PD 中 STN DBS 运动反应的预测 (DBS-PREDICT)
帕金森患者 STN DBS 后运动反应的机器学习预测，一项回顾性多中心验证研究
尽管仔细选择了丘脑底核深部脑刺激 (STN DBS) 患者，但一些帕金森病 (PD) 患者的运动障碍改善有限。 非结论性的结果以及先前预测研究中缺乏实用的植入式预测算法，使得神经科医生需要一种简单的工具，为个体患者的术后运动改善提供可靠的预测。
在这项研究中，验证了先前开发的 PD 患者 STN DBS 后运动反应预测模型。 该模型生成手术后一年成为弱反应者的个体概率。 该模型将在从几个国际中心收集的验证队列中进行验证。
预测模型在数据收集之前公开可访问：https://github.com/jgvhabets/DBSPREDICT
研究概览
详细说明
预测帕金森病 STN DBS 后的运动结果对临床医生来说可能具有挑战性。 目前的预测研究报告了最重要预测因子的非结论性结果，并且受到使用的计算方法的限制。 侧重于相关性的传统统计分析因研究人员选择的预测变量和混杂因素而存在偏差。 机器学习预测模型等现代计算方法受样本量的限制较小，可以考虑范围更广的预测变量，从而减少选择偏差。
回顾性患者数据是从多个国际中心收集的。 该回顾性多中心队列用于验证基于单中心回顾性队列开发的模型。
目标是开发一种预测工具，为临床医生提供术前阶段反应较弱的可能性。 这可以支持临床医生在术前咨询期间包括或告知患者。
预测模型在数据收集之前公开访问：https://github.com/jgvhabets/DBSPREDICT。
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
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Limburg
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Maastricht、Limburg、荷兰、6229 AZ
- MaastrichtUMC
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 接受 STN DBS 治疗帕金森病
- 完成手术后一年的随访
排除标准：
- 术后 UPDRS II、III、IV 中缺少数据
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：队列
- 时间观点：追溯
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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多中心验证队列
我们从几个国际中心收集了术后一年的回顾性数据，其中包含术前变量（人口统计学和临床）和术后结果（UPDRS II、III、IV），并将这些数据合并到一个验证队列中。
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根据术前变量生成运动反应的个体概率
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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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接受者操作曲线下的面积
大体时间：术后一年
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运动结果归类为二元结果变量。 该模型将预测患者术后一年将属于哪个结果组。 主要结果指标是预测结果类别与实际结果类别的表现。 预测模型的性能表示为接受者操作曲线下的面积、预测准确度、真阳性预测率和假阳性预测率。 |
术后一年
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预测准确性
大体时间：术后一年
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请参阅描述主要结果 1。
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术后一年
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真阳性预测率
大体时间：术后一年
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请参阅描述主要结果 1。
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术后一年
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假阳性预测率
大体时间：术后一年
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请参阅描述主要结果 1。
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术后一年
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合作者和调查者
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- 2019-0739-A9
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
IPD 计划说明
IPD 共享时间框架
IPD 共享访问标准
IPD 共享支持信息类型
- 研究协议
- 解析代码
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
研究美国 FDA 监管的设备产品
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