• 接收器操作员曲线曲线下的区域[时间范围：术后一年]
  运动结果分为二元结果变量。该模型将预测患者术后一年的结果组。主要结果度量是与实际结果类别的预测结果类别的性能。预测模型的性能表示为接收器操作员曲线曲线的区域，预测精度，真实的正预测率和假阳性预测率。
• 预测精度[时间范围：术后一年]
  请参阅描述主要结果1。
• 真正的积极预测率[时间范围：术后一年]
  请参阅描述主要结果1。
• 假阳性预测率[时间范围：术后一年]
  请参阅描述主要结果1。

尽管患者仔细选择了丘脑下核深脑刺激（STN DBS），但一些帕金森氏病（PD）患者的运动障碍有限。非确定的结果以及先前预测研究的实际植入式预测算法缺乏可靠的工具，为神经科医生提供了一种简单的工具，这为个别患者提供了可靠的术后运动改善预测。

在这项研究中，验证了PD患者的STN DBS后，先前开发了针对运动反应的预测模型。该模型在手术后一年就产生了成为弱响应者的个体概率。该模型将在从几个国际中心收集的验证队列中进行验证。

在数据收集之前，可以使预测模型公开：https：//github.com/jgvhabets/dbspredict

预测帕金森氏病中STN DBS后的运动结果对临床医生可能具有挑战性。当前的预测研究报告了最重要的预测因子的无确定结果，并受到使用的计算方法的限制。研究人员的预测和混杂选择偏向于相关性的传统统计分析。现代计算方法（例如机器学习预测模型）受样本量的限制较小，并且可以考虑更广泛的预测因子，从而导致选择偏差较少。

回顾性患者数据是从多个国际中心收集的。此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，该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通知患者。

在数据收集之前，可以使预测模型公开：https：//github.com/jgvhabets/dbspredict。

纳入标准：

• 接受了帕金森氏病的STN DBS
• 手术后完成了一年的随访

排除标准：

- 术后UPDRS II，III，IV中缺少数据