March 23, 2020 - Improving estimation of Parkinson's disease risk - The enhanced PREDICT-PD algorithm.
Resumo
Antecedentes: relatamos anteriormente um algoritmo básico para identificar o risco de doença de Parkinson (DP) usando dados publicados sobre fatores de risco e características prodrômicas. Usando esse algoritmo, o estudo PREDICT-PD identificou indivíduos com risco aumentado de DP, usando velocidade de batida, hiposmia e distúrbio do comportamento do sono REM (RBD) como marcadores "intermediários" da DP prodrômica até casos suficientes de incidentes. Objetivos: Desenvolver e testar um algoritmo aprimorado que incorpore esses marcadores intermediários no modelo de risco. Métodos: Marcadores intermediários foram incorporados às estimativas de risco e foram utilizadas razões de probabilidade para presença e ausência de fatores de risco. As estimativas de risco foram comparadas usando o algoritmo aprimorado e básico em membros da coorte piloto do PREDICT-PD. Resultado: o algoritmo aprimorado PREDICT-PD produziu uma faixa muito maior de estimativas de risco do que o algoritmo básico (diferença de 346-784 vezes entre os décimos e 90º centis vs 10-12 vezes, respectivamente). Houve um aumento maior no risco de DP com escores de risco crescentes para o algoritmo aprimorado do que para o algoritmo básico (taxas de risco por um desvio padrão aumentado no risco logarítmico de 2,73 [IC95% 1,68-4,45; p menor qu 0,001] versus 1,47 [ IC 95% 0,86-2,51; p = 0,16], respectivamente). As estimativas do algoritmo aprimorado também se correlacionaram mais de perto com a depleção subclínica de dopamina estriada DaT-SPECT (R2 = 0,14, p = 0,010 vs R2 = 0,043, p = 0,17). Conclusões: A incorporação dos marcadores intermediários anteriores da DP prodrômica e o uso de razões de verossimilhança melhoraram a precisão do algoritmo de previsão PREDICT-PD para a DP. (segue…) Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: MedrXiv.
- Página inicial
- Preliminares
- Mensagem aos Recém Diagnosticados
- Matutando... e alguns textos
- Filmes Recomendados
- Cuidadores
- Habilitar legendas em vídeos Youtube
- DBS - Deep Brain Stimulation
- Celebridades com DP
- Parkinson- Recomeçando a vida (facebook) - artigos produzidos
- Roteiro para pesquisas no blog
- Mal de Parkinson (nosso antigo nome)
Mostrando postagens com marcador algoritmo. Mostrar todas as postagens
Mostrando postagens com marcador algoritmo. Mostrar todas as postagens
terça-feira, 24 de março de 2020
sexta-feira, 27 de dezembro de 2019
segunda-feira, 8 de janeiro de 2018
Cientistas escoceses criam algoritmo para detectar o efeito colateral de Parkinson (as discinesias)
Dois estudos clínicos foram realizados em 23 pacientes de Parkinson mostrando evidência de discinesia.
08 January 2018 - Os cientistas criaram um algoritmo que pode detectar um efeito colateral do tratamento de Parkinson que causa involuntários movimentos bruscos.
A exposição prolongada a medicamentos de reposição de dopamina pode levar à discinesia, causando empurrões involuntários e espasmos de todo o corpo.
Os acadêmicos da Universidade Heriot-Watt realizaram estudos clínicos que comprovam que seu algoritmo detecta de forma confiável a condição.
Eles agora estão usando seu estudo para desenvolver um dispositivo de monitoramento doméstico para pacientes que ajudarão os clínicos a se adaptarem e melhorar o tratamento.
O Dr. Michael Lones, professor associado de ciência da computação em Heriot-Watt, disse: "O problema é que, à medida que a doença de Parkinson piora ao longo do tempo, a dose necessária para tratar as características motoras aumenta, o que aumenta o risco de induzir discinesia ou tornando-o mais grave e prolongado para os pacientes que já o possuem.
"Os pacientes não vêem seus clínicos com freqüência e a medicação só muda nos períodos regulares de revisão.
"Então, é muito difícil para os clínicos saberem quando a discinesia está ocorrendo. Uma solução melhor seria um dispositivo portátil que identifique e monitore a discinesia enquanto os pacientes estão em casa e seguem a vida cotidiana, transmitindo dados para seus clínicos através de tecnologia móvel simples".
As características motoras do Parkinson, como tremor, postural instabilidade e desaceleração geral do movimento, são causados pela falta de dopamina.
Os clínicos tratam isso através de medicamentos de substituição, como a levodopa, mas a exposição prolongada a eles pode levar à discinesia.
Cerca de 90 por cento dos pacientes tratados com drogas de reposição de dopamina ao longo de dez anos relatam sintomas, mas a causa exata é desconhecida.
O Dr. Lones e sua equipe realizaram dois estudos clínicos com 23 pacientes de Parkinson que apresentaram evidências de discinesia.
Três clínicos avaliaram a intensidade da condição demonstrada por eles.
O Dr. Lones disse: "Os estudos clínicos nos permitiram capturar e extrair dados sobre como os pacientes se movem e usaram aqueles para construir modelos.
"Desenvolvemos nosso algoritmo para fazer as menores suposições possíveis. "Com a análise tradicional, você faz suposições sobre como se parece um movimento. Se não se parece exatamente dessa forma, você não detectará isso.
"O algoritmo funciona construindo uma equação matemática que descreve padrões de aceleração que são característicos da discinesia.
"O sistema então usa essa equação para discriminar períodos de discinesia de outros movimentos, transmitindo esta informação aos clínicos que podem então adaptar a medicação de um paciente conforme necessário.
"Demonstrou que nosso sistema pode detectar de forma confiável discinesia clinicamente significativa, que é a informação que os clínicos precisam ajustar a medicação de um paciente".
A pesquisa foi realizada em colaboração com a Universidade de York e com os clínicos no Leeds Teaching Hospitals NHS Trust. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: Scotsman.
08 January 2018 - Os cientistas criaram um algoritmo que pode detectar um efeito colateral do tratamento de Parkinson que causa involuntários movimentos bruscos.
A exposição prolongada a medicamentos de reposição de dopamina pode levar à discinesia, causando empurrões involuntários e espasmos de todo o corpo.
Os acadêmicos da Universidade Heriot-Watt realizaram estudos clínicos que comprovam que seu algoritmo detecta de forma confiável a condição.
Eles agora estão usando seu estudo para desenvolver um dispositivo de monitoramento doméstico para pacientes que ajudarão os clínicos a se adaptarem e melhorar o tratamento.
O Dr. Michael Lones, professor associado de ciência da computação em Heriot-Watt, disse: "O problema é que, à medida que a doença de Parkinson piora ao longo do tempo, a dose necessária para tratar as características motoras aumenta, o que aumenta o risco de induzir discinesia ou tornando-o mais grave e prolongado para os pacientes que já o possuem.
"Os pacientes não vêem seus clínicos com freqüência e a medicação só muda nos períodos regulares de revisão.
"Então, é muito difícil para os clínicos saberem quando a discinesia está ocorrendo. Uma solução melhor seria um dispositivo portátil que identifique e monitore a discinesia enquanto os pacientes estão em casa e seguem a vida cotidiana, transmitindo dados para seus clínicos através de tecnologia móvel simples".
As características motoras do Parkinson, como tremor, postural instabilidade e desaceleração geral do movimento, são causados pela falta de dopamina.
Os clínicos tratam isso através de medicamentos de substituição, como a levodopa, mas a exposição prolongada a eles pode levar à discinesia.
Cerca de 90 por cento dos pacientes tratados com drogas de reposição de dopamina ao longo de dez anos relatam sintomas, mas a causa exata é desconhecida.
O Dr. Lones e sua equipe realizaram dois estudos clínicos com 23 pacientes de Parkinson que apresentaram evidências de discinesia.
Três clínicos avaliaram a intensidade da condição demonstrada por eles.
O Dr. Lones disse: "Os estudos clínicos nos permitiram capturar e extrair dados sobre como os pacientes se movem e usaram aqueles para construir modelos.
"Desenvolvemos nosso algoritmo para fazer as menores suposições possíveis. "Com a análise tradicional, você faz suposições sobre como se parece um movimento. Se não se parece exatamente dessa forma, você não detectará isso.
"O algoritmo funciona construindo uma equação matemática que descreve padrões de aceleração que são característicos da discinesia.
"O sistema então usa essa equação para discriminar períodos de discinesia de outros movimentos, transmitindo esta informação aos clínicos que podem então adaptar a medicação de um paciente conforme necessário.
"Demonstrou que nosso sistema pode detectar de forma confiável discinesia clinicamente significativa, que é a informação que os clínicos precisam ajustar a medicação de um paciente".
A pesquisa foi realizada em colaboração com a Universidade de York e com os clínicos no Leeds Teaching Hospitals NHS Trust. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: Scotsman.
Assinar:
Postagens (Atom)