このページは自動翻訳されたものであり、翻訳の正確性は保証されていません。を参照してください。 英語版 ソーステキスト用。

レビー小体型認知症を予測するための新しい機械学習アルゴリズム (MLDLB)

2020年9月8日 更新者：Anastasia Bougea、National and Kapodistrian University of Athens

臨床スコアと神経心理学的スコアを使用してレビー小体型認知症を予測する新しい機械学習アルゴリズム

パーキンソン病認知症 (PDD) およびレビー小体型認知症 (DLB) は、多くの臨床的特徴が重複する認知症症候群であり、臨床現場での診断、特に進行した段階での診断を困難にしています。 私たちは、非侵襲的でクリニック内で簡単に収集できる予測因子のみに基づいて、これらの疾患を高い予後性能で特定する機械学習アルゴリズムを提案します。

調査の概要

状態

わからない

条件

介入・治療

詳細な説明

このアルゴリズムは、ベースライン評価後少なくとも 3 年間は診断追跡調査が可能な PDD および DLB 被験者のサンプルを採用し、2 つの専門記憶センターからのデータセットを使用して開発されます。 臨床人口統計学的特徴に関する限定された一連の情報、6 つの神経心理学的検査 (ミニメンタル、PD 認知評価スケール、簡易視空間記憶テスト、書かれた記号の数字、ウェクスラー成人知能スケール、トレイルメイキング A および B) が予測因子として使用されました。 ロジスティック回帰と K-最近傍 (K-NN) という 2 つの分類アルゴリズムが、患者が PDD に苦しんでいるのか DLB に苦しんでいるのかをうまく予測する能力について調査されます。

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

200

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

  • ギリシャ
    • Attiki
      • Athens、Attiki、ギリシャ、16674
        • 募集
        • Anastasia Bougea
        • コンタクト：
        • 副調査官：
          • Christos Goumas, dr

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

50年～90年 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

PDD グループは、PDD の可能性の基準を満たす患者で構成され、DLB グループは 2 つの診療所の登録ベースのデータベースから登録されます。 次のデータが収集されました: 性別、年齢、教育、手の利き手、罹病期間 (年)、およびレボドパ等価一日用量 (LEDD)。 疾患の負担は、休薬状態における運動障害協会連合パーキンソン病評価尺度 (MDS-UPDRS) パート III と、次の 6 つの認知/行動検査によって評価されます: ミニ精神状態検査 (MMSE)、PD-認知評価スケール（PD-CRS）、簡易視空間記憶テスト（BVMT-TR）、記号数字書き込み（SDMT）、トレイルメイキングテスト（TMT A、B）、ウェクスラー成人知能スケール（WAIS-V）。 認知症の二次的原因を排除するために、すべての患者は脳のMRIと血液検査を受けます。

説明

包含基準:

PDD グループは、運動障害協会の PDD 可能性の基準を満たす患者で構成されます。 (b) DLB 可能性の最近改訂された基準に従って、患者で構成される DLB グループ。

除外基準:

  • 主要な精神疾患、うつ病

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
パーキンソン病認知症
PDD グループは、運動障害協会の PDD 可能性の基準を満たす 58 人の患者で構成されています。
診断テスト：機械学習モデル
ロジスティック回帰と K-最近傍 (K-NN) という 2 つの分類アルゴリズムが、患者が PDD と DLB のどちらを患っ​​ているかを適切に予測する能力について調査されました。
レビー小体型認知症
最近改訂された DLB 可能性の基準によると、DLB グループは 40 人の患者で構成される
診断テスト：機械学習モデル
ロジスティック回帰と K-最近傍 (K-NN) という 2 つの分類アルゴリズムが、患者が PDD と DLB のどちらを患っ​​ているかを適切に予測する能力について調査されました。

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
DLB または PDD の MMSE 予測
時間枠：1年
ロジスティック回帰と K-最近傍 (K-NN) という 2 つの分類アルゴリズムは、患者が PDD に苦しんでいるのか DLB に苦しんでいるのかをうまく予測する能力を調査するために、これらのテストを組み合わせます。
1年
パーキンソン病 - DLB または PDD を予測する認知評価スケール (PD-CRS)
時間枠：1年
ロジスティック回帰と K-最近傍 (K-NN) という 2 つの分類アルゴリズムは、患者が PDD に苦しんでいるのか DLB に苦しんでいるのかをうまく予測する能力を調査するために、これらのテストを組み合わせます。
1年
DLB または PDD を予測する簡易視覚空間記憶テスト (BVMT-TR)
時間枠：1年
ロジスティック回帰と K-最近傍 (K-NN) という 2 つの分類アルゴリズムは、患者が PDD に苦しんでいるのか DLB に苦しんでいるのかをうまく予測する能力を調査するために、これらのテストを組み合わせます。
1年
DLB または PDD の予測記号の数字が書き込まれます
時間枠：1年
ロジスティック回帰と K-最近傍 (K-NN) という 2 つの分類アルゴリズムは、患者が PDD に苦しんでいるのか DLB に苦しんでいるのかをうまく予測する能力を調査するために、これらのテストを組み合わせます。
1年
ウェクスラー成人知能スケール、DLB または PDD を予測
時間枠：1年
ロジスティック回帰と K-最近傍 (K-NN) という 2 つの分類アルゴリズムは、患者が PDD に苦しんでいるのか DLB に苦しんでいるのかをうまく予測する能力を調査するために、これらのテストを組み合わせます。
1年
DLB または PDD の A と B を予測するトレイル作成
時間枠：1年
ロジスティック回帰と K-最近傍 (K-NN) という 2 つの分類アルゴリズムは、患者が PDD に苦しんでいるのか DLB に苦しんでいるのかをうまく予測する能力を調査するために、これらのテストを組み合わせます。
1年

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

スポンサー

National and Kapodistrian University of Athens

捜査官

  • 主任研究者：ANASTASIA BOUGEA、National and Kapodistrian University of Athens

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2019年9月1日

一次修了 (予想される)

2020年10月1日

研究の完了 (予想される)

2021年3月1日

試験登録日

最初に提出

2020年6月21日

QC基準を満たした最初の提出物

2020年6月24日

最初の投稿 (実際)

2020年6月25日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2020年9月10日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2020年9月8日

最終確認日

2020年9月1日

詳しくは

本研究に関する用語

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • 251ATHENS HOSPITAL

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

機械学習モデルの臨床試験

類似の治験を検索

スポンサーと協力者

医学的状態

薬物療法

CROs by country

CROs in Malta

条件

まれな病気

薬物療法

ダイエットサプリメント

スポンサー/協力者

場所

3
購読する