NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD), etkilenen deneklerde yaşam kalitesinin azalmasına katkıda bulunan motorla ilgili birkaç semptomu içeren ikinci en yaygın nörodejeneratif bozukluktur. Giyilebilir teknolojiler ve bilgi işlem kaynaklarındaki son gelişmeler, PD ile ilgili semptomların değerlendirilmesi için büyük bir potansiyel göstermiştir. Bununla birlikte, potansiyel uygulamalar (örneğin, erken tanı, prognoz ve izleme) ve PD'nin motor semptomları için dijital biyobelirteçlerin (DB-MS-PD) temel özellikleri kapsamlı bir şekilde incelenmemiştir. Bu çalışma, giyilebilir cihazların kullanımına odaklanan PD için mevcut dijital biyobelirteç tanımlarının son teknoloji bir incelemesini sağlamayı amaçlamaktadır. Bu inceleme, 2012 ile 2024 yılları arasındaki araştırma makalelerini sistematik olarak inceleyerek, PD araştırmalarındaki temel özelliklere ve son teknolojilere odaklanmaktadır. Toplam 22 çalışma dahil edildi ve ayrıntılı bir şekilde analiz edildi. Sonuçlar, DB-MS-PD'nin PD (PwPD) olan hastaları sağlıklı kontrollerden (HC) doğru bir şekilde ayırt edebileceğini, hastalık şiddetini veya tedavi yanıtını değerlendirebileceğini ve motor semptomları tespit edebileceğini göstermektedir. Büyük örnek boyutları, uygun doğrulama, invaziv olmayan cihazlar ve ekolojik izleme, DB-MS-PD'yi PD yönetimini iyileştirmek için umut verici hale getirir. Zorluklar örnek ve yöntem heterojenliği ve kamu veri kümelerinin eksikliğini içerir. Gelecekteki çalışmalar, PD'yi izlemek için daha etkili ve kullanıma hazır dijital araçlar sağlamak için mevcut literatürün kanıtlarından yararlanabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder, entailing several motor-related symptoms that contribute to a reduced quality of life in affected subjects. Recent advances in wearable technologies and computing resources have shown great potential for the assessment of PD-related symptoms. However, the potential applications (e.g., early diagnosis, prognosis and monitoring) and key features of digital biomarkers for motor symptoms of PD (DB-MS-PD) have not been comprehensively studied. This study aims to provide a state-of-the-art review of current digital biomarker definitions for PD, focusing on the use of wearable devices. This review systematically examines research articles from 2012 to 2024, focusing on key features and recent technologies in PD research. A total of 22 studies were included and thoroughly analyzed. Results indicate that DB-MS-PD can accurately distinguish patients with PD (PwPD) from healthy controls (HC), assess disease severity or treatment response, and detect motor symptoms. Large sample sizes, proper validation, non-invasive devices, and ecological monitoring make DB-MS-PD promising for improving PD management. Challenges include sample and method heterogeneity and lack of public datasets. Future studies can leverage evidence of the current literature to provide more effective and ready-to-use digital tools for monitoring PD.
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.