Evaluating the Use of Digital Biomarkers to Test Treatment Effects on Cognition and Movement in Patients with Lewy Body Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: PRESENCE was a Phase 2 trial assessing mevidalen for symptomatic treatment of Lewy body dementia (LBD). Participants received daily doses (10, 30, or 75 mg) of mevidalen (LY3154207) or placebo for 12 weeks. OBJECTIVE: To evaluate if frequent cognitive and motor tests using an iPad app and wrist-worn actigraphy to track activity and sleep could detect mevidalen treatment effects in LBD. METHODS: Of 340 participants enrolled in PRESENCE, 238 wore actigraphy for three 2-week periods: pre-, during, and post-intervention. A subset of participants (n = 160) enrolled in a sub-study using an iPad trial app with 3 tests: digital symbol substitution (DSST), spatial working memory (SWM), and finger-tapping. Compliance was defined as daily test completion or watch-wearing ≥23 h/day. Change from baseline to week 12 (app) or week 8 (actigraphy) was used to assess treatment effects using Mixed Model Repeated Measures analysis. Pearson correlations between sensor-derived features and clinical endpoints were assessed. RESULTS: Actigraphy and trial app compliance was > 90% and > 60%, respectively. At baseline, daytime sleep positively correlated with Epworth Sleepiness Scale score (p < 0.01). Physical activity correlated with improvement on Movement Disorder Society -Unified Parkinson Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) part II (p < 0.001). Better scores of DSST and SWM correlated with lower Alzheimer Disease Assessment Scale -Cognitive 13-Item Scale (ADAS-Cog13) (p < 0.001). Mevidalen treatment (30 mg) improved SWM (p < 0.01), while dose-dependent decreases in daytime sleep (10 mg: p < 0.01, 30 mg: p < 0.05, 75 mg: p < 0.001), and an increase in walking minutes (75 mg dose: p < 0.001) were observed, returning to baseline post-intervention. CONCLUSION: Devices used in the LBD population achieved adequate compliance and digital metrics detected statistically significant treatment effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».