con le categorie di esito effettivo. Le prestazioni dei modelli di previsione sono espresse come area sotto la curva dell'operatore ricevitore, accuratezza predittiva, tasso di previsione vero positivo e tasso di previsione falso positivo. |
postoperatorio di un anno
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precisione predittiva
Lasso di tempo: postoperatorio di un anno
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Vedere la descrizione esito primario 1.
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postoperatorio di un anno
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tasso di previsione vero positivo
Lasso di tempo: postoperatorio di un anno
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Vedere la descrizione esito primario 1.
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postoperatorio di un anno
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tasso di predizione dei falsi positivi
Lasso di tempo: postoperatorio di un anno
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Vedere la descrizione esito primario 1.
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postoperatorio di un anno
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Collaboratori e investigatori
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2019-0739-A9
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Descrizione del piano IPD
Periodo di condivisione IPD
Criteri di accesso alla condivisione IPD
Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD
- Protocollo di studio
- Codice analitico
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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