NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Hareket bozulması, ileri aşamalarda levodopa kaynaklı motor-aktüasyonlar (yani, semptomların ilaç döngüsüne bağlı değişkenliği) ile karakterize Parkinson hastalığının (PD) ayırt edici özelliğidir. Bununla birlikte, motor semptomlar tipik olarak çok sporadik ve / veya subjektif olarak değerlendirilir, sonuçta ilerlemelerinin etkili bir şekilde izlenmesini önler ve böylece suboptimal tedaviye / terapötik seçimlere yol açar. Smartwatches (SW), yerleşik bir atalet ölçüm ünitesi kullanarak motor-semptom değerlendirmesine, yani ev tabanlı izleme (HBM) için nicel odaklı bir yaklaşım sağlar. Çalışmalar klinik içi değerlendirmelere karşı bu yaklaşımı doğrulamıştır. Bu çalışmada, kişiselleştirilmiş motor aktüasyonlarının profillerini tanımlamayı, böylece bireysel farklılıkları yakalamayı amaçladık. Motor dalgalanmaları olan 21 ileri PD hastası, bir SW ve akıllı telefon odaklı bir uygulama (Intel Pharma Analytics Platform) kullanılarak 2 hafta boyunca izlendi. SW sürekli olarak pasif verileri (tremor, diskinezi, özel algoritmalar kullanarak aktivite düzeyi) ve aktif verileri, yani, zaman-up-and-go, parmak dokunarak, el titremesi ve günlük olarak gerçekleştirilen el rotasyonu, bir kez KAPALI ve bir kez ON levodopa dönemlerinde. Protokole genel olarak yüksek uygunluk gözlemledik. Ayrıca, HBM genelinde semptomların levodopa ile ilgili varyasyonlarının bireysel kalıpları arasında çarpıcı farklılıklar gözlemledik ve katılımcılarımızı dört veri odaklı, motor-fluctuations' profilleri arasında bölmeye izin verdik. Bu, klinik uygulamalarda devrim yaratmak için SW teknolojisini kullanan HBM'nin potansiyelini vurgulamaktadır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Movement deterioration is the hallmark of Parkinson's disease (PD), characterized by levodopa-induced motor-fluctuations (i.e., symptoms' variability related to the medication cycle) in advanced stages. However, motor symptoms are typically too sporadically and/or subjectively assessed, ultimately preventing the effective monitoring of their progression, and thus leading to suboptimal treatment/therapeutic choices. Smartwatches (SW) enable a quantitative-oriented approach to motor-symptoms evaluation, namely home-based monitoring (HBM) using an embedded inertial measurement unit. Studies validated such approach against in-clinic evaluations. In this work, we aimed at delineating personalized motor-fluctuations' profiles, thus capturing individual differences. 21 advanced PD patients with motor fluctuations were monitored for 2 weeks using a SW and a smartphone-dedicated app (Intel Pharma Analytics Platform). The SW continuously collected passive data (tremor, dyskinesia, level of activity using dedicated algorithms) and active data, i.e., time-up-and-go, finger tapping, hand tremor and hand rotation carried out daily, once in OFF and once in ON levodopa periods. We observed overall high compliance with the protocol. Furthermore, we observed striking differences among the individual patterns of symptoms' levodopa-related variations across the HBM, allowing to divide our participants among four data-driven, motor-fluctuations' profiles. This highlights the potential of HBM using SW technology for revolutionizing clinical practices.
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.