NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD) ve ilgili hareketlilik sorunları gibi nörodejeneratif durumların artan yaygınlığı sağlık sistemleri üzerinde ciddi bir yük oluşturmaktadır. COVID-19 pandemisi, kliniklere düzenli erişim sorunlu olabileceğinden, kronik durumları uzaktan yönetmek için daha iyi araçlara olan acil ihtiyacı güçlendirdi. Vücuttan aşınmış sensörlerle uzaktan izleme şeklinde dijital sağlık teknolojisi, araştırmayı dönüştürmek ve PD'nin klinik yönetiminde devrim yaratmak için önemli fırsatlar sunmaktadır. Teşhisi desteklemek ve motor ve mobilite bozukluklarını "çevrimdışı" izlemek için dijital sonuçların geliştirilmesi ve doğrulanması için önemli çabalar harcanmaktadır. Hastanızı uzaktan değerlendirebildiğinizi, ne kadar iyi çalıştıklarını anlayabildiğinizi, herhangi bir yeni ilacın / müdahalenin etkisini değerlendirebildiğinizi ve açık, onarılamaz bir değişiklik gerçekleşmeden önce acil takip ihtiyacını tespit edebildiğinizi hayal edin? Bu, kişiselleştirilmiş bakım ve klinik araştırmalar için yeni pragmatik çözümler sunabilir. Soru şu: Bunu başarmaya ne kadar yakınız? Burada, 2017 ve 2020 yılları arasında yayınlanan temsili makalelere dayanan son teknoloji ürünü tarif ediyoruz. Motor semptomları ve komplikasyonlarını değerlendirmek için uzaktan (yani, gerçek dünya, günlük yaşam) PD izlemesine vücut-yorun sensörleri (örneğin, ivmeölçerler, atalet ölçüm birimleri) kullanarak odaklanıyoruz. Muazzam potansiyele rağmen, mevcut zorluklar (örneğin, geçerlilik, düzenleyici) vücut yorgunu sensörlerin dijital bir sonuç olarak yaygın klinik olarak benimsenmesini engelliyor. Bu zorlukları ve gelecekteki yönleri ele almak için açık öneriler içeren bir yol haritası önererek, bizi klinik bakımı, değerlendirmeyi ve PD'nin izlenmesini iyileştirmenin bu önemli yolunun uygulanmasına ve yaygın olarak benimsenmesine yaklaştırıyoruz.
Özgün kaynak özetini okuyun
The increasing prevalence of neurodegenerative conditions such as Parkinson's disease (PD) and related mobility issues places a serious burden on healthcare systems. The COVID-19 pandemic has reinforced the urgent need for better tools to manage chronic conditions remotely, as regular access to clinics may be problematic. Digital health technology in the form of remote monitoring with body-worn sensors offers significant opportunities for transforming research and revolutionizing the clinical management of PD. Significant efforts are being invested in the development and validation of digital outcomes to support diagnosis and track motor and mobility impairments "off-line". Imagine being able to remotely assess your patient, understand how well they are functioning, evaluate the impact of any recent medication/intervention, and identify the need for urgent follow-up before overt, irreparable change takes place? This could offer new pragmatic solutions for personalized care and clinical research. So the question remains: how close are we to achieving this? Here, we describe the state-of-the-art based on representative papers published between 2017 and 2020. We focus on remote (i.e., real-world, daily-living) monitoring of PD using body-worn sensors (e.g., accelerometers, inertial measurement units) for assessing motor symptoms and their complications. Despite the tremendous potential, existing challenges exist (e.g., validity, regulatory) that are preventing the widespread clinical adoption of body-worn sensors as a digital outcome. We propose a roadmap with clear recommendations for addressing these challenges and future directions to bring us closer to the implementation and widespread adoption of this important way of improving the clinical care, evaluation, and monitoring of PD.
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.