定义运动障碍的表型：帕金森综合症 (PD)、特发性震颤 (ET)、皮质基底变性 (CBD)、多系统萎缩 (MSA)、脑磁图。 (PHENO)
2021年6月23日 更新者：University of Colorado, Denver
用脑磁图定义帕金森病 (PD) 的认知和运动表型
研究人员假设，每种认知和运动状况都有特定的特征，可以使用大脑扫描来定义。
研究概览
详细说明
具体目标 1：确定静息脑磁图 (MEG) 大脑活动的哪些特征最敏感地区分具有正常认知的 PD、具有轻度认知障碍 (MCI) 的 PD 和 PD 痴呆 (PDD)。 研究人员预测，额叶网络减慢和连通性将区分正常认知和 MCI，而视觉空间网络参与将区分 PDD 组。
具体目标 2：确定静息 MEG 大脑活动的哪些特征最敏感地将 PDD 与阿尔茨海默氏病区分开来。 研究人员预测，PDD 与阿尔茨海默氏症 (AD) 的区别在于网络连通性增强，尤其是在额叶和视觉空间网络中。
具体目标 3 研究静息状态 MEG 活动如何与任务相关的大脑活动相关联。 研究人员预测，静息状态减慢将与任务相关的大脑活动减少有关。
具体目标 4：确定静息 MEG 大脑活动的哪些特征最敏感地区分 PD 的运动亚型和其他相关临床人群（特发性震颤和帕金森综合症）。 研究人员预测，额叶和顶叶减慢和连通性会将 PD 与相关病症区分开来，运动皮层连通性和活动模式将区分 PD 运动表型。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
81
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Colorado
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Aurora、Colorado、美国、80045
- University Of Colorado. Denver, MEG Lab
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
40年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
科罗拉多大学医院运动障碍诊所患者
描述
纳入标准：
- 所有受试者年龄在 40 岁或以上，
- 服用稳定药物至少 30 天
- 26 或更高的蒙特利尔认知评估 (MOCA)
- 所有神经心理学测试的分数在年龄匹配标准的 1.5 个标准偏差内
- 帕金森综合症 (PD) 将使用英国 (UK) Brain Bank 标准进行定义。
- PD 痴呆 (PDD) 将使用运动障碍特别工作组 2007 年的标准来定义，并得到至少两个领域中低于年龄匹配标准 1.5 个标准差的分数的支持。
- 可能的阿尔茨海默氏病 (AD) 将使用美国国家老龄化研究所 - 阿尔茨海默氏症协会 2011 年指南进行定义。
- 伴有轻度认知障碍 (MCI) 的帕金森氏综合症 (PD) 将定义为病史、MOCA 为 21 或更高，至少有一项得分低于年龄匹配标准的 1.5 个标准差，并且不符合 PDD 的诊断标准。
- 特发性震颤和帕金森综合症（多系统萎缩、皮质基底节变性、进行性核上性麻痹）将使用先前发表的研究标准进行定义。 19-22
排除标准
- 提示帕金森症/帕金森综合症其他原因的特征；
- 提示其他痴呆原因的特征，包括中度至重度脑血管病病史、影像学或主要头部外伤史；
- 深部脑刺激、消融手术或其他脑部手术史；
- 基于医院焦虑抑郁量表（得分 > 11）的抑郁症证据。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：仅案例
- 时间观点：追溯
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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局灶性振荡活动
大体时间：2014 年 5 月
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焦点振荡活动：delta (0.5-4Hz)、theta (4-8 Hz)、alpha (9-13 Hz)、low beta (13-20 Hz)、high beta (20-30 Hz) 和 gamma 的焦点带功率(30-50 Hz) 活动将从自回归模型中导出。
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2014 年 5 月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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光谱相干性：
大体时间：2014 年 5 月
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2) 频谱相干性：相干性是衡量两个时间序列之间相互依赖性的指标，可应用于 MEG 数据以确定功能网络。4a-chen
一致性将从自回归模型中导出。
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2014 年 5 月
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光谱格兰杰分析：
大体时间：2014 年 5 月
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3）谱格兰杰分析：格兰杰分析是衡量两个时间序列关系的方向性，可应用于发现具有显着相干性的传感器或源。
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2014 年 5 月
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反应性：
大体时间：2014 年 5 月
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反应性：反应性是指睁眼和闭眼状态之间振荡活动的变化。
先前对 AD 的研究表明，与年龄匹配的对照组相比，反应性显着降低。
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2014 年 5 月
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复杂网络分析：
大体时间：2014 年 5 月
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复杂网络分析：复杂网络分析最初是在图论中发展起来的，是一种研究大脑网络等复杂系统的方法。
它允许研究人员使用少量具有神经生物学意义且易于计算的度量来表征大脑网络，包括传递性、全局效率和介数。
这些措施将用于揭示 PD 中假设的连接异常并区分 PD 中的不同认知表型。
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2014 年 5 月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Benzi Kluger, MD、University of Colorado, Denver
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2013年11月1日
初级完成 (实际的)
2014年5月1日
研究完成 (实际的)
2014年5月1日
研究注册日期
首次提交
2014年5月2日
首先提交符合 QC 标准的
2014年5月2日
首次发布 (估计)
2014年5月6日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2021年6月25日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2021年6月23日
最后验证
2021年6月1日
更多信息
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