Motoriska störningar är en förutsättning för diagnosen vid Parkinsons sjukdom (PD). Kardinalsymtomen (bradykinesi, stelhet, tremor och postural instabilitet) används för sjukdomsstadium och bedömning av progression. De fungerar som primära resultatmått för kliniska studier som syftar till symtomatiska och sjukdomsmodifierande åtgärder. En stor del av de kliniska resultaten, t.ex. skalan Unified Parkinson Disease Rating Scale (UPDRS) eller Hoehn&Yahr (H&Y) är dess graderings- och bedömningsberoende. Således syftade vi till att objektivt och automatiskt klassificera specifika steg och motortecken i PD med hjälp av en mobil, biosensor baserad Embedded Gait Analysis med hjälp av Intelligent Technology (eGaIT). eGaIT består av accelerometrar och gyroskop fästa på skor som spelar in rörelsesignaler under standardiserade gång- och benfunktion. Från sensorsignaler beräknades 694 funktioner och mönsterigenkänningsalgoritmer användes för att klassificera PD-, H&Y-stadier och motoriska tecken som korrelerade till UPDRS-III-motorpoängen i en träningskohort på 50 PD-patienter och 42 åldersmatchade kontroller. Klassificeringsresultat bekräftades i en andra oberoende valideringskohort (42 patienter, 39 kontroller). eGaIT kunde med framgång skilja PD-patienter från kontroller med en total klassificeringsfrekvens på 81%. Klassificeringsnoggrannheten ökade med högre nivåer av motorisk nedsättning (91 % för mer allvarligt drabbade patienter) eller mer avancerade stadier av PD (91 % för H&Y III-patienter jämfört med kontroller), vilket stödde den PD-specifika typen av analys med eGaIT. Dessutom kunde eGaIT klassificera olika H&Y-stadier eller olika nivåer av motorisk försämring (UPDRS-III). Sammanfattningsvis kan eGaIT som ett opartiskt, mobilt och automatiserat bedömningsverktyg identifiera PD-patienter och karakterisera deras motoriska funktionsnedsättning. Det kan fungera som ett kompletterande medel för daglig klinisk upparbetning och stödja terapeutiska beslut under hela sjukdomsförloppet.
eGaIT används för att klassificera specifika stadier och motoriska tecken vid Parkinsons sjukdom (PD) med smartphone REF.
Unbiased and Mobile Gait Analysis Detects Motor Impairment in Parkinson's Disease
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}