SCIENTIFIC HUB

Araştırmanın izini sürün.

SCIENTIFIC LITERATURE · MED

Monipar: akıllı saatler ve akıllı telefonlar kullanarak Parkinson hastalığındaki motor semptomları izlemek için hareket veri toplama aracı.

Monipar: movement data collection tool to monitor motor symptoms in Parkinson's disease using smartwatches and smartphones.

Makine çevirisi · Editoryal inceleme bekliyor

Front Neurol · 2023-12-07

DOI: 10.3389/fneur.2023.1326640PMID: 38148984

Open accessresearch-article; Journal ArticleKaynağa git ↗

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

GirişParkinson hastalığı (PD), yaygın olarak motor bozukluklarla karakterize bir nörodejeneratif bozukluktur. Giyilebilir ve akıllı cihazlar gibi mobil sağlık (m-sağlık) teknolojilerinin geliştirilmesi, semptomların erken teşhisi ve objektif nicelenmesi gibi görevleri destekleyebilecek klinik araçların uygulanması için bir fırsat sunmaktadır.ObjectiveBu çalışma, klinik değerlendirme sırasında yapılan standartlaştırılmış egzersizlerin performansına dayanarak PD hastalarının motor semptomlarını izlemek için bir çerçeveyi değerlendirir. Bu çerçeveyi uygulamak için, Monipar adında bir m-sağlık aracı geliştirildi.Hafta dışı akıllı cihazlar kullanan.MethodsDeneysel bir protokol, 21 erken evre PD hastasının katılımıyla ve Monipar'ı kullanan 7 sağlıklı kontrol ile yapıldı. Yerleşik ivme sensörleri kullanılarak toplanan hareket verileri, ilgili dijital göstergeleri (özellikler) çıkarmak için kullanıldı. Bu göstergeler daha sonra MDS-UPDRS ölçeği kullanılarak gerçekleştirilen klinik değerlendirmelerle karşılaştırıldı.SonuçlarSonuçlarBu sonuçlar, klinik değerlendirmeler (MDS-UPDRS ölçeği) arasında orta derecede güçlü (önemli) korelasyonlar ve dinlenme sarsıntısını değerlendirmek için kullanılan hareket verilerinden çıkarılan özellikler gösterdi (yani, zaman dizisinin standart sapması: r = 0.772, p r = -0.662, p Sonuç Bu sonuçlar, önerilen bir çerçevenin kullanılabileceğini düşündürüyor).

Özgün kaynak özetini okuyun

IntroductionParkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disorder commonly characterized by motor impairments. The development of mobile health (m-health) technologies, such as wearable and smart devices, presents an opportunity for the implementation of clinical tools that can support tasks such as early diagnosis and objective quantification of symptoms.ObjectiveThis study evaluates a framework to monitor motor symptoms of PD patients based on the performance of standardized exercises such as those performed during clinic evaluation. To implement this framework, an m-health tool named Monipar was developed that uses off-the-shelf smart devices.MethodsAn experimental protocol was conducted with the participation of 21 early-stage PD patients and 7 healthy controls who used Monipar installed in off-the-shelf smartwatches and smartphones. Movement data collected using the built-in acceleration sensors were used to extract relevant digital indicators (features). These indicators were then compared with clinical evaluations performed using the MDS-UPDRS scale.ResultsThe results showed moderate to strong (significant) correlations between the clinical evaluations (MDS-UPDRS scale) and features extracted from the movement data used to assess resting tremor (i.e., the standard deviation of the time series: r = 0.772, p r = -0.662, p ConclusionThese results suggest that the proposed framework could be used as a complementary tool for the evaluation of motor symptoms in early-stage PD patients, providing a feasible and cost-effective solution for remote and ambulatory monitoring of specific motor symptoms such as resting tremor or bradykinesia.

Bilimsel değerlendirme

01

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

02

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

03

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

04

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.