病情或疾病 | 干预/治疗 |
---|---|
原发性帕金森氏症次生血管帕金森病多系统萎缩上核瘫痪,进展 | 诊断测试:与神经网91分类器相关的COMDA |
从对500名帕金森氏症患者的评估中获得的前瞻性数据库正在设置,收集COMDA和DEPEPHT-NEUROPSYCELOLOPACAL-SCOSSOLOGALOCAL-SCOTTY评分。分析了数据,以比较使用COMDA,MMSE,MOC和FAB获得的患者认知谱的分类以及从深度神经心理学评估中获得的分类。对于MMSE,MOCA和FAB,出现了很高的假阴性。相反,COMDA得分大大降低了假阴性的速率。
通过合并每个小型精神状态检查(MMSE),蒙特利尔认知评估(MOCA)和额叶评估电池(FAB),组成了这个新工具,即“ COMDA”(运动障碍评估中的认知)。此外,我们创建了一种机器学习,即“神经净91级”能够对认知概况进行分类并预测患者的痴呆症风险,从而预测了由DEPHT神经心理学评估产生的发现。
COMDA和相关的神经网91级级别代表了一种可靠的,时间表的筛选工具,在其他常见的,广泛的工具中更强大。
研究类型 : | 观察 |
实际注册 : | 562名参与者 |
观察模型: | 队列 |
时间观点: | 预期 |
官方标题: | 帕金森氏症患者的认知筛查:基于机器的新诊断工具的建议 |
实际学习开始日期 : | 2017年1月1日 |
实际的初级完成日期 : | 2020年2月1日 |
实际 学习完成日期 : | 2020年8月31日 |
小组/队列 | 干预/治疗 |
---|---|
受帕金森尼影响的受试者 总结了MMSE,FAB MOCA的分数以计算COMDA分数,而不是用于开发神经网91分类器的分数 | 诊断测试:与神经网91分类器相关的COMDA |
健康控制 管理COMDA并计算总分以开发神经网91分类器 | 诊断测试:与神经网91分类器相关的COMDA |
符合研究资格的年龄: | 儿童,成人,老年人 |
有资格学习的男女: | 全部 |
接受健康的志愿者: | 是的 |
采样方法: | 概率样本 |
纳入标准:
根据MDS临床诊断标准的特发性PD诊断(Postuma etal。2015); b)根据MDS临床诊断标准诊断PSP(Höglinger等人,2017年); c)根据第二次诊断共识陈述诊断MSA(Gilman等,2008); d)根据Zijlmans等人的诊断VP(Zijlmans等,2004)。
排除标准:
a)通过大脑成像研究(CT或MRI)检测到的任何局灶性脑病变; b)诊断临床相关的精神疾病,精神病(用神经精神库存评估)和/或del妄; c)诊断痴呆症或MCI; d)除PD或非典型帕金森氏综合症以外的神经疾病的诊断; e)其他医疗状况对认知状况产生负面影响; f)干扰静息和/或动作震颤,对应于MDS统一帕金森氏病评级量表(MDS-UPDRS)III的特定项目中的分数为2-4,例如影响心理测量评估; g)令人不安的运动障碍,对应于MDS-UPDRS III的特定项目中的分数2-4,例如影响心理测量评估; h)听觉和/或视觉功能障碍会损害患者执行认知测试的能力。
意大利 | |
“ Moriggia pelascini”医院 | |
Gravedona E Uniti,意大利科莫,22015 |
追踪信息 | |||||
---|---|---|---|---|---|
首先提交日期 | 2021年4月21日 | ||||
第一个发布日期 | 2021年4月26日 | ||||
最后更新发布日期 | 2021年5月12日 | ||||
实际学习开始日期 | 2017年1月1日 | ||||
实际的初级完成日期 | 2020年2月1日(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||
当前的主要结果指标 | 神经网91分类器来自COMDA评分[时间范围:30个简单] 从COMDA评分的神经Net 91分类器的应用获得的认知水平的预测 | ||||
原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||
改变历史 | |||||
当前的次要结果指标 | 不提供 | ||||
原始的次要结果指标 | 不提供 | ||||
当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
其他其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
描述性信息 | |||||
简短标题 | 机器学习方法在验证帕金森主义的认知测试验证中的应用 | ||||
官方头衔 | 帕金森氏症患者的认知筛查:基于机器的新诊断工具的建议 | ||||
简要摘要 | 基于前瞻性收集的数据分析,通过合并每个小精神状态检查(MMSE),蒙特利尔认知评估(MOCA)和额叶评估电池(FAB),开发了一种新工具,即COMDA(运动障碍评估中的认知)(运动障碍评估)(MMSE)。 。可以创建一种机器学习,能够对认知概况进行分类并预测患者的痴呆症风险。 | ||||
详细说明 | 从对500名帕金森氏症患者的评估中获得的前瞻性数据库正在设置,收集COMDA和DEPEPHT-NEUROPSYCELOLOPACAL-SCOSSOLOGALOCAL-SCOTTY评分。分析了数据,以比较使用COMDA,MMSE,MOC和FAB获得的患者认知谱的分类以及从深度神经心理学评估中获得的分类。对于MMSE,MOCA和FAB,出现了很高的假阴性。相反,COMDA得分大大降低了假阴性的速率。 通过合并每个小型精神状态检查(MMSE),蒙特利尔认知评估(MOCA)和额叶评估电池(FAB),组成了这个新工具,即“ COMDA”(运动障碍评估中的认知)。此外,我们创建了一种机器学习,即“神经净91级”能够对认知概况进行分类并预测患者的痴呆症风险,从而预测了由DEPHT神经心理学评估产生的发现。 COMDA和相关的神经网91级级别代表了一种可靠的,时间表的筛选工具,在其他常见的,广泛的工具中更强大。 | ||||
研究类型 | 观察 | ||||
学习规划 | 观察模型:队列 时间观点:前瞻性 | ||||
目标随访时间 | 不提供 | ||||
生物测量 | 不提供 | ||||
采样方法 | 概率样本 | ||||
研究人群 | 500名患有不同形式的帕金森氏病或非典型帕金森氏菌的受试者和61个Helathy控制 | ||||
健康)状况 | |||||
干涉 | 诊断测试:与神经网91分类器相关的COMDA | ||||
研究组/队列 |
| ||||
出版物 * | 不提供 | ||||
*包括数据提供商提供的出版物以及MEDLINE中临床标识符(NCT编号)确定的出版物。 | |||||
招聘信息 | |||||
招聘状况 | 完全的 | ||||
实际注册 | 562 | ||||
原始的实际注册 | 与电流相同 | ||||
实际学习完成日期 | 2020年8月31日 | ||||
实际的初级完成日期 | 2020年2月1日(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||
资格标准 | 纳入标准: 根据MDS临床诊断标准的特发性PD诊断(Postuma etal。2015); b)根据MDS临床诊断标准诊断PSP(Höglinger等人,2017年); c)根据第二次诊断共识陈述诊断MSA(Gilman等,2008); d)根据Zijlmans等人的诊断VP(Zijlmans等,2004)。 排除标准: a)通过大脑成像研究(CT或MRI)检测到的任何局灶性脑病变; b)诊断临床相关的精神疾病,精神病(用神经精神库存评估)和/或del妄; c)诊断痴呆症或MCI; d)除PD或非典型帕金森氏综合症以外的神经疾病的诊断; e)其他医疗状况对认知状况产生负面影响; f)干扰静息和/或动作震颤,对应于MDS统一帕金森氏病评级量表(MDS-UPDRS)III的特定项目中的分数为2-4,例如影响心理测量评估; g)令人不安的运动障碍,对应于MDS-UPDRS III的特定项目中的分数2-4,例如影响心理测量评估; h)听觉和/或视觉功能障碍会损害患者执行认知测试的能力。 | ||||
性别/性别 |
| ||||
年龄 | 儿童,成人,老年人 | ||||
接受健康的志愿者 | 是的 | ||||
联系人 | 仅当研究招募主题时才显示联系信息 | ||||
列出的位置国家 | 意大利 | ||||
删除了位置国家 | |||||
管理信息 | |||||
NCT编号 | NCT04858893 | ||||
其他研究ID编号 | COMDA | ||||
有数据监测委员会 | 不 | ||||
美国FDA调节的产品 |
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IPD共享声明 |
| ||||
责任方 | Ospedale Generale di Zona Moriggia-pelascini | ||||
研究赞助商 | Ospedale Generale di Zona Moriggia-pelascini | ||||
合作者 | Ospedale di vipiteno-terzing(sabes-asdaa) | ||||
调查人员 | 不提供 | ||||
PRS帐户 | Ospedale Generale di Zona Moriggia-pelascini | ||||
验证日期 | 2021年5月 |
病情或疾病 | 干预/治疗 |
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原发性帕金森氏症次生血管帕金森病' target='_blank'>帕金森病多系统萎缩上核瘫痪,进展 | 诊断测试:与神经网91分类器相关的COMDA |
从对500名帕金森氏症患者的评估中获得的前瞻性数据库正在设置,收集COMDA和DEPEPHT-NEUROPSYCELOLOPACAL-SCOSSOLOGALOCAL-SCOTTY评分。分析了数据,以比较使用COMDA,MMSE,MOC和FAB获得的患者认知谱的分类以及从深度神经心理学评估中获得的分类。对于MMSE,MOCA和FAB,出现了很高的假阴性。相反,COMDA得分大大降低了假阴性的速率。
通过合并每个小型精神状态检查(MMSE),蒙特利尔认知评估(MOCA)和额叶评估电池(FAB),组成了这个新工具,即“ COMDA”(运动障碍' target='_blank'>运动障碍评估中的认知)。此外,我们创建了一种机器学习,即“神经净91级”能够对认知概况进行分类并预测患者的痴呆症风险,从而预测了由DEPHT神经心理学评估产生的发现。
COMDA和相关的神经网91级级别代表了一种可靠的,时间表的筛选工具,在其他常见的,广泛的工具中更强大。
研究类型 : | 观察 |
实际注册 : | 562名参与者 |
观察模型: | 队列 |
时间观点: | 预期 |
官方标题: | 帕金森氏症患者的认知筛查:基于机器的新诊断工具的建议 |
实际学习开始日期 : | 2017年1月1日 |
实际的初级完成日期 : | 2020年2月1日 |
实际 学习完成日期 : | 2020年8月31日 |
小组/队列 | 干预/治疗 |
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受帕金森尼影响的受试者 总结了MMSE,FAB MOCA的分数以计算COMDA分数,而不是用于开发神经网91分类器的分数 | 诊断测试:与神经网91分类器相关的COMDA |
健康控制 管理COMDA并计算总分以开发神经网91分类器 | 诊断测试:与神经网91分类器相关的COMDA |
符合研究资格的年龄: | 儿童,成人,老年人 |
有资格学习的男女: | 全部 |
接受健康的志愿者: | 是的 |
采样方法: | 概率样本 |
纳入标准:
根据MDS临床诊断标准的特发性PD诊断(Postuma etal。2015); b)根据MDS临床诊断标准诊断PSP(Höglinger等人,2017年); c)根据第二次诊断共识陈述诊断MSA(Gilman等,2008); d)根据Zijlmans等人的诊断VP(Zijlmans等,2004)。
排除标准:
a)通过大脑成像研究(CT或MRI)检测到的任何局灶性脑病变; b)诊断临床相关的精神疾病,精神病(用神经精神库存评估)和/或del妄; c)诊断痴呆症或MCI; d)除PD或非典型帕金森氏综合症以外的神经疾病的诊断; e)其他医疗状况对认知状况产生负面影响; f)干扰静息和/或动作震颤,对应于MDS统一帕金森氏病评级量表(MDS-UPDRS)III的特定项目中的分数为2-4,例如影响心理测量评估; g)令人不安的运动障碍' target='_blank'>运动障碍,对应于MDS-UPDRS III的特定项目中的分数2-4,例如影响心理测量评估; h)听觉和/或视觉功能障碍会损害患者执行认知测试的能力。
意大利 | |
“ Moriggia pelascini”医院 | |
Gravedona E Uniti,意大利科莫,22015 |
追踪信息 | |||||
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首先提交日期 | 2021年4月21日 | ||||
第一个发布日期 | 2021年4月26日 | ||||
最后更新发布日期 | 2021年5月12日 | ||||
实际学习开始日期 | 2017年1月1日 | ||||
实际的初级完成日期 | 2020年2月1日(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||
当前的主要结果指标 | 神经网91分类器来自COMDA评分[时间范围:30个简单] 从COMDA评分的神经Net 91分类器的应用获得的认知水平的预测 | ||||
原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||
改变历史 | |||||
当前的次要结果指标 | 不提供 | ||||
原始的次要结果指标 | 不提供 | ||||
当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
其他其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
描述性信息 | |||||
简短标题 | 机器学习方法在验证帕金森主义的认知测试验证中的应用 | ||||
官方头衔 | 帕金森氏症患者的认知筛查:基于机器的新诊断工具的建议 | ||||
简要摘要 | 基于前瞻性收集的数据分析,通过合并每个小精神状态检查(MMSE),蒙特利尔认知评估(MOCA)和额叶评估电池(FAB),开发了一种新工具,即COMDA(运动障碍' target='_blank'>运动障碍评估中的认知)(运动障碍' target='_blank'>运动障碍评估)(MMSE)。 。可以创建一种机器学习,能够对认知概况进行分类并预测患者的痴呆症风险。 | ||||
详细说明 | 从对500名帕金森氏症患者的评估中获得的前瞻性数据库正在设置,收集COMDA和DEPEPHT-NEUROPSYCELOLOPACAL-SCOSSOLOGALOCAL-SCOTTY评分。分析了数据,以比较使用COMDA,MMSE,MOC和FAB获得的患者认知谱的分类以及从深度神经心理学评估中获得的分类。对于MMSE,MOCA和FAB,出现了很高的假阴性。相反,COMDA得分大大降低了假阴性的速率。 通过合并每个小型精神状态检查(MMSE),蒙特利尔认知评估(MOCA)和额叶评估电池(FAB),组成了这个新工具,即“ COMDA”(运动障碍' target='_blank'>运动障碍评估中的认知)。此外,我们创建了一种机器学习,即“神经净91级”能够对认知概况进行分类并预测患者的痴呆症风险,从而预测了由DEPHT神经心理学评估产生的发现。 COMDA和相关的神经网91级级别代表了一种可靠的,时间表的筛选工具,在其他常见的,广泛的工具中更强大。 | ||||
研究类型 | 观察 | ||||
学习规划 | 观察模型:队列 时间观点:前瞻性 | ||||
目标随访时间 | 不提供 | ||||
生物测量 | 不提供 | ||||
采样方法 | 概率样本 | ||||
研究人群 | 500名患有不同形式的帕金森氏病或非典型帕金森氏菌的受试者和61个Helathy控制 | ||||
健康)状况 | |||||
干涉 | 诊断测试:与神经网91分类器相关的COMDA | ||||
研究组/队列 |
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出版物 * | 不提供 | ||||
*包括数据提供商提供的出版物以及MEDLINE中临床标识符(NCT编号)确定的出版物。 | |||||
招聘信息 | |||||
招聘状况 | 完全的 | ||||
实际注册 | 562 | ||||
原始的实际注册 | 与电流相同 | ||||
实际学习完成日期 | 2020年8月31日 | ||||
实际的初级完成日期 | 2020年2月1日(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||
资格标准 | 纳入标准: 根据MDS临床诊断标准的特发性PD诊断(Postuma etal。2015); b)根据MDS临床诊断标准诊断PSP(Höglinger等人,2017年); c)根据第二次诊断共识陈述诊断MSA(Gilman等,2008); d)根据Zijlmans等人的诊断VP(Zijlmans等,2004)。 排除标准: a)通过大脑成像研究(CT或MRI)检测到的任何局灶性脑病变; b)诊断临床相关的精神疾病,精神病(用神经精神库存评估)和/或del妄; c)诊断痴呆症或MCI; d)除PD或非典型帕金森氏综合症以外的神经疾病的诊断; e)其他医疗状况对认知状况产生负面影响; f)干扰静息和/或动作震颤,对应于MDS统一帕金森氏病评级量表(MDS-UPDRS)III的特定项目中的分数为2-4,例如影响心理测量评估; g)令人不安的运动障碍' target='_blank'>运动障碍,对应于MDS-UPDRS III的特定项目中的分数2-4,例如影响心理测量评估; h)听觉和/或视觉功能障碍会损害患者执行认知测试的能力。 | ||||
性别/性别 |
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年龄 | 儿童,成人,老年人 | ||||
接受健康的志愿者 | 是的 | ||||
联系人 | 仅当研究招募主题时才显示联系信息 | ||||
列出的位置国家 | 意大利 | ||||
删除了位置国家 | |||||
管理信息 | |||||
NCT编号 | NCT04858893 | ||||
其他研究ID编号 | COMDA | ||||
有数据监测委员会 | 不 | ||||
美国FDA调节的产品 |
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IPD共享声明 |
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责任方 | Ospedale Generale di Zona Moriggia-pelascini | ||||
研究赞助商 | Ospedale Generale di Zona Moriggia-pelascini | ||||
合作者 | Ospedale di vipiteno-terzing(sabes-asdaa) | ||||
调查人员 | 不提供 | ||||
PRS帐户 | Ospedale Generale di Zona Moriggia-pelascini | ||||
验证日期 | 2021年5月 |