Previsione dei punteggi MMSE per il deterioramento cognitivo
22 novembre 2024 aggiornato da: Blekinge Institute of Technology
Previsione dei punteggi MMSE per il deterioramento cognitivo: un'analisi basata sull'apprendimento automatico della salute orale e dei dati demografici negli individui di età superiore ai 60 anni
Questo studio mira a esplorare il potenziale dell’utilizzo di algoritmi di machine learning (ML) per prevedere lo stato cognitivo, in particolare i punteggi MMSE, sulla base della salute orale e dei dati demografici.
L'obiettivo è valutare l'efficacia di vari modelli ML e identificare gli indicatori di salute orale più rilevanti per prevedere punteggi MMSE pari a 30 (cognizione normale) o ≤26 (compromissione cognitiva) in individui di età pari o superiore a 60 anni.
Panoramica dello studio
Stato
Completato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Questo studio trasversale utilizza dati demografici e sulla salute orale provenienti da due studi di coorte esistenti: lo studio collaborativo europeo Support Monitoring and Reminder Technology for Mild Dementia (SMART4MD) e lo studio nazionale svedese sull’invecchiamento e la cura (SNAC-B). I partecipanti di età pari o superiore a 60 anni saranno inclusi nell'analisi. I dati verranno utilizzati per sviluppare e valutare modelli di apprendimento automatico per prevedere lo stato cognitivo.
Obiettivi:
- Obiettivo primario: valutare il potenziale dei parametri di salute orale per la classificazione binaria dei punteggi MMSE (30 vs ≤26).
- Obiettivo secondario: identificare i parametri di salute orale più influenti che contribuiscono alle previsioni del deterioramento cognitivo.
- Obiettivo terziario: confrontare le prestazioni dei classificatori Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) e CatBoost (CB) nella previsione dei punteggi MMSE utilizzando dati sulla salute orale.
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Effettivo)
693
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
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Karlskrona, Svezia, 37179
- Blekinge Institute of Technology
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Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Sì
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Verranno analizzati i dati raccolti dallo studio collaborativo europeo Support Monitoring and Reminder Technology for Mild Dementia (SMART4MD) e dallo studio nazionale svedese sull'invecchiamento e la cura (SNAC-B).
I partecipanti di età pari o superiore a 60 anni saranno inclusi nell'analisi.
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Individui di età pari o superiore a 60 anni.
- Partecipanti con parametri di salute orale registrati e punteggi MMSE pari a 30 o ≤26.
Criteri di esclusione:
- Individui con punteggi MMSE di 27, 28 o 29, poiché questi punteggi rappresentano una fase di transizione tra la cognizione normale e il deterioramento cognitivo, che potrebbe introdurre variabilità.
- Individui di età inferiore a 60 anni.
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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MMSE ≤26
339 partecipanti
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Un set di dati comprendente partecipanti con punteggi MMSE ≤26 e 30 verrà utilizzato per valutare le prestazioni di classificazione di varie tecniche di apprendimento automatico.
Altri nomi:
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MMSE 30
354 partecipanti
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Un set di dati comprendente partecipanti con punteggi MMSE ≤26 e 30 verrà utilizzato per valutare le prestazioni di classificazione di varie tecniche di apprendimento automatico.
Altri nomi:
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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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Prestazioni di rilevamento
Lasso di tempo: 5 mesi
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Lo studio misura le prestazioni di classificazione dei classificatori di Machine Learning.
Per la valutazione verranno utilizzati parametri di prestazione, accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 e matrice di confusione.
L'esame delle caratteristiche più importanti si è basato su grafici riassuntivi SHAP, che forniscono visualizzazioni dell'influenza dei gruppi di parametri sull'output, organizzati in base alla loro importanza.
Questa importanza si basa sui valori SHAP, che offrono approfondimenti sugli effetti delle funzionalità sul processo decisionale del modello ML
|
5 mesi
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
10 giugno 2024
Completamento primario (Effettivo)
10 ottobre 2024
Completamento dello studio (Effettivo)
10 novembre 2024
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
17 settembre 2024
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
20 settembre 2024
Primo Inserito (Effettivo)
25 settembre 2024
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
25 novembre 2024
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
22 novembre 2024
Ultimo verificato
1 settembre 2024
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- BTH-6.1.1-0156-2024
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
Descrizione del piano IPD
I dati dei partecipanti non possono essere condivisi a causa del GDPR.
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
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