NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Değişkenlik motor kontrol bozukluklarını gösterir ve yürüyüş patolojilerini tanımlamak için uygundur. Doğrusal parametreler (amplitude estimators) ve daha sofistike doğrusal olmayan yöntemler (structural information) ile ölçülebilir. Detrended Fluctuation Analysis (DFA), strip zaman serisinden yapısal bilgileri ölçmek için kullanılan bir yöntemdir. Son zamanlarda, geliştirilmiş bir yöntem olan Adaptif Fraktal Analiz (AFA) önerilmiştir. Bu yöntem daha önce yürüyüş verilerine uygulanmamıştır. Fraktal ölçekleme yöntemleri (FS) geçerli sonuçlar elde etmek için uzun adımdan-sıkmaya veri gerektirir. Bununla birlikte, klinik çalışmalarda, çok sayıda adımın (örneğin, [Formula: metine bakın] [Formula: metine bakın] adımları) ölçülmesi olağan değildir. Diğerleri arasında, klinik yürüyüş analizi kısa yürüyüş yolları nedeniyle sınırlıdır, bu nedenle FS uygulanamaz görünmektedir. Bu çalışmanın amacı FS'yi klinik koşullar altında değerlendirmekti. Beş kendi kendine tempolu yürüme denemesinin ([Formula: metne bakınız]) PD'li deneklerin her birinin stride zaman verileri ve sağlıklı bir kontrol grubu (CG) ölçüldü. Daha uzun zaman serileri oluşturmak için, adım zaman dizileri birbirine dikildi. Değişkenlik katsayısı (CV), fraktal ölçekleme üsleri [Formula: metne bakınız] (DFA) ve [Formula: metne bakın] (AFA) hesaplandı. İki taşıyıcı test yapıldı: A) tüm zaman serileri rastgele karıştırıldı; B) Tek denemeler rastgele ayrı ayrı karıştırıldı ve daha sonra birbirine dikildi. CV, PD ve CG arasında ayrım yapmadı. Bununla birlikte, [Formula: metine bakın] ve [Formula: metine bakın] ile ilgili PD ve CG arasında önemli farklılıklar bulundu. B versiyonu, A versiyonundan daha yüksek bir ortalama kare hata ve ampirik quantile verdi. Bu nedenle, dikiş prosedürünün, gerçek [Formula: metne bakınız] bir aşırıya kaçmayla sonuçlanan yapay bir yapı oluşturduğu sonucuna varıyoruz. PD ve CG'yi FS ile ayırt etmek için yürüyüş bölümlerini birbirine dikme yöntemi uygun görünmektedir. FS'yi klinik yürüyüş analizinde standart olarak entegre etmek ve kısa yürüyüş yolları gibi sınırlamaların üstesinden gelmek için bir yaklaşım sağlar.
Özgün kaynak özetini okuyun
Variability indicates motor control disturbances and is suitable to identify gait pathologies. It can be quantified by linear parameters (amplitude estimators) and more sophisticated nonlinear methods (structural information). Detrended Fluctuation Analysis (DFA) is one method to measure structural information, e.g., from stride time series. Recently, an improved method, Adaptive Fractal Analysis (AFA), has been proposed. This method has not been applied to gait data before. Fractal scaling methods (FS) require long stride-to-stride data to obtain valid results. However, in clinical studies, it is not usual to measure a large number of strides (e.g., [Formula: see text][Formula: see text] strides). Amongst others, clinical gait analysis is limited due to short walkways, thus, FS seem to be inapplicable. The purpose of the present study was to evaluate FS under clinical conditions. Stride time data of five self-paced walking trials ([Formula: see text] strides each) of subjects with PD and a healthy control group (CG) was measured. To generate longer time series, stride time sequences were stitched together. The coefficient of variation (CV), fractal scaling exponents [Formula: see text] (DFA) and [Formula: see text] (AFA) were calculated. Two surrogate tests were performed: A) the whole time series was randomly shuffled; B) the single trials were randomly shuffled separately and afterwards stitched together. CV did not discriminate between PD and CG. However, significant differences between PD and CG were found concerning [Formula: see text] and [Formula: see text]. Surrogate version B yielded a higher mean squared error and empirical quantiles than version A. Hence, we conclude that the stitching procedure creates an artificial structure resulting in an overestimation of true [Formula: see text]. The method of stitching together sections of gait seems to be appropriate in order to distinguish between PD and CG with FS. It provides an approach to integrate FS as standard in clinical gait analysis and to overcome limitations such as short walkways.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.