NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığının (PD) semptomlarının klinik değerlendirmesi güvenilirlik sorunları gösterebilir ve tipik olarak 6 ay arayla yapılan ziyaretlerle sık sık değişkenliklerini zorlukla yakalayabilir. Akıllı telefonlar ve akıllı saatler sinyal işleme ve makine öğrenimi ile birlikte hastaların evlerinden PD'nin sık, uzaktan, güvenilir ve objektif değerlendirmelerini kolaylaştırabilir.Aim Akıllı telefonlara gömülü sensörlerden ve bilek giyilebilir bir cihazdan gelen verileri kullanarak ev ortamlarından gelen semptomları pasif ve aktif olarak ölçerek fizibilite, uyumluluk ve kullanıcı deneyimini araştırmak.Metodler ve analizDevam eden bir klinik fizibilite çalışmasında, doğrulanmış bir PD tanısına sahip katılımcılar işe alınmaktadır. Katılımcılar, Mobistudy akıllı telefon uygulamasını evlerinde kullanarak 2 ay boyunca haftada bir kez Timed Up ve Go (TUG), titreme, parmak vuruşu, çizim ve seslendirme dahil olmak üzere etkinlik testleri gerçekleştirmektedir. Eş zamanlı olarak, katılımcılar aktigrafiyi sürekli olarak ölçmek için 28 gün boyunca GENEActiv bilek cihazını giyerler. Sensörler kullanmanın yanı sıra, katılımcılar Beck'in Depresyon Envanteri, Motor Olmayan Belirtiler Anketi (NMSQuest) ve Parkinson Hastalığı Anketi (PDQ-8) anketlerini tabanda, 1 ayda ve çalışmanın sonunda tamamlar. Uyku bozuklukları Parkinson Hastalığı Uyku Ölçeği-2 anketi (haftalık) ve özel bir uyku kalitesi günlük anketi ile değerlendirilir. Kullanıcı deneyimi anketleri, Teknoloji Kabul Modeli ve Mobil Uygulama Derecelendirme Ölçeğinin Kullanıcı Sürümü, 1 ayda teslim edilir. Klinik değerlendirme (Hareket Bozukluğu Toplum-Birleşik Parkinson Hastalığı Değerlendirme Ölçeği (MDS-UPDRS)) kayıt ve 2 aylık takip ziyaretinde yapılır. Ziyaretler sırasında, akıllı telefon ve referans cihaz olarak G-Walk hareket sensörü kullanılarak bir TUG testi gerçekleştirilir. Sinyal işleme ve makine öğrenme teknikleri, Mobistudy uygulamasından ve GENEActiv'den toplanan verileri analiz etmek ve bunları MDS-UPDRS ile ilişkilendirmek için kullanılacaktır. Uyum ve kullanıcı yönleri uzun vadeli fizibiliteyi bilgilendirecektir.Etiketler ve yayılımÇalışma, 2022-02885-01 başvuru numarasıyla İsveç Etik İnceleme Kurumu (Etikprövningsmyndigheten) tarafından etik onay aldı. Sonuçlar hakemli dergilerde ve konferanslarda bildirilecektir. Sonuçlar çalışma katılımcıları ile paylaşılacaktır.
Özgün kaynak özetini okuyun
IntroductionThe clinical assessment of Parkinson's disease (PD) symptoms can present reliability issues and, with visits typically spaced apart 6 months, can hardly capture their frequent variability. Smartphones and smartwatches along with signal processing and machine learning can facilitate frequent, remote, reliable and objective assessments of PD from patients' homes.AimTo investigate the feasibility, compliance and user experience of passively and actively measuring symptoms from home environments using data from sensors embedded in smartphones and a wrist-wearable device.Methods and analysisIn an ongoing clinical feasibility study, participants with a confirmed PD diagnosis are being recruited. Participants perform activity tests, including Timed Up and Go (TUG), tremor, finger tapping, drawing and vocalisation, once a week for 2 months using the Mobistudy smartphone app in their homes. Concurrently, participants wear the GENEActiv wrist device for 28 days to measure actigraphy continuously. In addition to using sensors, participants complete the Beck's Depression Inventory, Non-Motor Symptoms Questionnaire (NMSQuest) and Parkinson's Disease Questionnaire (PDQ-8) questionnaires at baseline, at 1 month and at the end of the study. Sleep disorders are assessed through the Parkinson's Disease Sleep Scale-2 questionnaire (weekly) and a custom sleep quality daily questionnaire. User experience questionnaires, Technology Acceptance Model and User Version of the Mobile Application Rating Scale, are delivered at 1 month. Clinical assessment (Movement Disorder Society-Unified Parkinson Disease Rating Scale (MDS-UPDRS)) is performed at enrollment and the 2-month follow-up visit. During visits, a TUG test is performed using the smartphone and the G-Walk motion sensor as reference device. Signal processing and machine learning techniques will be employed to analyse the data collected from Mobistudy app and the GENEActiv and correlate them with the MDS-UPDRS. Compliance and user aspects will be informing the long-term feasibility.Ethics and disseminationThe study received ethical approval by the Swedish Ethical Review Authority (Etikprövningsmyndigheten), with application number 2022-02885-01. Results will be reported in peer-reviewed journals and conferences. Results will be shared with the study participants.
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.