Прогнозирование результатов MMSE по когнитивным нарушениям
22 ноября 2024 г. обновлено: Blekinge Institute of Technology
Прогнозирование показателей MMSE для когнитивных нарушений: анализ машинного обучения состояния полости рта и демографических данных у лиц старше 60 лет
Целью данного исследования является изучение потенциала использования алгоритмов машинного обучения (ML) для прогнозирования когнитивного статуса, в частности показателей MMSE, на основе данных о состоянии полости рта и демографических данных.
Цель состоит в том, чтобы оценить эффективность различных моделей ОД и определить наиболее релевантные показатели здоровья полости рта для прогнозирования показателей MMSE 30 (нормальное когнитивное мышление) или ≤26 (когнитивные нарушения) у людей в возрасте 60 лет и старше.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Вмешательство/лечение
Подробное описание
В этом поперечном исследовании используются данные о состоянии полости рта и демографические данные двух существующих когортных исследований: европейского совместного исследования «Поддержка мониторинга и технологии напоминания при легкой деменции» (SMART4MD) и Шведского национального исследования по проблемам старения и ухода (SNAC-B). В анализ будут включены участники в возрасте 60 лет и старше. Данные будут использоваться для разработки и оценки моделей машинного обучения для прогнозирования когнитивного статуса.
Цели:
- Основная цель: оценить потенциал параметров здоровья полости рта для бинарной классификации баллов MMSE (30 против ≤26).
- Вторичная цель: определить наиболее влиятельные параметры здоровья полости рта, способствующие прогнозированию когнитивных нарушений.
- Третья цель: сравнить эффективность классификаторов Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) и CatBoost (CB) при прогнозировании показателей MMSE с использованием данных о состоянии полости рта.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
693
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
-
Karlskrona, Швеция, 37179
- Blekinge Institute of Technology
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Да
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Будут проанализированы данные, собранные в ходе европейского совместного исследования «Технологии поддержки мониторинга и напоминания при легкой деменции» (SMART4MD) и шведского национального исследования по проблемам старения и ухода (SNAC-B).
В анализ будут включены участники в возрасте 60 лет и старше.
Описание
Критерии включения:
- Лица в возрасте 60 лет и старше.
- Участники с зарегистрированными параметрами здоровья полости рта и баллами MMSE 30 или ≤26.
Критерии исключения:
- Лица с баллами MMSE 27, 28 или 29, поскольку эти баллы представляют собой переходную фазу между нормальным когнитивным мышлением и когнитивными нарушениями, что может привести к вариабельности.
- Лица моложе 60 лет.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
MMSE ≤26
339 участников
|
Набор данных, включающий участников с баллами MMSE ≤26 и 30, будет использоваться для оценки эффективности классификации различных методов машинного обучения.
Другие имена:
|
|
ММСЭ 30
354 участника
|
Набор данных, включающий участников с баллами MMSE ≤26 и 30, будет использоваться для оценки эффективности классификации различных методов машинного обучения.
Другие имена:
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Производительность обнаружения
Временное ограничение: 5 месяцев
|
В исследовании измеряется эффективность классификации классификаторов машинного обучения.
Для оценки будут использоваться показатели производительности, точность, полнота, показатель F1 и матрица путаницы.
Исследование наиболее важных функций основывалось на сводных графиках SHAP, обеспечивающих визуализацию влияния групп параметров на выходные данные, упорядоченные по их важности.
Эта важность основана на значениях SHAP, которые дают представление о влиянии функций на процесс принятия решений модели ML.
|
5 месяцев
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
10 июня 2024 г.
Первичное завершение (Действительный)
10 октября 2024 г.
Завершение исследования (Действительный)
10 ноября 2024 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
17 сентября 2024 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
20 сентября 2024 г.
Первый опубликованный (Действительный)
25 сентября 2024 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Оцененный)
25 ноября 2024 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
22 ноября 2024 г.
Последняя проверка
1 сентября 2024 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- BTH-6.1.1-0156-2024
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
Описание плана IPD
Данные участников не могут быть переданы в соответствии с GDPR.
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .