Using Time Domain Characteristics to Discriminate Physiologic and Parkinsonian Tremors
Notice bibliographique
Résumé
Tremor amplitude and frequency do not always clearly differentiate subjects with particular pathologies from control subjects or from subjects with other pathologies, especially in early stages of a disease. For patients with early stages of Parkinson's disease (PD) the discriminative power of amplitude was compared with that of other time domain characteristics of tremor recordings that are probably not evident clinically. Postural tremor with and without visual feedback and rest tremor were recorded in both hands of a group of patients with Parkinson's disease (n = 21) and a group of healthy control subjects (n = 30) using displacement lasers. Velocity and acceleration data were derived from displacement data. Twelve time domain characteristics were calculated on each recording and the discriminating power of each was evaluated using the worse hand in each case. Postural tremor with no visual feedback separates the two groups of subjects most efficiently, especially in velocity and acceleration. Tremor in Parkinson's disease (in comparison to normal physiologic tremor) has a specific morphology, has a distinctive histogram, is more periodic, and contains indications of nonlinearity in the underlying dynamics. There may also be greater difference in amplitude between the two hands and time asymmetry in tremor of patients with PD. A series of finger flexions seems to enhance normal tremor but not tremor in PD and may thus aid in discrimination. Discrimination of tremor attributable to PD from normal physiologic tremor can be enhanced by measuring time domain characteristics subtler than amplitude, particularly when amplitude itself is not large. Tremor measurement should not be limited to acceleration data because some information is more visible in other variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».