Evaluación objetiva de los síntomas de la marcha y la postura en la enfermedad de Parkinson utilizando sensores...

Área de la Ciencia:

• Neurología
• Ingeniería biomédica
• Ciencia de los datos

Sus antecedentes:

• Los trastornos de la marcha y la postura son síntomas característicos de la enfermedad de Parkinson (EP), que aumentan significativamente el riesgo de caídas.
• Las evaluaciones clínicas tradicionales para estos síntomas son subjetivas y requieren mucho tiempo.
• Se necesitan métodos objetivos y automatizados para una evaluación precisa de los síntomas de la EP.

Objetivo del estudio:

• Para predecir la gravedad de los síntomas de la marcha y la postura en la enfermedad de Parkinson utilizando datos de sensores portátiles.
• Desarrollar un enfoque objetivo, eficiente y automatizado para evaluar las alteraciones de la marcha y la postura relacionadas con la EP.
• Validar los modelos de aprendizaje automático para predecir las puntuaciones específicas de los elementos de la marcha y la postura del MDS-UPDRS III.

Principales métodos:

• Recogió parámetros de marcha basados en sensores de 225 participantes de la enfermedad de Parkinson durante una evaluación estandarizada de la marcha.
• Modelos entrenados de aumento de gradiente extremo (XGBoost) y máquina vectorial de soporte (SVM) para predecir las puntuaciones de los elementos de marcha y postura de MDS-UPDRS III (# 3.9-3.13).
• Se utilizó una división aleatoria para la capacitación (80%) y las pruebas independientes (20%), con validación cruzada de una sola salida (LOOCV) para los controles de robustez.

Principales resultados:

• El modelo XGBoost demostró un rendimiento superior al SVM.
• Los modelos alcanzaron una precisión aceptable de más del 80% en cinco elementos de la marcha y la postura, con una precisión absoluta de >70% para los elementos # 3.9- # 3.11.
• Se identificaron características clave de la marcha como la "Duración efectiva del ensayo" y la "Media de rotación de Shank-Swing (máximo) " con correlaciones clínicas significativas.

Conclusiones:

• Los datos de los sensores portátiles pueden evaluar de manera efectiva y objetiva los síntomas de la marcha y la postura de la enfermedad de Parkinson.
• Este método ofrece una alternativa consistente y eficiente a las escalas clínicas tradicionales.
• El enfoque tiene el potencial de apoyar la toma de decisiones clínicas y permitir el monitoreo longitudinal de los síntomas en el hogar.