Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

En ny maskininlärningsalgoritm för att förutsäga Lewy-kroppsdemens (MLDLB)

8 september 2020 uppdaterad av: Anastasia Bougea, National and Kapodistrian University of Athens

En ny maskininlärningsalgoritm för att förutsäga Lewy-kroppsdemens med hjälp av kliniska och neuropsykologiska resultat

Parkinsons sjukdom demens (PDD) och demens med lewy kroppar (DLB) är demenssyndrom som överlappar i många kliniska egenskaper, vilket gör deras diagnos svår i klinisk praxis, särskilt i avancerade stadier. Vi föreslår en maskininlärningsalgoritm, endast baserad på icke-invasiv och lätt samlade prediktorer på kliniken, för att identifiera dessa störningar med en hög prognostisk prestanda.

Studieöversikt

Status

Status

Indikerar aktuell rekryteringsstatus eller utökad åtkomststatus.
Okänd

Betingelser

Betingelser

Sjukdomen, störningen, syndromet, sjukdomen eller skadan som studeras. På ClinicalTrials.gov kan tillstånd även innefatta andra hälsorelaterade frågor, såsom livslängd, livskvalitet och hälsorisker.

Intervention / Behandling

Intervention / Behandling

En process eller handling som är i fokus för en klinisk studie. Interventioner inkluderar läkemedel, medicinsk utrustning, procedurer, vacciner och andra produkter som antingen är undersökta eller redan tillgängliga. Interventioner kan också innefatta icke-invasiva tillvägagångssätt, såsom utbildning eller modifiering av kost och träning.

Detaljerad beskrivning

Algoritmen kommer att utvecklas med hjälp av datauppsättningar från två specialiserade minnescenter, med ett urval av PDD- och DLB-personer vars diagnostiska uppföljning är tillgänglig i minst 3 år efter baslinjebedömningen. En begränsad uppsättning information om klinisk-demografiska egenskaper, 6 neuropsykologiska tester (minimentala, PD Cognitive Rating Scale, Brief Visuospatial Memory-test, Symbol siffra skriven, Wechslers vuxen intelligensskala, spårbildning A och B) användes som prediktorer. Två klassificeringsalgoritmer, logistisk regression och K-Nearest Neighbors (K-NNs), kommer att undersökas för deras förmåga att framgångsrikt förutsäga om patienter led av PDD eller DLB.

Studietyp

Studietyp

Beskriver arten av en klinisk studie. Studietyper inkluderar interventionsstudier (även kallade kliniska prövningar), observationsstudier (inklusive patientregister) och utökad tillgång.
Observationell

Inskrivning (Förväntat)

Inskrivning

Antalet deltagare i en klinisk studie. Den "förväntade" registreringen är det antal deltagare som forskarna behöver för studien.
200

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studiekontakt

Studiekontakt

Namn och kontaktuppgifter för den person som kan svara på anmälningsfrågor för en klinisk studie. Varje plats där studien genomförs kan också ha en specifik kontakt, som kanske bättre kan svara på dessa frågor.

Studera Kontakt Backup

Studieorter

  • Grekland
    • Attiki
      • Athens, Attiki, Grekland, 16674
        • Rekrytering
        • Anastasia Bougea
        • Kontakt:
        • Underutredare:
          • Christos Goumas, dr

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Urvalskriterier

De nyckelkrav som personer som vill delta i en klinisk studie måste uppfylla eller de egenskaper de måste ha. Behörighetskriterier består av både inklusionskriterier (som krävs för att en person ska delta i studien) och uteslutningskriterier (som hindrar en person från att delta). Typer av behörighetskriterier inkluderar om en studie accepterar friska frivilliga, har ålders- eller åldersgruppskrav eller är begränsad av kön.

Åldrar som är berättigade till studier

50 år till 90 år (Vuxen, Äldre vuxen)

Tar emot friska volontärer

Nej

Kön som är behöriga för studier

Allt

Testmetod

Icke-sannolikhetsprov

Studera befolkning

PDD-gruppen består av patienter som uppfyller kriterierna för sannolik PDD och DLB-gruppen. Patienter kommer att registreras från den registerbaserade databasen på två kliniker. Följande data samlades in: kön, ålder, utbildning, handdominans, sjukdomslängd (år) och levodopaekvivalent daglig dos (LEDD). Sjukdomsbördan kommer att bedömas av Movement Disorders Society-United Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) del III i avstängt läkemedelstillstånd och följande sex kognitiva/beteendetest: Mini-Mental State Examination (MMSE), PD- Cognitive Rating Scale (PD-CRS), Brief Visuospatial Memory test (BVMT-TR), Symbol digit written (SDMT), Trail making test (TMT A,B), Wechsler adultintelligence scale (WAIS-V). Alla patienter kommer att genomgå hjärn-MRT och blodprov för att utesluta sekundära orsaker till demens.

Beskrivning

Inklusionskriterier:

PDD-gruppen bestod av patienter som uppfyller kriterierna för sannolik PDD i Movement Disorders Society (b) DLB-gruppen bestod av patienter, enligt de nyligen reviderade kriterierna för trolig DLB.

Exklusions kriterier:

  • stora psykiatriska störningar, depression

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

Kohorter och interventioner

Grupp / Kohort

Grupp / Kohort

En grupp eller undergrupp av deltagare i en observationsstudie som bedöms för biomedicinska eller hälsomässiga resultat.
Intervention / Behandling

Intervention / Behandling

En process eller handling som är i fokus för en klinisk studie. Interventioner inkluderar läkemedel, medicinsk utrustning, procedurer, vacciner och andra produkter som antingen är undersökta eller redan tillgängliga. Interventioner kan också innefatta icke-invasiva tillvägagångssätt, såsom utbildning eller modifiering av kost och träning.
Parkinsons sjukdom demens
PDD-gruppen bestod av 58 patienter som uppfyllde kriterierna för sannolik PDD från Movement Disorders Society
Diagnostiskt test: maskininlärningsmodell
Två klassificeringsalgoritmer, logistisk regression och K-Nearest Neighbors (K-NNs), undersöktes för deras förmåga att framgångsrikt förutsäga om patienter led av PDD eller DLB.
Demens med Lewy Bodies
DLB-gruppen bestod av 40 patienter, enligt de nyligen reviderade kriterierna för trolig DLB
Diagnostiskt test: maskininlärningsmodell
Två klassificeringsalgoritmer, logistisk regression och K-Nearest Neighbors (K-NNs), undersöktes för deras förmåga att framgångsrikt förutsäga om patienter led av PDD eller DLB.

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Primära resultatmått

I en klinisk studies protokoll är det planerade utfallsmått som är det viktigaste för att utvärdera effekten av en intervention/behandling. De flesta kliniska studier har ett primärt utfallsmått, men vissa har mer än ett.
Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
MMSE prediktiv för dlb eller PDD
Tidsram: 1 år
Två klassificeringsalgoritmer, logistisk regression och K-Nearest Neighbors (K-NNs), kommer att kombinera dessa tester för att undersöka deras förmåga att framgångsrikt förutsäga om patienter led av PDD eller DLB.
1 år
Parkinsons sjukdom - Cognitive Rating Scale (PD-CRS) prediktiv för DLB eller PDD
Tidsram: 1 år
Två klassificeringsalgoritmer, logistisk regression och K-Nearest Neighbors (K-NNs), kommer att kombinera dessa tester för att undersöka deras förmåga att framgångsrikt förutsäga om patienter led av PDD eller DLB.
1 år
Kort Visuospatial Memory Test (BVMT-TR) prediktivt för DLB eller PDD
Tidsram: 1 år
Två klassificeringsalgoritmer, logistisk regression och K-Nearest Neighbors (K-NNs), kommer att kombinera dessa tester för att undersöka deras förmåga att framgångsrikt förutsäga om patienter led av PDD eller DLB.
1 år
Symbolsiffra skriven prediktiv för DLB eller PDD
Tidsram: 1 år
Två klassificeringsalgoritmer, logistisk regression och K-Nearest Neighbors (K-NNs), kommer att kombinera dessa tester för att undersöka deras förmåga att framgångsrikt förutsäga om patienter led av PDD eller DLB.
1 år
Wechslers intelligensskala för vuxna, prediktiv för DLB eller PDD
Tidsram: 1 år
Två klassificeringsalgoritmer, logistisk regression och K-Nearest Neighbors (K-NNs), kommer att kombinera dessa tester för att undersöka deras förmåga att framgångsrikt förutsäga om patienter led av PDD eller DLB.
1 år
spår som gör A och B prediktiva för DLB eller PDD
Tidsram: 1 år
Två klassificeringsalgoritmer, logistisk regression och K-Nearest Neighbors (K-NNs), kommer att kombinera dessa tester för att undersöka deras förmåga att framgångsrikt förutsäga om patienter led av PDD eller DLB.
1 år

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Sponsor

Sponsor

Den organisation eller person som initierar studien och som har auktoritet och kontroll över studien.
National and Kapodistrian University of Athens

Utredare

Utredare

En forskare involverad i en klinisk studie. Relaterade termer inkluderar platsens huvudutredare, platsundersökaren, studieordföranden, studieledaren och studiens huvudutredare.
  • Huvudutredare: ANASTASIA BOUGEA, National and Kapodistrian University of Athens

Publikationer och användbara länkar

Den som ansvarar för att lägga in information om studien tillhandahåller frivilligt dessa publikationer. Dessa kan handla om allt som har med studien att göra.

Allmänna publikationer

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Faktisk)

Studiestart

Det faktiska datumet då den första deltagaren registrerades i en klinisk studie. Det "förväntade" studiestartdatumet är det datum som forskarna tror kommer att vara studiens startdatum.
1 september 2019

Primärt slutförande (Förväntat)

Primärt slutförande

Det datum då den sista deltagaren i en klinisk studie undersöktes eller fick en intervention för att samla in slutliga data för det primära utfallsmåttet. Huruvida den kliniska studien avslutades enligt protokollet eller avslutades påverkar inte detta datum. För kliniska studier med mer än ett primärt utfallsmått med olika slutdatum avser denna term det datum då datainsamlingen är slutförd för alla primära utfallsmått. Det "förväntade" primära slutdatumet är det datum som forskarna tror kommer att vara det primära slutdatumet för studien.
1 oktober 2020

Avslutad studie (Förväntat)

Avslutad studie

Det datum då den sista deltagaren i en klinisk studie undersöktes eller fick en intervention/behandling för att samla in slutliga data för de primära utfallsmåtten, sekundära utfallsmåtten och biverkningar (det vill säga den senaste deltagarens senaste besök). Det "förväntade" studiens slutdatum är det datum som forskarna tror kommer att vara studiens slutdatum.
1 mars 2021

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

Först inskickad

Datumet då studiesponsorn eller utredaren först skickade in en studiepost till ClinicalTrials.gov. Det är vanligtvis en fördröjning på några dagar mellan det första inlämningsdatumet och postens tillgänglighet på ClinicalTrials.gov (det första publicerade datumet).
21 juni 2020

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

Det datum då studiesponsorn eller utredaren först skickar in en studiepost som överensstämmer med National Library of Medicine (NLM) kvalitetskontroll (QC) granskningskriterier. Sponsorn eller utredaren kan behöva revidera och skicka in en studiepost en eller flera gånger innan NLM kvalitetskontrollkriterier uppfylls. Det är sponsorns eller utredarens ansvar att se till att studieposten överensstämmer med NLM QC-granskningskriterierna.
24 juni 2020

Första postat (Faktisk)

Första postat

Datumet då studieposten först var tillgänglig på ClinicalTrials.gov efter granskning av National Library of Medicine (NLM) kvalitetskontroll (QC) har avslutats. Det är vanligtvis en fördröjning på några dagar mellan det datum då studiens sponsor eller utredare skickade in studieposten och det första publicerade datumet.
25 juni 2020

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

Senaste uppdatering publicerad

Det senaste datumet då ändringar i en studiepost gjordes tillgänglig på ClinicalTrials.gov. Det kan förekomma en fördröjning mellan när ändringarna skickades till ClinicalTrials.gov av studiens sponsor eller utredare (det senaste inlämningsdatumet för uppdateringen) och den senaste uppdateringen som publicerades.
10 september 2020

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

Det senaste datumet då studiesponsorn eller utredaren lämnade in ändringar i en studiepost som överensstämmer med kvalitetskontrollkriterierna för National Library of Medicine (NLM). Det är sponsorns eller utredarens ansvar att se till att studieposten överensstämmer med NLM QC-granskningskriterierna.
8 september 2020

Senast verifierad

Senast verifierad

Det senaste datumet då studiesponsorn eller utredaren bekräftade att informationen om en klinisk studie på ClinicalTrials.gov var korrekt och aktuell. Om en studie med rekryteringsstatus av rekrytering; inte rekryterar ännu; eller aktiv, inte rekrytering har inte bekräftats under de senaste 2 åren, studiens rekryteringsstatus visas som okänd.
1 september 2020

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Ytterligare relevanta MeSH-villkor

Andra studie-ID-nummer

Andra studie-ID-nummer

Identifierare eller ID-nummer andra än NCT-numret som tilldelats en klinisk studie av studiens sponsor, finansiärer eller andra. Dessa nummer kan innehålla unika identifierare från andra försöksregister och National Institutes of Health-bidragsnummer.
  • 251ATHENS HOSPITAL

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

NEJ

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Cookie-inställningar

Vi använder cookies för att säkerställa att vi ger dig den bästa upplevelsen på vår webbplats. För mer information läs noggrant vår policy för sekretess och kakor. ...>>>Du kan när som helst ändra dina preferenser eller dra tillbaka ditt samtycke genom att radera kakorna från din webbplats eller dator enligt beskrivningen i policyn. Acceptera det och välj dina preferenser genom att markera motsvarande rutor i avsnittet "Hantera inställningar" nedan. Läs våra användarvillkor noga innan du fortsätter att använda någon del av denna webbplats.
«Hantera inställningar