Napovedni dejavniki razvoja nemotoričnih fenotipov parkinsonove bolezni

Petrijan, Timotej

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Napovedni dejavniki razvoja nemotoričnih fenotipov parkinsonove bolezni
Avtorji:	ID Petrijan, Timotej (Avtor) ID Menih, Marija (Mentor) Več o mentorju...
Datoteke:	DOK_Petrijan_Timotej_2024.pdf (6,11 MB) MD5: A026474DBC428801588156F383B6BD31
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Doktorska disertacija
Tipologija:	2.08 - Doktorska disertacija
Organizacija:	MF - Medicinska fakulteta
Opis:	Cilj te raziskave je bil preučiti dejavnike tveganja, prodromalne simptome, nemotorične simptome (NMS) in motorične simptome (MS) kot napovedne dejavnike za različne nemotorične fenotipe Parkinsonove bolezni (PB). Skupno 168 bolnikov je opravilo celovite preglede NMS in MS. Bolniki so bili na podlagi novo zasnovanih vključitvenih kriterijev razvrščeni v skupine treh NMS fenotipov (kortikalni, limbični in možgansko-debelni). Identificirali smo 38 (22,6%) bolnikov s kortikalnim fenotipom, 48 (28,6%) z limbičnim in 82 (48,8%) bolnikov z možgansko-debelnim fenotipom. Nadalje je bilo izvedeno podatkovno vodeno združevanje kot alternativni pristop klasifikacije, ki temelji na metodah strojnega učenja. Primerjali smo oba klasifikacijska pristopa za doslednost. Pearsonov hi-kvadrat test neodvisnosti je pokazal, da sta bila oba pristopa povezana z veliko velikostjo učinka (ꭓ2(8) = 175.001, p < 0.001, Cramerjev V = 0.722). Demografski in klinični profili so se pomembno razlikovali med NMS fenotipi in nam lahko predstavljajo diagnostične napovedne dejavnike za razvoj posameznega fenotipa. Novo zasnovani kriteriji imajo potencial kot poenostavljeno orodje za prihodnje klinične raziskave NMS fenotipov PB.
Ključne besede:	Parkinsonova bolezen, nemotorični fenotipi, a priori klasifikacija, analiza grozdov, napovedni dejavniki
Kraj izida:	Maribor
Založnik:	[T. Petrijan]
Leto izida:	2024
PID:	20.500.12556/DKUM-87721
UDK:	616.858-071.2(043.3)
COBISS.SI-ID:	213656835
Datum objave v DKUM:	22.11.2024
Število ogledov:	0
Število prenosov:	23
Metapodatki:
Področja:	MF
:	PETRIJAN, Timotej, 2024, Napovedni dejavniki razvoja nemotoričnih fenotipov parkinsonove bolezni [na spletu]. Doktorska disertacija. Maribor : T. Petrijan. [Dostopano 10 april 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=87721 Kopiraj citat

Skupna ocena:	0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 (0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Podobna dela iz repozitorija:

Podobna dela iz ostalih repozitorijev:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	26.03.2024

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Predictive factors for the development of non-motor phenotypes in Parkinson's disease
Opis:	The aim of this study was to examine the risk factors, prodromal symptoms, non-motor symptoms (NMS), and motor symptoms (MS) as predictive factors for different Parkinson’s disease (PD) non-motor phenotypes, classified using newly established criteria. A total of 168 patients with PD underwent comprehensive NMS and MS examinations. Patients were classified into groups of three NMS phenotypes (cortical, limbic, and brainstem) based on the newly designed inclusion criteria. We identified 38 (22.6%) patients with the cortical subtype, 48 (28.6%) with the limbic, and 82 (48.8%) patients with the brainstem NMS PD subtype. Further, data-driven clustering was performed as an alternative, statistical learning-based classification approach. The two classification approaches were compared for consistency. Pearson chi-square test of independence revealed that a priori classification and cluster membership were significantly related to one another with a large effect size (ꭓ2(8) = 175.001, p < 0.001, Cramer’s V = 0.722). The demographic and clinical profiles significantly differed between NMS phenotypes and can be used as a diagnostic predictive factors for different NMS phenotypes. The newly established criteria have potential as a simplified tool for future clinical research of NMS phenotypes of Parkinson’s disease.
Ključne besede:	Parkinson’s disease, non-motor phenotypes, a priori classification, cluster analysis, predictive factors

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj