Forbedring af gåevnen ved Parkinsons sygdom (PASTA)

Parkinsons sygdom (PD) er en kronisk og progressiv bevægelsesforstyrrelse, primært på grund af en ændret motorisk kontrol. Gangbesvær er de primære symptomer hos patienter med PD, med nedsat skridtlængde og ganghastighed, unormal gangfasefordeling, inkonstant tempo, gangasymmetri og nedsat ledkoordination. Den posturale ustabilitet og forringelsen af ​​gangegenskaberne øger mærkbart risikoen for fald hos disse patienter, hvilket resulterer i tab af uafhængighed og en forværring af langtidsprognosen. Det er tydeligt blevet påvist, at motoriske svækkelser er forbundet med en dysfunktion af basalganglier, en hjernestruktur, der fungerer som en "pacemaker" for aktivering (og deaktivering) af hver delbevægelse inden for en gentagen bevægelsessekvens. Afbrydelse af interne rytmiske signaler i PD kan forklare den dårlige glathed af bevægelsesudførelsen og vanskelighederne med at regulere skridtlængden, hvilket resulterer i en kadenceforøgelse. Levodopa-behandling er den mest effektive behandling til at forbedre symptomerne ved PD, men en langvarig administration reducerer effektiviteten over tid, og den er ansvarlig for sideeffekter (dyskinesi). Derfor har forskning undersøgt alternative ikke-farmakologiske tilgange baseret på auditive signaler som Rhythmical Auditory Stimulation (RAS). En lang række undersøgelser har rapporteret positive effekter både efter en enkelt behandlingssession og efter længere træningsprogrammer, med forbedret ganghastighed, kadence og skridtlængde samt i symmetrien af ​​muskelaktivering for øvre og nedre ekstremiteter. I sådanne undersøgelser er RAS-frekvenser forudindstillet som procenter af patientens foretrukne gangfrekvens. Da varigheden af ​​alle behandlinger kan ændre sig over tid, er det nødvendigt med en løbende justering af dosis og behandlingstype, både baseret på patienters monitorering af symptomerne og på objektive vurderinger. Ganganalysemetoder (GA) er blevet foreslået og valideret til undersøgelse af fysiologisk gangart og i flere sygdomme. De traditionelle systemer i GA er baseret på optoelektroniske systemer, men de er dyre, ikke bærbare og kræver dygtige operatører. Vurderingen udføres altid i laboratorier med eksperimentelle opstillinger, sandsynligvis forskellige fra det virkelige liv (støjmiljøer, tilstedeværelse af genstande og mennesker eller ujævnt fortov, forskellige farver).

Traditionel GA er derfor ikke pålidelig til den daglige kontrol af behandlingerne eller til vurdering af de virkelige situationer. For nylig har forskere udviklet bærbare systemer, baseret på Inertial Measurement Units (IMU'er). Selvom et betydeligt antal undersøgelser har undersøgt validiteten af ​​IMUs-analyse, har meget få været involveret i PD-bevægelsesanalyser. I løbet af de sidste par år er et sæt bærbare enheder, der indlejrer inertisensorer, spredt på markedet som billige løsninger til overvågning af menneskelige bevægelsesaktiviteter. Selvom de stadig skal valideres fuldt ud i nøjagtighed, kan disse systemer give brugeren information til at spore hans/hendes egen aktivitet. Denne overbevisende teknologi har et fantastisk potentiale til at forbedre fysisk aktivitet og motivation af patienterne med fordelen ved langvarig og kontinuerlig optagelse.

Brugen og analyserne af en stor mængde objektive data (stort datasæt) er den nye grænse for en effektiv udnyttelse af videnskabelig tid og ressourcer, involvering af plejekoordineringsprogrammet, sparer økonomiske ressourcer og giver en højere kvalitet af pleje. Derudover kunne disse systemer, integreret med en webbaseret applikation, telemedicin og mobile smartphones, hjælpe klinikere med at adressere behandlingerne mere korrekt gennem en realtidsovervågning i hverdagen. Vores forskningsgruppe har været involveret i den kliniske evaluering af forskellige aspekter af gangkvalitet i mange neurologiske tilstande, herunder PD. Forskere har allerede vist, at bærbare accelerometre kan være nyttige i den kvantitative vurdering af den dynamiske gangstabilitet i sammenhæng med kliniske resultater. Forskere har også fundet ud af, at accelerationer kan ændres på en patologispecifik måde (intellektuelle handicap, der udfører forskellige opgaver samtidigt). En lignende tilstand kan også observeres ved PD, hvilket viser, at kun den iboende gangharmoni korrelerer signifikant med sværhedsgraden af ​​gangbesvær. I de seneste år er en masse bærbare værktøjer blevet tilgængelige til at kvantificere den daglige aktivitet. Dette er især vigtigt for mulig terapeutisk brug af RAS, der er rettet for at genoprette et harmonisk tempo hos patienter med PD.

Specifikt mål 1: At analysere det motoriske mønster hos PD-patienter i det virkelige liv, vil gangfunktioner blive opnået ved hjælp af bærbare sensorer for at relatere dem til kliniske og demografiske data.

Specifikt mål 2: For at forbedre gangevnen og reducere risikoen for fald hos patienter med PD, vil forskere teste en akustisk feedback i realtid (RAS) og alarmer fra integrerede sensorer forbundet med en passende og brugervenlig applikation til smartphones.

Specifikt mål 3: For at forbedre farmakologiske og rehabiliterende protokoller, vil efterforskerne analysere dagligdags gang- og motilitetsdata og de kliniske funktioner for at teste den teoretiske risikomodel for fald.

Eksperimentelt designmål 1: Patienter med PD vil blive rekrutteret hos Fondazione Policlinico Universitario Gemelli og Fondazione Don Gnocchi ONLUS i Rom. Alle inkluderede patienter vil være ramt af idiopatisk PD. Kliniske data vil blive indhentet af en uddannet neurolog.

Tre hundrede patienter vil blive fjernovervåget gennem bærbare sensorer. Forsøgspersoner vil blive instrueret i at bære sensoren i 14 på hinanden følgende dage. Hver patient vil have mere end 100 målinger hvert sekund, hvilket genererer en stor mængde data, som vil blive lagret i en database og efterfølgende filtreret for data af interesse. Spatio-temporale gangparametre vil give information til at overvåge patientens gående præstation for at få et nøjagtigt mål for den samlede effekt af den bevægelige funktion. Derefter vil de blive integreret med den elektroniske patientjournal. Kliniske data, såsom lægeordinationer, medicinsk billeddiagnostik og andre administrative data vil blive registreret. Endelig vil der blive konstrueret en risikomodel for forudsigelse af fald.

Eksperimentelt designmål 2: Efter analysen af ​​de opnåede data vil der blive udviklet en applikation (Parkinson App Smartphone Aimed: P.A.St.A.), den vil være kendetegnet ved pålidelighed, nem at bruge, visuel klarhed og overkommelig pris.

Denne applikation vil være i stand til at: 1) registrere gangfunktionerne, der sender dem til en server i skyen; 2) give akustisk feedback tilpasset patientens gangfunktioner (med højere eller lavere frekvens på basis af patientens behov og de forudsigelige risici); 3) give alarm på baggrund af risikoindeks (risikoindeks vil blive identificeret i henhold til en risikomodel for forudsigelse af fald) og 4) blive opdateret, når det er nødvendigt (f.eks. efter et fald). Halvtreds patienter vil blive forsynet med en smartphone efter en træning i brugen af ​​softwareapplikationen udviklet af teamprojektet. De vil bruge applikationen i en periode på 14 sammenhængende dage. Kliniske vurderinger med skalaer vil blive udført, før og efter brug af P.A.St.A., for at analysere den motoriske funktion og den posturale stabilitet og endelig livskvaliteten. Derudover vil overensstemmelsen med vedtagelsen af ​​den nye teknologi blive undersøgt.

Eksperimentelt designmål 3: De opnåede beregningsdata vil blive relateret til kliniske træk og gangmønstre for at identificere kliniske biomarkører for gangbesvær ved PD. Tilgængeligheden af ​​et stort datasæt, drevet af vurderinger fra tusindvis af patienter med PD, vil tillade forbedring af viden om motoriske mønstre i det virkelige liv og forbedre den nuværende terapeutiske tilgang.

Metoder og statistiske analyser: Alle statistiske analyser vil blive udført ved hjælp af Stata-software.

MÅL 1 - Data vil blive opsummeret som frekvenser og procenter for kategoriske variable. Kontinuerlige variable vil blive analyseret som middelværdier og standardafvigelser eller medianer og intervaller. Efterforskere vil lede efter normalitet ved at bruge normale plots eller ved signifikanstest (f.eks. Shapiro-Wilk W-test). Hyppigheden af ​​fald vil blive målt, og de omstændigheder, hvorunder de opstår, og deres konsekvenser vil blive beskrevet, kategoriseret som ingen skade, mindre eller større skader. En multipel logistisk regressionsanalyse vil blive brugt til at bestemme uafhængige forudsigere for fald. Variabler vil blive udvalgt til optagelse i den logistiske model baseret på resultaterne af en univariat analyse. Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit-testen vil blive brugt til at vurdere, hvor godt modellen redegjorde for specifikke resultater. Forudsigelsesmodellen for fald vil blive udviklet ud fra resultaterne af den multivariate analyse. Den forudsigelige score vil blive beregnet ved hjælp af oddsratio-baseret scoringsmetode, og de nærmeste heltalsscore vil blive tildelt hver prædiktor. Modellens diskriminerende effekt vil blive evalueret af modtagerens karakteristiske område under kurveanalysen.

MÅL 2 - Data, der registreres, vil blive behandlet for at udtrække parametre for gang og dynamisk balance. Forekomsten af ​​fald, brugen af ​​RAS og dens korrelation til risikoindeksene inden for de 14 dage efter opfølgning vil blive målt. Wilcoxon signed-rank test vil blive udført for at sammenligne antallet af fald før og efter brugen af ​​P.A.St.A.

MÅL 3 - Spatio-temporale gangparametre og demografiske og kliniske karakteristika for patienter før terapier, vil blive sammenlignet ved hjælp af Chi-kvadrat-testen, Fishers eksakte test og uafhængige t-tests, hvor det er relevant.