NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
BackgroundGit bozukluğu Parkinson hastalığının (PD) klinik belirtilerinden biridir. PD'li hastalarda yürüyüş bozukluğunun özelliklerini ve levodopa almadan önce ve sonra yürüyüş değişikliklerinin araştırılması, PD hastalarında yürüyüş bozukluklarının tanınması, teşhisi ve tedavisi için çok önemlidir.MetodlarBu çalışmada, PD'li 20 hastanın yürüyüş parametrelerini ve 17 sağlıklı kontrolleri ölçtük ve levodopa almadan önce ve sonra bu hastaların yürüyüş parametrelerinin değişikliklerini analiz ettik. Makine öğrenme regresyon modellerini eğitmek için çıkış etiketleri olarak giriş özellikleri ve MDS-UPDRS III puanı olarak da yürüyüş parametrelerini (daha fazla sarsıntı ve termor olmayan parça puanına bölünmüştü) kullandık.SonuçlarKadence ve adım zamanı hariç, plantar dorsiflexion açısı, plantar fleksiyon açısı, adım uzunluğu, hız dahil PD hastalarının çoğu yürüyüş parametrelerinin bu sağlıklı kontrollerden daha küçük olduğunu bulduk. Dahası, yürüyüş bozukluklarının şiddeti motor semptomların şiddeti ile ilişkiliydi. Levodopa alındıktan sonra basamak uzunluğu, hızı ve kadans artırıldı, ancak basamak süresi azaldı. Ayrıca, eğitimli makine öğrenimi modelinin MDS-UPDRS III skorunu ve Tremor olmayan parça skorunu açıklayabileceğini ve tahmin edebileceğini ve Tremor olmayan parça skorunun MDS-UPDRS III skorundan daha iyi olduğunu bulduk.BuluşmaGit değerlendirme çalışmamız, klinisyenlerin PD hastalarında yürüyüş bozukluğunu tanımasına ve klinik semptomların ciddiyetini tahmin etmesine yardımcı olabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundGait disorder is one of the clinical manifestations of Parkinson's disease (PD). Investigating the characteristics of gait disorder in patients with PD and the changes in gait before and after taking levodopa is crucial for the recognition, diagnosis and treatment of gait disorders in PD patients.MethodsIn this study, we measured the gait parameters of 20 patients with PD and 17 healthy controls and analyzed the changes of gait parameters of these patients before and after taking levodopa. We also used gait parameters as input features and MDS-UPDRS III score (which was further subdivided into tremor and non-tremor part score) as output labels to train machine learning regression models.ResultsWe found that except for cadence and stride time, most gait parameters of PD patients, including plantar dorsiflexion angle, plantar flexion angle, stride length, velocity were all smaller than those of the healthy controls. Moreover, the severity of gait disorders correlated with the severity of motor symptoms. After taking levodopa, the stride length, velocity and cadence were increased, but stride time was decreased. We also found that the trained machine learning model could explain and predict the MDS-UPDRS III score and non-tremor part score, and the non-tremor part score was better than the MDS-UPDRS III score.ConclusionOur gait assessment work can help clinicians recognize gait disorder in PD patients and predict the severity of clinical symptoms.
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.