Essai Real-PD : Développement de modèles de pronostic clinique pour la maladie de Parkinson
Real-PD : Développement de modèles de pronostic clinique pour la maladie de Parkinson à partir du déploiement à grande échelle de capteurs portables et de données cliniques - un essai basé sur la population
Contexte : La gestion à long terme de la maladie de Parkinson (MP) n'atteint pas son plein potentiel en raison du manque de connaissances sur la progression de la maladie. L'étude Real-PD vise à évaluer la faisabilité et la conformité de l'utilisation de capteurs portables chez les patients parkinsoniens dans la vie réelle. De plus, une analyse exploratoire concernant le niveau d'activité, la prise de médicaments et l'humeur sera effectuée.
Méthodes : Dans l'ensemble, 1 000 patients parkinsoniens et 250 kinésithérapeutes seront inclus dans cette étude observationnelle. Des patients néerlandais parkinsoniens seront recrutés dans tout le pays et une évaluation sera effectuée à l'aide d'une version courte du protocole de l'Initiative des marqueurs de progression de la maladie de Parkinson (PPMI). De plus, les participants porteront un ensemble de dispositifs médicaux (Pebble Smartwatch, détecteur de chute) et ils utiliseront un smartphone avec l'application Fox Insight (application Android), 24h/24 et 7j/7, pendant 13 semaines. Les principales mesures d'intérêt sont : 1) l'activité physique, les chutes et les tremblements, mesurés par les accéléromètres axiaux intégrés à la montre Pebble et au détecteur de chute ; et 2) les rapports sur la prise de médicaments et l'humeur mesurés par l'auto-évaluation des patients dans l'application Android. Pour mesurer l'impact moteur, une évaluation sera effectuée par des physiothérapeutes qui sont tous certifiés pour effectuer l'échelle d'évaluation unifiée de la maladie de Parkinson de la Movement Disorders Society (MDS-UPDRS).
Discussion : La prise en charge des patients parkinsoniens est complexe et semble être une tâche difficile pour les professionnels de la santé. La principale raison est le manque de connaissances sur le schéma de la maladie. Ce problème pourrait être résolu par un suivi à long terme des patients au cours de leur vie quotidienne, et les dispositifs médicaux portables peuvent constituer un moyen de collecter des données sur les activités de la vie quotidienne. Par conséquent, l'étude Real-PD sera une première contribution à l'augmentation du manque de connaissances sur la progression de la maladie, au développement d'un nouveau système de décision médicale et à l'amélioration de la prise en charge des patients parkinsoniens.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Description détaillée
Justification : La prise en charge actuelle des patients atteints d'un trouble chronique comme la maladie de Parkinson (MP) est imparfaite. La compréhension des profils cliniques est basée sur des observations dans de petites populations sélectives avec un bref suivi. De plus, les décisions de traitement sont basées sur des résultats de population moyens qui peuvent ne pas s'appliquer à un contexte individuel spécifique. Ces inconvénients seront traités avec une approche "big data". Les capteurs ambulatoires seront utilisés comme une mesure objective de la performance des patients dans des circonstances quotidiennes, pendant de plus longues périodes. Les chercheurs visent à explorer le potentiel de l'utilisation de données ambulatoires longitudinales pour enrichir un ensemble de données cliniques normalisées, qui reflète la pratique clinique actuelle pour l'évaluation de l'état de la maladie.
Objectif : L'étude inclura un total de 250 kinésithérapeutes et 1 000 patients. Les objectifs de cette étude sont : (1) d'effectuer des analyses "big data" sur les données brutes des capteurs, en relation avec des données cliniques acquises concomitamment chez ces patients (version limitée du protocole PPMI (Parkinson's Progression Markers Initiative)) pour développer profils ; et (2) de corréler les données des capteurs ambulatoires à de simples auto-évaluations faites lors du suivi.
Conception de l'étude : étude descriptive observationnelle.
Population de l'étude : patients néerlandais atteints de la maladie de Parkinson, hommes ou femmes, âgés de 30 ans ou plus, avec un diagnostic de MP donné par un médecin et possédant un smartphone adapté.
Intervention : 250 physiothérapeutes ParkinsonNet et 1000 patients éligibles seront inclus dans cette étude. Les patients et les physiothérapeutes seront recrutés dans 5 cohortes consécutives en fonction de la région géographique. Il sera demandé aux patients de porter une montre connectée et un capteur de mouvement suspendu, tous deux avec des accéléromètres triaxiaux, de jour comme de nuit, pendant une période de 13 semaines. De plus, une application d'auto-surveillance sur un smartphone est utilisée, où le patient signale quand il prend un médicament contre la maladie de Parkinson. Un bouton supplémentaire en option permet au patient de signaler une sensation générale. Au cours du suivi de 13 semaines, des physiothérapeutes formés effectueront une évaluation clinique standardisée, basée sur le protocole PPMI (www.ppmi-info.org) pour chaque patient inclus. Cette évaluation durera 60 minutes. Le smartphone est utilisé pour transmettre les données de la montre à une plateforme de données basée sur le cloud. lntel a développé cette plate-forme d'analyse de données dédiée aux données ambulatoires. Intel ne recevra que des données codées.
Principaux paramètres/critères de l'étude : les paramètres de l'étude comprennent les paramètres enregistrés avec la montre intelligente, le capteur de mouvement du pendentif, l'application d'autosurveillance et recueillis avec l'évaluation PPMI. Les données de la smartwatch fournissent, après traitement des données, une mesure du niveau d'activité physique au cours de la journée. Les chutes seront enregistrées avec le capteur de mouvement suspendu. La prise de médicaments et l'humeur sont enregistrées à l'aide du smartphone. Enfin, l'évaluation PPMI comprend l'évaluation des symptômes moteurs, la cognition, la dépression, le sommeil et l'activité quotidienne. Des corrélations seront déterminées entre les paramètres mentionnés ci-dessus.
Nature et ampleur du fardeau et des risques associés à la participation, aux avantages et à la relation de groupe : premièrement, les participants sont invités à porter les appareils 24h/24 et 7j/7 et les données seront enregistrées en continu, pour une durée totale de 13 semaines. Deuxièmement, les données seront transmises à une plate-forme de données développée et gérée par lntel, au nom de la Fondation Michael J. Fox pour la recherche sur la maladie de Parkinson. Pour accéder à ces données, les chercheurs peuvent accorder une autorisation à des fins de recherche, fournie par la Fondation Michael J. Fox. Les patients seront invités à autoriser le partage des données codées brutes pour diffusion à la communauté de la recherche, analyse et utilisation dans de futures publications. La participation à l'étude garantit que les patients fournissent une autorisation écrite à cet effet.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Noord-Holland
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Multiple Locations, Noord-Holland, Pays-Bas
- Cohort 1
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Posséder et utiliser actuellement un smartphone avec accès à Internet
- 30 ans ou plus;
- Diagnostiqué avec la maladie de Parkinson par un médecin ;
- Capable de marcher sans aucune aide.
Critère d'exclusion:
Aucun critère d'exclusion ne sera utilisé.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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Cohorte 1
Patients néerlandais de la maladie de Parkinson résidant dans la région de Noord-Holland et remplissant les critères d'éligibilité. Interventions/expositions à administrer :
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Au cours du suivi de 13 semaines, des physiothérapeutes formés effectueront une évaluation clinique standardisée, basée sur le protocole PPMI (www.ppmi-info.org) pour chaque patient inclus.
Cette évaluation durera 60 minutes et sera effectuée une fois.
Autres noms:
Il sera demandé aux patients de porter une montre connectée et un capteur de mouvement suspendu, tous deux avec des accéléromètres triaxiaux, de jour comme de nuit, pendant une période de 13 semaines.
De plus, une application d'auto-surveillance sur un smartphone est utilisée, où le patient signale quand il prend un médicament contre la maladie de Parkinson.
Un bouton supplémentaire en option permet au patient de signaler une sensation générale.
Autres noms:
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Cohorte 2
Patients néerlandais de la maladie de Parkinson résidant dans la région de Zuid-Holland et remplissant les critères d'éligibilité. Interventions/expositions à administrer :
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Au cours du suivi de 13 semaines, des physiothérapeutes formés effectueront une évaluation clinique standardisée, basée sur le protocole PPMI (www.ppmi-info.org) pour chaque patient inclus.
Cette évaluation durera 60 minutes et sera effectuée une fois.
Autres noms:
Il sera demandé aux patients de porter une montre connectée et un capteur de mouvement suspendu, tous deux avec des accéléromètres triaxiaux, de jour comme de nuit, pendant une période de 13 semaines.
De plus, une application d'auto-surveillance sur un smartphone est utilisée, où le patient signale quand il prend un médicament contre la maladie de Parkinson.
Un bouton supplémentaire en option permet au patient de signaler une sensation générale.
Autres noms:
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Cohorte 3
Patients néerlandais de la maladie de Parkinson résidant dans la région de Gelderland et d'Utrecht et remplissant les critères d'éligibilité. Interventions/expositions à administrer :
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Au cours du suivi de 13 semaines, des physiothérapeutes formés effectueront une évaluation clinique standardisée, basée sur le protocole PPMI (www.ppmi-info.org) pour chaque patient inclus.
Cette évaluation durera 60 minutes et sera effectuée une fois.
Autres noms:
Il sera demandé aux patients de porter une montre connectée et un capteur de mouvement suspendu, tous deux avec des accéléromètres triaxiaux, de jour comme de nuit, pendant une période de 13 semaines.
De plus, une application d'auto-surveillance sur un smartphone est utilisée, où le patient signale quand il prend un médicament contre la maladie de Parkinson.
Un bouton supplémentaire en option permet au patient de signaler une sensation générale.
Autres noms:
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Cohorte 4
Patients néerlandais de la maladie de Parkinson résidant dans la région de Groningen, Friesland, Drenthe et Overijssel qui remplissent les critères d'éligibilité. Interventions/expositions à administrer :
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Au cours du suivi de 13 semaines, des physiothérapeutes formés effectueront une évaluation clinique standardisée, basée sur le protocole PPMI (www.ppmi-info.org) pour chaque patient inclus.
Cette évaluation durera 60 minutes et sera effectuée une fois.
Autres noms:
Il sera demandé aux patients de porter une montre connectée et un capteur de mouvement suspendu, tous deux avec des accéléromètres triaxiaux, de jour comme de nuit, pendant une période de 13 semaines.
De plus, une application d'auto-surveillance sur un smartphone est utilisée, où le patient signale quand il prend un médicament contre la maladie de Parkinson.
Un bouton supplémentaire en option permet au patient de signaler une sensation générale.
Autres noms:
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Cohorte 5
Patients néerlandais de la maladie de Parkinson résidant dans la région de Zeeland, Noord-Brabant et Limburg qui remplissent les critères d'éligibilité. Interventions/expositions à administrer :
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Au cours du suivi de 13 semaines, des physiothérapeutes formés effectueront une évaluation clinique standardisée, basée sur le protocole PPMI (www.ppmi-info.org) pour chaque patient inclus.
Cette évaluation durera 60 minutes et sera effectuée une fois.
Autres noms:
Il sera demandé aux patients de porter une montre connectée et un capteur de mouvement suspendu, tous deux avec des accéléromètres triaxiaux, de jour comme de nuit, pendant une période de 13 semaines.
De plus, une application d'auto-surveillance sur un smartphone est utilisée, où le patient signale quand il prend un médicament contre la maladie de Parkinson.
Un bouton supplémentaire en option permet au patient de signaler une sensation générale.
Autres noms:
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
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Symptômes de la maladie de Parkinson
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Le MDS-UPDRS est une révision de l'échelle d'évaluation unifiée de la maladie de Parkinson (UPDRS).
Il a été développé pour évaluer divers aspects de la maladie de Parkinson, y compris les expériences non motrices et motrices de la vie quotidienne, ainsi que les complications motrices.
Le MDS-UPDRS caractérise l'étendue et le fardeau de la maladie dans diverses populations.
Ici, nous avons utilisé les données de l'évaluation en un point (baseline).
Le score total utilisé ici a été calculé par la somme de tous les scores des 4 sous-échelles (c'est-à-dire
partie I, jusqu'à la partie IV) composant la MDS-UPDRS.
Le score total varie de 0 à 272.
Un score plus élevé indique une gravité et un fardeau de la maladie plus élevés, ce qui est donc un résultat pire.
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Scores de dépression comme mesure des taux de dépression
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Les scores obtenus avec l'échelle de dépression gériatrique ont été analysés afin de créer un pourcentage de participants probablement déprimés.
Le score total va de 0 à 15.
Un score supérieur à 6 indique une probabilité plus élevée de souffrir de dépression.
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Déficience cognitive.
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Score total obtenu avec le Montreal Cognitive Assessment.
Nous avons analysé le score complet pour étudier le pourcentage de participants présentant une éventuelle déficience cognitive.
Les scores de la somme cognitive de Montréal varient de 0 à 30, un score inférieur ou égal à 26 étant considéré comme un possible déclin cognitif.
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Niveau d'indépendance
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Le score total obtenu avec l'échelle des activités de la vie quotidienne de Schwab et d'Angleterre a été analysé pour décrire le niveau fonctionnel de l'échantillon.
Les scores totaux varient de 0 à 100, les scores les plus faibles étant associés à une plus grande dépendance vis-à-vis des autres pour effectuer les activités de la vie quotidienne.
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
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Nombre de chutes par patient enregistrées par le détecteur de chutes.
Délai: Les patients seront automatiquement évalués pendant la période de suivi (jusqu'à 13 semaines après la date d'inscription), 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
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L'événement de chute est reconnu par le détecteur de chutes.
Chaque fois que le patient tombe, l'algorithme intégré au détecteur de chutes reconnaît une chute et enregistre l'événement de chute.
À la fin du temps de suivi, une somme des événements de chutes pour chaque patient sera effectuée.
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Les patients seront automatiquement évalués pendant la période de suivi (jusqu'à 13 semaines après la date d'inscription), 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
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Nombre de rapports d'humeur pour chaque patient mesurés avec une échelle à quatre points
Délai: Les patients seront évalués pendant la période de suivi (jusqu'à 13 semaines après la date d'inscription). On s'attend à ce que l'évaluation (auto-évaluation) soit effectuée autant de fois que le patient souhaite déclarer ce qu'il ressent ou au moins une fois par jour.
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Le nombre de rapports d'humeur sera collecté via l'application smartphone.
Une échelle à quatre points (très bon, bon, mauvais et passable) sera disponible, et en appuyant sur le bouton qui correspond à la façon dont le patient se sent à ce moment-là, le rapport peut être effectué.
À la fin du temps de suivi, une somme de tous les rapports sera effectuée afin de mesurer le nombre de rapports d'humeur au cours du temps de suivi.
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Les patients seront évalués pendant la période de suivi (jusqu'à 13 semaines après la date d'inscription). On s'attend à ce que l'évaluation (auto-évaluation) soit effectuée autant de fois que le patient souhaite déclarer ce qu'il ressent ou au moins une fois par jour.
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Nombre d'annotations de prise de médicaments effectuées par chaque participant via l'application d'auto-évaluation.
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Le nombre d'annotations de prise de médicaments effectuées par les patients sera collecté via l'application smartphone.
Chaque fois que le patient prend un médicament, il doit appuyer sur le bouton indiquant qu'il a pris le médicament.
À la fin du temps de suivi, une somme de tous les rapports sera effectuée afin de mesurer le nombre de prises de médicaments au cours du temps de suivi.
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Temps pendant lequel chaque patient était actif pendant la journée
Délai: Les patients seront automatiquement évalués en continu pendant la période de suivi (jusqu'à 13 semaines après la date d'inscription), 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Les analyses se sont limitées aux activités de marche.
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Le temps pendant lequel le patient était actif pendant la journée est calculé automatiquement via l'application sur le smartphone.
Le calcul est effectué à l'aide d'un algorithme qui analyse les modèles de marche.
Cet algorithme est capable de prédire quand le patient était actif dans une zone au dessus de son seuil habituel (par exemple quand le patient exécutait une activité qui le rend plus actif que pendant une période calme).
À la fin de la période de suivi, une somme de toutes les heures actives sera effectuée afin de mesurer la durée d'activité du patient au cours de la période de suivi.
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Les patients seront automatiquement évalués en continu pendant la période de suivi (jusqu'à 13 semaines après la date d'inscription), 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Les analyses se sont limitées aux activités de marche.
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Niveau d'activité de chaque patient pendant la journée
Délai: Les patients seront automatiquement évalués pendant la période de suivi (jusqu'à 13 semaines après la date d'inscription), 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
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Le niveau d'activité de chaque patient est calculé automatiquement via l'application sur le smartphone.
Le calcul est effectué en utilisant les données collectées avec les accéléromètres intégrés dans la smartwatch.
Un algorithme installé dans le téléphone, qui analyse les données collectées avec la smartwatch, peut calculer le niveau d'activité de chaque patient tout au long de la journée.
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Les patients seront automatiquement évalués pendant la période de suivi (jusqu'à 13 semaines après la date d'inscription), 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
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Les scores des dysfonctionnements autonomes sont mesurés avec l'échelle des dysfonctionnements autonomes
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Les scores des dysfonctionnements autonomes seront obtenus avec l'Évaluation des dysfonctionnements autonomes dans la maladie de Parkinson (SCOPA-AUT).
La somme des scores totaux varie de 0 à 100, dans laquelle des scores élevés sont corrélés avec un plus grand fardeau de dysfonctionnements autonomes chez les patients atteints de la maladie de Parkinson.
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Taux de somnolence dans l'échelle de somnolence d'Epworth comme mesure de la quantité de sommeil.
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L'échelle de somnolence d'Epworth a été utilisée pour évaluer le niveau de somnolence pendant la journée.
Les scores de l'échelle sont liés à la durée habituelle du sommeil la nuit et augmentent avec la privation relative de sommeil.
Ici, nous avons utilisé les données de l'évaluation en un point (baseline).
Ensuite, nous pouvons suggérer que si l'échantillon a des scores élevés, il aura une faible quantité de sommeil.
Le score total varie de 0 (pas de somnolence du tout) à 24 (somnolence excessive).
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Bastiaan R Bloem, Prof. Dr., Radboud University Medical Center
Publications et liens utiles
Publications générales
- Maetzler W, Domingos J, Srulijes K, Ferreira JJ, Bloem BR. Quantitative wearable sensors for objective assessment of Parkinson's disease. Mov Disord. 2013 Oct;28(12):1628-37. doi: 10.1002/mds.25628. Epub 2013 Sep 12.
- Parkka J, Ermes M, Korpipaa P, Mantyjarvi J, Peltola J, Korhonen I. Activity classification using realistic data from wearable sensors. IEEE Trans Inf Technol Biomed. 2006 Jan;10(1):119-28. doi: 10.1109/titb.2005.856863.
- Hobert MA, Maetzler W, Aminian K, Chiari L. Technical and clinical view on ambulatory assessment in Parkinson's disease. Acta Neurol Scand. 2014 Sep;130(3):139-47. doi: 10.1111/ane.12248. Epub 2014 Apr 1.
- Patel S, Lorincz K, Hughes R, Huggins N, Growdon J, Standaert D, Akay M, Dy J, Welsh M, Bonato P. Monitoring motor fluctuations in patients with Parkinson's disease using wearable sensors. IEEE Trans Inf Technol Biomed. 2009 Nov;13(6):864-73. doi: 10.1109/TITB.2009.2033471. Epub 2009 Oct 20.
- Patel S, Chen BR, Mancinelli C, Paganoni S, Shih L, Welsh M, Dy J, Bonato P. Longitudinal monitoring of patients with Parkinson's disease via wearable sensor technology in the home setting. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:1552-5. doi: 10.1109/IEMBS.2011.6090452.
- Tsanas A, Little MA, McSharry PE, Ramig L. Using the cellular mobile telephone network to remotely monitor parkinsons disease symptom severity. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2012.
- Arora S, Venkataraman V, Donohue S, Biglan KM, Dorsey ER, Little MA, editors. High accuracy discrimination of Parkinson's disease participants from healthy controls using smartphones. Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2014 IEEE International Conference on; 2014: IEEE.
- Pastorino M, Arredondo M, Cancela J, Guillen S, editors. Wearable sensor network for health monitoring: the case of Parkinson disease. Journal of Physics: Conference Series; 2013: IOP Publishing.
- Sharma V, Mankodiya K, De La Torre F, Zhang A, Ryan N, Ton TG, et al. SPARK: Personalized Parkinson Disease Interventions through Synergy between a Smartphone and a Smartwatch. Design, User Experience, and Usability User Experience Design for Everyday Life Applications and Services: Springer; 2014. p. 103-14.
- Tzallas AT, Tsipouras MG, Rigas G, Tsalikakis DG, Karvounis EC, Chondrogiorgi M, Psomadellis F, Cancela J, Pastorino M, Waldmeyer MT, Konitsiotis S, Fotiadis DI. PERFORM: a system for monitoring, assessment and management of patients with Parkinson's disease. Sensors (Basel). 2014 Nov 11;14(11):21329-57. doi: 10.3390/s141121329.
- Lakshminarayana R, Wang D, Burn D, Chaudhuri KR, Cummins G, Galtrey C, Hellman B, Pal S, Stamford J, Steiger M, Williams A; SMART-PD Investigators. Smartphone- and internet-assisted self-management and adherence tools to manage Parkinson's disease (SMART-PD): study protocol for a randomised controlled trial (v7; 15 August 2014). Trials. 2014 Sep 25;15:374. doi: 10.1186/1745-6215-15-374.
- Gschwind YJ, Eichberg S, Marston HR, Ejupi A, Rosario Hd, Kroll M, Drobics M, Annegarn J, Wieching R, Lord SR, Aal K, Delbaere K. ICT-based system to predict and prevent falls (iStoppFalls): study protocol for an international multicenter randomized controlled trial. BMC Geriatr. 2014 Aug 20;14:91. doi: 10.1186/1471-2318-14-91.
- Silva de Lima AL, Hahn T, de Vries NM, Cohen E, Bataille L, Little MA, Baldus H, Bloem BR, Faber MJ. Large-Scale Wearable Sensor Deployment in Parkinson's Patients: The Parkinson@Home Study Protocol. JMIR Res Protoc. 2016 Aug 26;5(3):e172. doi: 10.2196/resprot.5990.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Estimation)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- NL53034.091.41
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