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파킨슨병 선별인지검사 검증에 기계학습법 적용 (CoMDA-ML-P)

2021년 5월 11일 업데이트: Ospedale Generale Di Zona Moriggia-Pelascini

파킨슨병 환자의 인지 스크리닝: 새로운 기계 학습 기반 진단 도구 제안

전향적으로 수집된 데이터 분석을 기반으로 MMSE(Mini-Mental State Examination), MoCA(Montreal Cognitive Assessment) 및 FAB(Frontal Assessment Battery)의 각 항목을 통합하여 CoMDA(Cognition in Movement Disorders Assessment)라는 새로운 도구를 개발했습니다. . 인지 프로필을 분류하고 환자의 치매 위험을 예측할 수 있는 기계 학습이 생성됩니다.

연구 개요

상세 설명

파킨슨병 환자 500명의 평가에서 얻은 CoMDA 및 심층 신경심리학적 배터리 점수를 수집하여 전향적으로 데이터베이스를 설정했습니다. CoMDA, MMSE, MoC 및 FAB에서 얻은 환자 인지 프로파일의 분류와 심층 신경심리학적 평가에서 얻은 것과 비교하기 위해 데이터를 분석했습니다. MMSE, MoCA 및 FAB에 대해 매우 높은 비율의 위음성이 나타났습니다. 반대로 CoMDA 점수는 위음성 비율을 크게 줄입니다.

이 새로운 도구인 "CoMDA"(Cognition in Movement Disorders Assessment)는 MMSE(Mini-Mental State Examination), MoCA(Montreal Cognitive Assessment) 및 FAB(Frontal Assessment Battery)의 각 항목을 병합하여 구성되었습니다. 또한 인지 프로파일을 분류하고 치매 위험이 있는 환자를 예측할 수 있는 "Neural Net 91classification"이라는 기계 학습을 만들어 심층적인 신경심리학적 평가 결과를 예측할 수 있습니다.

CoMDA 및 관련 Neural Net 91 분류는 신뢰할 수 있고 시간을 절약할 수 있는 스크리닝 도구를 나타내며 널리 채택된 다른 일반적 도구보다 훨씬 강력합니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

562

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • Como
      • Gravedona E Uniti, Como, 이탈리아, 22015
        • "Moriggia Pelascini" Hospital

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

다양한 형태의 파킨슨병 또는 비정형 파킨소님 증후군을 앓고 있는 500명의 피험자와 61가지 건강 관리

설명

포함 기준:

MDS 임상 진단 기준에 따른 특발성 PD의 진단(Postuma et al. 2015); b) MDS 임상 진단 기준에 따른 PSP 진단(Höglinger et al. 2017); c) 두 번째 진단 합의 진술에 따른 MSA의 진단(Gilman et al. 2008); d) Zijlmans et al(Zijlmans et al. 2004)에 따른 VP 진단.

제외 기준:

a) 뇌 영상 연구(CT 또는 MRI)로 감지된 모든 국소 뇌 병변 b) 임상적으로 관련된 정신과적 장애, 정신병(신경정신과 목록으로 평가됨) 및/또는 섬망의 진단; c) 치매 또는 MCI 진단; d) PD 또는 비정형 파킨슨병 증후군 이외의 신경학적 질환의 진단; e) 인지 상태에 부정적인 영향을 미치는 기타 의학적 상태; f) 심리적 평가에 영향을 주는 것과 같은 MDS 통합 파킨슨병 평가 척도(MDS-UPDRS) III의 특정 항목에서 점수 2-4에 해당하는 불안정한 휴식 및/또는 활동 떨림; g) 심리적 평가에 영향을 주는 것과 같이 MDS-UPDRS III의 특정 항목에서 점수 2-4에 해당하는 교란성 운동이상증; h) 인지 테스트를 수행하는 환자의 능력을 손상시키는 청각 및/또는 시각 장애.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 관찰 모델: 보병대
  • 시간 관점: 유망한

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
파킨소님의 영향을 받는 피험자
Neural Net 91 분류기 개발에 사용된 것보다 CoMDA 점수를 계산하기 위해 MMSE, FAB MoCA의 점수를 요약하였다.
상태 제어
Neural Net 91 분류기를 개발하기 위해 CoMDA를 시행하고 총점을 계산했습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
CoMDA 점수의 신경망 91 분류기
기간: 30분
CoMDA 점수에서 Neural Net 91 분류기를 적용하여 얻은 인지 수준 예측
30분

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2017년 1월 1일

기본 완료 (실제)

2020년 2월 1일

연구 완료 (실제)

2020년 8월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2021년 4월 21일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2021년 4월 23일

처음 게시됨 (실제)

2021년 4월 26일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2021년 5월 12일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2021년 5월 11일

마지막으로 확인됨

2021년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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