NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka planParkinson hastalığı izleme şu anda periyodik klinik değerlendirmelerden serbest yaşam koşullarında sürekli günlük yaşam izlemesine geçiş yapıyor. Geleneksel Parkinson hastalığı izleme yöntemleri gün içi dalgalanma tespitinden yoksundur. Elektronik günlükler (eDiaries) serbest yaşam koşullarında motor ve motor olmayan semptomların şiddeti ve yükü hakkında öznel deneyimler toplama potansiyeline sahiptir.ObjectiveBu çalışma, ekolojik anlık değerlendirmelere (EMA'lara) dayanan Parkinson hastalığına özgü bir eDiary geliştirmeyi ve geçerliliğini keşfetmeyi amaçladı.Parkinson hastalığı olan 20 hastanın bir gözlem kohortu, serbest yaşam rutinini ayarlamadan 14 ardışık gün boyunca akıllı telefon tabanlı EMA eDiary'yi kullandı. eDiary uygulaması, etki, bağlam, motor ve motor dışı semptomlar ve yarı-randomize anlarda günde 7 kez motor performansı ile ilgili sorulardan oluşan özdeş bir anket sundu. Ek olarak, hastalara bir sabah ve akşam anketi tamamlamaları istendi.SonuçlarMean etkisi, orta-güçlü ve orta derecede motor performansla ilişkili (R=0.38 ila 0.75; PConclusionsWe Parkinson hastalığına özgü bir EMA eDiary sundu. Verilen cevaplar arasındaki korelasyonlar eDiary'nin iç geçerliliğini destekler ve EMA'nın serbest yaşayan Parkinson hastalığı izlemesindeki potansiyelinin altını çizer. Dikkatli hasta seçimi ve bu hedeflenen popülasyona EMA tasarım ayarı ve bunların dalgalanmaları, gelecekteki çalışmalarda EMA doğrulamasının sağlam bir kanıtı oluşturmak için gereklidir. Klinik Parkinson hastalığı bilgisini pratik EMA deneyimi ile birleştirmek, eDiary'lerin serbest yaşayan Parkinson hastalığı izlemesinde başarılı bir şekilde birleşmesine yol açacak çalışmaları tasarlamak ve gerçekleştirmek kaçınılmazdır.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundParkinson disease monitoring is currently transitioning from periodic clinical assessments to continuous daily life monitoring in free-living conditions. Traditional Parkinson disease monitoring methods lack intraday fluctuation detection. Electronic diaries (eDiaries) hold the potential to collect subjective experiences on the severity and burden of motor and nonmotor symptoms in free-living conditions.ObjectiveThis study aimed to develop a Parkinson disease-specific eDiary based on ecological momentary assessments (EMAs) and to explore its validation.MethodsAn observational cohort of 20 patients with Parkinson disease used the smartphone-based EMA eDiary for 14 consecutive days without adjusting free-living routines. The eDiary app presented an identical questionnaire consisting of questions regarding affect, context, motor and nonmotor symptoms, and motor performance 7 times daily at semirandomized moments. In addition, patients were asked to complete a morning and an evening questionnaire.ResultsMean affect correlated moderate-to-strong and moderate with motor performance (R=0.38 to 0.75; PConclusionsWe presented a Parkinson disease-specific EMA eDiary. Correlations between given answers support the internal validity of the eDiary and underline EMA's potential in free-living Parkinson disease monitoring. Careful patient selection and EMA design adjustment to this targeted population and their fluctuations are necessary to generate robust proof of EMA validation in future work. Combining clinical Parkinson disease knowledge with practical EMA experience is inevitable to design and perform studies, which will lead to the successful integration of eDiaries in free-living Parkinson disease monitoring.
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.