NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Bu incelemenin amacı, yürüyüş özelliklerini ve Parkinson hastalığı (PD) hastalarında tanı ve semptom izlemesine yardımcı olma sözü veren ilişkili algoritmaları değerlendirmek için kullanılan ilgili teknolojilerin çoğunu özetlemektir. 1 Ocak 2005 ile 30 Ağustos 2019 tarihleri arasında PD'de yürüyüş analizi üzerine yayınlanan çalışmalar için PubMed'i aradık. PD hastalarını sağlıklı deneklerden ayırt etmek için teknolojiler kullanan veya PD hastalarını motor durumuna veya hastalık evrelerine göre katmanlaştırmış çalışmaları seçtik. Sadece en az% 80 hassasiyet ve özgüllük bildiren çalışmalar dahil edildi. Teşhis için kullanılan Gait analiz algoritmaları, dengeli doğruluk aralığının %83,5-100, hassasiyetin %83,3-100 ve özgüllüğünün %82-100 olduğunu göstermiştir. Motor durum ayrımcılığı için yürüyüş analiz algoritmaları, dengeli bir doğruluk aralığı olan 90.8-100, 92.5-100 hassasiyet ve 88-100 özgüllük gösterdi. PD'de objektif yürüyüş analizi konusunda çok sayıda çalışmaya rağmen, sadece sınırlı sayıda çalışma, tanı ve semptom izleme için yararlı olduğu düşünülen yeterince doğru olan algoritmaları bildirdi. Ek olarak, rapor edilen algoritma ve teknolojilerin hiçbiri büyük ölçekli, bağımsız çalışmalarda doğrulanmamıştır.
Özgün kaynak özetini okuyun
The aim of this review is to summarize that most relevant technologies used to evaluate gait features and the associated algorithms that have shown promise to aid diagnosis and symptom monitoring in Parkinson's disease (PD) patients. We searched PubMed for studies published between 1 January 2005, and 30 August 2019 on gait analysis in PD. We selected studies that have either used technologies to distinguish PD patients from healthy subjects or stratified PD patients according to motor status or disease stages. Only those studies that reported at least 80% sensitivity and specificity were included. Gait analysis algorithms used for diagnosis showed a balanced accuracy range of 83.5-100%, sensitivity of 83.3-100% and specificity of 82-100%. For motor status discrimination the gait analysis algorithms showed a balanced accuracy range of 90.8-100%, sensitivity of 92.5-100% and specificity of 88-100%. Despite a large number of studies on the topic of objective gait analysis in PD, only a limited number of studies reported algorithms that were accurate enough deemed to be useful for diagnosis and symptoms monitoring. In addition, none of the reported algorithms and technologies has been validated in large scale, independent studies.
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.