NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan: Titreme, bradikinezi veya sertlik gibi Parkinson hastalığında (PD) klasik hareket anormallikleri, Birleşik Parkinson Hastalığı Değerlendirme Ölçeği (UPDRS) gibi standart klinik değerlendirmelerle iyi bir şekilde kaplıdır. Bununla birlikte, PD, semptomların ötesindeki motor anormallikleri ve UPDRS tarafından ölçülen belirtileri içerir; örneğin, klinik olarak değerlendirilmesi zor olan öngörüsel ayarlamaların eksikliği veya tehlikeye giren hareket pürüzsüzlüğü gibi. Dahası, PD henüz bilinmeyen motor anormallikleri gerektirebilir. Tüm bu anormallikler hareket yakalama yoluyla ölçülebilir ve PD'yi teşhis etmek ve izlemek için biyobelirteçler olarak hizmet edebilir. Amaç: Bu pilot çalışmada, sağlıklı denekler ile çekirdek subthalamicus (STN) derin beyin stimülasyonu (DBS) olan PD hastaları arasındaki maksimum kontrastı ortaya koyan hareket özelliklerini tanımlamaya çalıştık ve PD hastalarının motor semptomlarını tespit etmek ve izlemek için biyobelirteçlerin geliştirilmesi için ilk adım olarak açıldı. Yöntemler: DBS'si kapalı ve açık olan 26 PD hastasından 7'sinde ve 25 sağlıklı kontrol deneklerinde 3D yürüyüş analizi yaptık. Her adım için 22 gövde segmenti, dört zaman türevleri, sol-sağ ortalama vs. farkı ve adım süresi boyunca ortalama vs. varyansı ile ilgili özellik değerlerini hesapladık. Daha sonra PD hastaları ve sağlıklı denekler arasındaki ayırt edici gücüne göre özellik değerlerini sıraladık. Bulgular: Ayak ve alt bacak segmentleri motor anomalilerin sınıflandırılmasında diğer segmentlere göre daha iyi kanıtlanmıştır. Zaman türevlerinin daha yüksek dereceleri daha düşük derecelerden daha üstündü (jerk> ivme> hız> yer değiştirme). Sol ve sağdaki ortalama hareketler, sol-sağ asimetrilerden daha büyük ayırt edici güç gösterdi. Hareketin değişkenliği, hareketin mutlak değerlerinden daha üstündü. Sonuç: Bu küçük pilot çalışma, sağlıklı deneklerin PD hastalarının yürüyüşünü ayırmak için en uygun sinyal olarak pürüzsüzlük ölçüsünün, yani ayağın sallanmasının değişkenliğini belirledi. Bu biyobelirteç, klinisyenlerin çıplak gözüne görünmez ve bu nedenle UPDRS gibi mevcut motor değerlendirmelerine dahil edilmez. Bu nedenle, PD'deki motor anormallikleri karakterize etmek için en güçlü biyobelirteçleri tanımlamak için daha kapsamlı soruşturmaların yapılmasını tavsiye ediyoruz. Gelecekteki çalışmalar, UPDRS gibi geleneksel değerlendirmelerin bileşimine meydan okuyabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Background: Classic motion abnormalities in Parkinson's disease (PD), such as tremor, bradykinesia, or rigidity, are well-covered by standard clinical assessments such as the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS). However, PD includes motor abnormalities beyond the symptoms and signs as measured by UPDRS, such as the lack of anticipatory adjustments or compromised movement smoothness, which are difficult to assess clinically. Moreover, PD may entail motor abnormalities not yet known. All these abnormalities are quantifiable via motion capture and may serve as biomarkers to diagnose and monitor PD. Objective: In this pilot study, we attempted to identify motion features revealing maximum contrast between healthy subjects and PD patients with deep brain stimulation (DBS) of the nucleus subthalamicus (STN) switched off and on as the first step to develop biomarkers for detecting and monitoring PD patients' motor symptoms. Methods: We performed 3D gait analysis in 7 out of 26 PD patients with DBS switched off and on, and in 25 healthy control subjects. We computed feature values for each stride, related to 22 body segments, four time derivatives, left-right mean vs. difference, and mean vs. variance across stride time. We then ranked the feature values according to their distinguishing power between PD patients and healthy subjects. Results: The foot and lower leg segments proved better in classifying motor anomalies than any other segment. Higher degrees of time derivatives were superior to lower degrees (jerk > acceleration > velocity > displacement). The averaged movements across left and right demonstrated greater distinguishing power than left-right asymmetries. The variability of motion was superior to motion's absolute values. Conclusions: This small pilot study identified the variability of a smoothness measure, i.e., jerk of the foot, as the optimal signal to separate healthy subjects' from PD patients' gait. This biomarker is invisible to clinicians' naked eye and is therefore not included in current motor assessments such as the UPDRS. We therefore recommend that more extensive investigations be conducted to identify the most powerful biomarkers to characterize motor abnormalities in PD. Future studies may challenge the composition of traditional assessments such as the UPDRS.
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.