使用惯性传感器步态数据和临床特征预测帕金森病中的疲劳
Hui Wang1, Binbin Hu1, Juan Huang1
1Department of Neurology, The Second Affiliated Hospital of Nanchang University, Nanchang, China.
Frontiers in neurology
|June 30, 2023
概括
帕金森病 (PD) 中的疲劳与更糟糕的运动症状和步行有关. 临床因素,如MDS-UPDRS-I和HAMD得分,加上步伐变化,可以预测PD患者的疲劳风险.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 运动障碍 运动障碍
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 疲劳是帕金森病 (PD) 的常见和衰弱的非运动症状.
- 了解与疲劳相关的临床和步态特征对于早期识别和管理至关重要.
- 目前用于预测PD疲劳的模型需要进一步改进.
研究的目的:
- 分析经历疲劳的帕金森病患者的临床特征和步态特征.
- 开发一种用于识别早期PD疲劳状态的预测模型.
- 调查疲劳,运动/非运动症状和步行参数之间的关系.
主要方法:
- 81名帕金森病患者使用帕金森疲劳量表 (PFS-16) 进行评估.
- 根据疲劳的存在来分组患者;评估了运动,非运动症状和步态.
- 使用可穿戴惯性传感器测量了步行特征;临床数据包括MDS-UPDRS-I,HAMD和HAMA分数.
主要成果:
- 在PD中,疲劳与更严重的运动障碍,情绪障碍和睡眠障碍相关,影响生活质量.
- 疲劳患者表现出减少的步骤长度,速度和步伐长度,并增加了步伐长度的变化.
- MDS-UPDRS-I得分,HAMD得分和步伐长度变化是疲劳的独立预测因素,达到0.900的AUC.
结论:
- 临床因素 (MDS-UPDRS-I,HAMD) 和步态参数 (脚步长度变化) 的组合可以有效地识别患有疲劳高风险的PD患者.
- 汉密尔顿抑郁量表 (HAMD) 评分可能调解PD中焦虑 (HAMA) 和疲劳之间的关系.
- 早期识别疲劳风险可以告知有针对性的干预措施,以改善帕金森病患者的生活质量.
