NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson Hastalığı'nın (PD) motor semptomlarını izlemek için dijital teknolojiler, geçmiş yıllarda güçlü bir evrim geçirdi. Dijital yürüyüş özelliklerini türeten birkaç cihaz için sağlıklı kontroller ve PD'li insanlar arasında güvenilir bir şekilde ayrım yapabilen gösterilmesine rağmen, motor semptomların izlenmesi ve özellikle ilerlemeleri için en uygun olan özel yürüyüş görevleri belirsizliğini korumaktadır. Ayrıca, klinik bir çalışma bağlamında uç nokta olarak potansiyel fayda henüz araştırılmamıştır. Bu çalışmada, LuxPark kohortu (n = 161, Lüksemburg) içinde 339 hasta tarafından kullanılan Portabiles HCT tarafından üretilen dijital yürüyüş cihazının yanı sıra Üniversite Tıp Merkezi Erlangen'de rutin klinik bakım ziyaretleri (n = 178, Erlangen, Almanya) kullandık. Lineer (karışık) modeller, hastalığa ilerleme ve motor semptom şiddeti ile çeşitli klinik puanlarla ölçülen göreve özgü dijital yürüyüş özelliklerinin birleşmesini değerlendirmek için kullanılmıştır. Ayrıca, dijital yürüyüş değerlendirmelerinin hasta düzeyinde motor semptom ilerlemesi için prognostik olup olmadığını değerlendirmek için makine öğrenimi kullandık. Genel olarak, Portabiles dijital yürüyüş cihazından türetilen dijital yürüyüş özelliklerinin motor semptomları ve boylamsal ilerlemesini etkili bir şekilde izlediği bulundu. Aynı zamanda dijital yürüyüş özelliklerinin prognostik performansı sınırlıydı. Bununla birlikte, dijital yürüyüş özellikleri klinik bir deneme bağlamında geleneksel uç noktalar için vekil olarak kullanılırsa, gerekli örnek boyutunda güçlü bir azalma gösterebiliriz. Böylece, Portabiles dijital yürüyüş cihazı, motor semptomları ve PD'deki ilerlemelerini objektif olarak izlemek için etkili bir yol sağlar. Ayrıca, dijital yürüyüş cihazı, klinik bir deneme bağlamında alternatif ve kolayca değerlendirilebilir bir uç nokta tahmincisi olarak güçlü bir potansiyel taşıyor.
Özgün kaynak özetini okuyun
Digital technologies for monitoring motor symptoms of Parkinson's Disease (PD) underwent a strong evolution during the past years. Although it has been shown for several devices that derived digital gait features can reliably discriminate between healthy controls and people with PD, the specific gait tasks best suited for monitoring motor symptoms and especially their progression, remain unclear. Furthermore, the potential benefit as endpoint in a clinical trial context has not been investigated so far. In this study we employed a digital gait device manufactured by Portabiles HCT, which has been used by 339 patients within the LuxPark cohort (n = 161, Luxembourg) as well as within routine clinical care visits at the University Medical Center Erlangen (n = 178, Erlangen, Germany). Linear (mixed) models were used to assess the association of task-specific digital gait features with disease progression and motor symptom severity measured by several clinical scores. Furthermore, we employed machine learning to evaluate whether digital gait assessments were prognostic for patient-level motor symptom progression. Overall, digital gait features derived from Portabiles digital gait device were found to effectively monitor motor symptoms and their longitudinal progression. At the same time the prognostic performance of digital gait features was limited. However, we could show a strong reduction in required sample size, if digital gait features were employed as surrogates for traditional endpoints in a clinical trial context. Thus, Portabiles digital gait device provides an effective way to objectively monitor motor symptoms and their progression in PD. Furthermore, the digital gait device bears strong potential as an alternative and easily assessable endpoint predictor in a clinical trial context.
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.