使用智能手表-智能手机技术在家监测晚期帕金森病患者

科学领域:

• 神经学 神经学
• 生物医学工程 生物医学工程
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 帕金森病 (PD) 的特点是运动恶化和多巴诱导的运动波动.
• 目前的运动症状评估往往是主观的和不频繁的,阻碍了有效的治疗监测.
• 基于智能手表的家庭监控 (HBM) 提供了一种定量方法来评估运动症状.

研究的目的:

• 在晚期帕金森病患者中划定个性化的运动波动概况.
• 为了捕捉与勒沃多巴药物治疗周期相关的症状变化中的个体差异.
• 探索智能手表技术在PD管理中彻底改变临床实践的潜力.

主要方法:

• 使用智能手表和专用智能手机应用程序,对21名晚期PD患者进行了两周的运动波动监测.
• 收集了连续的被动数据 (震,动作障碍,活动) 和每天的活跃数据 (时间起身,手指敲击,手动).
• 数据收集发生在利沃多巴的OFF和ON期间,以评估药物效应.

主要成果:

• 观察到对基于智能手表的家庭监控协议的高度遵守.
• 鉴定出了勒沃多巴相关运动症状变异的突出个体差异.
• 参与者被分为四个不同的,数据驱动的运动波动配置文件.

结论:

• 使用智能手表技术进行家庭监控,可以捕获帕金森病中个性化的运动波动模式.
• 这种定量方法有可能显著改善PD的监测和治疗.
• 鉴定出不同患者的个人资料,可能会导致更个性化的治疗策略.