NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Sağlıklı yetişkinler ve nörolojik hastalar, yaşam süreleri ve hastalıkları boyunca benzersiz hareketlilik kalıpları gösterirler. Bu hareketlilik kalıplarını nicelleştirmek, tanı koymayı, hastalık ilerlemesini izlemeyi ve tedaviye yanıtın ölçülmesini destekleyebilir. Bu niceleme atalet ölçüm üniteleri (IMU'lar) gibi giyilebilir teknoloji ile yapılabilir. IMU'lar hareketliliği ölçmek için kullanılmadan önce, algoritmalar yaş ve hastalığa özgü veri kümeleriyle geliştirilmeli ve doğrulanmalıdır. Bu çalışma, sağlıklı yetişkinler (18-60 yaş), sağlıklı yaşlı yetişkinler (> 60 yaş) ve Parkinson hastalığı, multipl skleroz, semptomatik inme ve kronik bel ağrısı olan hastalar için IMU tabanlı hareket algoritmaları geliştirmek ve doğrulamak için kullanılabilecek bir veri kümesi için bir protokol önermektedir. Tüm katılımcılar, standartlaştırılmış hareketlilik görevleri ve standart olmayan günlük yaşam aktiviteleri gerçekleştirirken, IMU'lar ve 3D optik hareket yakalama sistemi ile aynı anda ölçülecektir. Belirli klinik ölçekler ve anketler toplanacaktır. Bu çalışma, sağlıklı yetişkinler ve nörolojik hastalar için IMU tabanlı hareketlilik algoritmalarının geliştirilmesi ve doğrulanması için en büyük veri kümesini oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu veri kümesinin daha fazla araştırma kullanımı ve işbirliği için sağlanması ve nihai hedefin, IMU tabanlı mobilite algoritmalarını klinik çalışmalara ve klinik rutine mümkün olduğunca hızlı bir şekilde getirmek olduğu tahmin edilmektedir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Healthy adults and neurological patients show unique mobility patterns over the course of their lifespan and disease. Quantifying these mobility patterns could support diagnosing, tracking disease progression and measuring response to treatment. This quantification can be done with wearable technology, such as inertial measurement units (IMUs). Before IMUs can be used to quantify mobility, algorithms need to be developed and validated with age and disease-specific datasets. This study proposes a protocol for a dataset that can be used to develop and validate IMU-based mobility algorithms for healthy adults (18-60 years), healthy older adults (>60 years), and patients with Parkinson's disease, multiple sclerosis, a symptomatic stroke and chronic low back pain. All participants will be measured simultaneously with IMUs and a 3D optical motion capture system while performing standardized mobility tasks and non-standardized activities of daily living. Specific clinical scales and questionnaires will be collected. This study aims at building the largest dataset for the development and validation of IMU-based mobility algorithms for healthy adults and neurological patients. It is anticipated to provide this dataset for further research use and collaboration, with the ultimate goal to bring IMU-based mobility algorithms as quickly as possible into clinical trials and clinical routine.
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.