Improving Prediction of Falls and Cognitive Impairment in Parkinson Disease: Protocol for a Decentralized Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls and cognitive impairment are major sources of disability in Parkinson disease (PD). The ability to accurately identify individuals with PD at high risk for falls and cognitive impairment would provide an opportunity for intervention and potentially improve long-term outcomes. In a previous study, Assessing Telehealth Outcomes in Multiyear Extensions of Parkinson Disease Trials (AT-HOME PD), we remotely characterized participants with early PD who had participated in 1 of 2 PD clinical trials over 2 years of follow-up. These participants with advancing disease provide a unique opportunity to examine whether the capture of objective in-home measures via digital tools and bothersome symptoms via direct participant report improves the prediction of disease milestones. OBJECTIVE: Assessing Telehealth Outcomes in Multiyear Extensions of Parkinson Disease Trials-2 (AT-HOME PD2) aims to examine whether digital tools and remote participant reporting can improve the prediction of falls and cognitive impairment, quantify changes in physical activity over time, and explore the relationship between physical activity and clinical progression over time. METHODS: This is a decentralized observational study of up to 200 individuals with PD, with clinical and digital phenotyping for up to 3 years of follow-up. Participants are those who took part in the STEADY-PD III (NCT02168842), Study of Urate Elevation in Parkinson's Disease, Phase 3 (SURE-PD3; NCT02642393), AT-HOME PD (NCT03538262), or PD GENEration (NCT04057794) studies. All participants complete 2 video visits per year, wear 2 wrist-worn sensors (Fitbit Charge 5 and ActiGraph CentrePoint Insight Watch) for 1 week each month, complete smartphone-based motor tasks (using the mPower 2.0 app) for 10 days each quarter, and complete online surveys (within the companion Fox Insight study) each quarter. Falls are assessed via a weekly automated telephone call. A cognitive diagnosis is determined by a consensus committee that considers scores on a global cognitive measure, detailed neuropsychological tests, a cognitive-related disability measure, and clinical information. Prediction models will be constructed, and prediction accuracy will be compared across the models. RESULTS: Recruitment for the study was initiated in September 2023. Enrollment is ongoing, with 142 participants enrolled as of January 2025. Within the cohort, the average age is 69.2 (SD 8.7) years; 85 (59.9%) participants are male, 137 (96.5%) are White, and 2 (1.4%) are Hispanic or Latino; and the average disease duration is 8.9 (SD 1.3) years. CONCLUSIONS: AT-HOME PD2 is remotely clinically and digitally phenotyping participants with midstage PD to predict falls and cognitive impairment and to provide insights into long-term progression. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/71955.
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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 | 0,038 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,010 |
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 ».