Services numériques de diagnostic et d'intervention pour la maladie de Parkinson

Diagnostic : L'état actuel de l'art en matière de diagnostic de la MP s'articule principalement autour d'évaluations cliniques basées sur la symptomatologie et l'examen neurologique. Les critères de diagnostic les plus largement utilisés sont les critères et les instruments de la Movement Disorder Society (MDS) (c.-à-d. Le MDSUPDRS). Ces critères dépendent fortement de l'expertise du médecin qui pose le diagnostic et sont donc sujets à variabilité. De plus, ces évaluations cliniques ne permettent pas de suivre avec précision la progression de la maladie au fil du temps, ce qui rend difficile la fourniture de soins personnalisés.

Évaluation : joue un rôle important dans ces consultations pour aider les cliniciens à comprendre l'état de santé des patients et la progression de la maladie nécessaire pour ajuster les plans de traitement. Les méthodes cliniques actuelles s'appuient sur l'UPDRS, une mesure standard des résultats cliniques qui nécessite une expertise et une formation cliniques et est donc mesurée lors des rendez-vous cliniques.

Des informations supplémentaires peuvent être obtenues à partir de la description subjective par les patients de leurs symptômes et/ou via certains courts tests de marche, tels que le Timed Up and Go (TUG) de 3 mètres effectué sous forme d'instantané en clinique. Cependant, les patients varient d'un jour à l'autre et les descriptions subjectives reposent sur leur mémoire et leurs observations à la maison. Ces souvenirs peuvent être peu fiables ou manquer de détails (en particulier lorsque le patient présente des troubles cognitifs). Les tests de marche, bien que rapides à réaliser, montrent une grande variabilité en raison des fluctuations naturelles des symptômes de la maladie de Parkinson au cours de la journée, du statut de prise/arrêt des médicaments ainsi que des effets « performants » lors de la pratique d'activités en milieu clinique. Par conséquent, les régimes de soins de la maladie de Parkinson sont souvent fournis sur une base d'essais et d'erreurs, ce qui entraîne un retard général dans l'offre de soins, les premiers signes de progression de la maladie étant souvent ignorés jusqu'à ce que les conditions s'aggravent, et des interventions telles que la physiothérapie soient souvent fournies trop tard. Il existe donc un besoin urgent d'évaluations plus fréquentes et plus précises de la maladie de Parkinson dans un environnement réel afin de permettre des soins plus ciblés et des mesures et interventions préventives via une détection précoce des points d'inflexion de la maladie. Nous proposons ici d'évaluer trois approches numériques pour voir si elles fournissent des informations supplémentaires pour soutenir la prise de décision clinique en utilisant la démarche et les caractéristiques ophtalmiques. L'état de l'art actuel en matière de diagnostic neurologique comprend une gamme de techniques d'examen clinique traditionnelles, telles que les évaluations manuelles des fonctions neuro-oculaires et neuromotrices, ainsi que des outils technologiquement plus avancés, tels que les technologies d'imagerie (par exemple, IRM). ) et des tests électrophysiologiques (par exemple ECG). Si ces méthodes ont sans aucun doute contribué à des avancées significatives dans la détection et la prise en charge des troubles neurologiques, elles présentent également plusieurs limites que les approches numériques surmontent. Les examens traditionnels de la fonction neurologique, tels que les évaluations manuelles [UPDRS], dépendent fortement de l'expertise et du jugement subjectif de neurologues spécialisés. Cela conduit à des incohérences connues dans l'interprétation et la notation des performances des patients au fil du temps, en particulier dans le cas de maladies neurodégénératives comme la maladie de Parkinson (MP), où les patients consultent généralement différents neurologues résidents sur plusieurs années.

De plus, les examens manuels manquent d’instruments de mesure précis, ce qui entraîne une faible précision des mesures observées (généralement ~ 2 cm) et l’incapacité de détecter des signes subcliniques à un stade précoce. La MP est une maladie neurodégénérative complexe et progressive avec une variabilité significative dans les manifestations cliniques et la progression de la maladie.

Son diagnostic et sa surveillance restent un défi, reposant principalement sur des examens cliniques subjectifs et qui ne capturent souvent pas toute l'étendue des fluctuations des symptômes.

Intervention:

Permettre une vie indépendante à une société vieillissante constitue un défi majeur pour le Royaume-Uni et d’autres pays développés. Le nombre de patients souffrant de SLD augmente et ont déjà les plus grands besoins en soins de santé de la population, nécessitant 50 % de tous les rendez-vous chez le médecin généraliste et 70 % de tous les jours d'hospitalisation, et leur traitement et leurs soins absorbent 70 % des budgets de soins aigus et primaires en Angleterre. Le maintien d’une mobilité sûre est un facteur essentiel affectant la qualité de vie ainsi que les rôles et responsabilités dans la vie. En ne considérant que la maladie de Parkinson, une analyse a montré qu'une personne sur 37 recevra un diagnostic de MP au cours de sa vie (2). Le FOG et le FSG sont des aspects gravement débilitants de la maladie qui réduisent considérablement la qualité de vie des personnes atteintes de paralysie et contribuent au doublement du risque de chute et des blessures associées (2). Il est essentiel que nous fournissions une solution pour soutenir les personnes paralysées avec une démarche plus fluide et plus sûre, une plus grande indépendance et une meilleure gestion et soins de la maladie. L'utilisation de stimuli visuels, auditifs ou somatosensoriels est une méthode bien documentée et cliniquement validée pour surmonter le FOG IRAS. Référence du formulaire : IRAS version 6.3.6.

Date:

8 340549/1665763/37/423 et FSG. Des études de recherche ont également montré que les modalités de repérage améliorent la démarche chez PwP pendant la marche libre et sur tapis roulant, tout en améliorant l'équilibre et en réduisant le besoin de soutien stabilisateur. Il a été démontré que les paramètres de la démarche, tels que la fréquence des pas, la longueur de la foulée et la symétrie de la démarche, sont mesurables à l'aide de capteurs de mouvement inertiels pour l'évaluation de la qualité de la démarche. Des études ont montré qu'une mesure objective de la maladie peut améliorer les résultats du traitement dans la MP. Il existe des produits de base de repérage visuel et rythmique (tels que des chaussures laser, une application métronome et un bouton vibrant), mais ils sont toujours basés sur de simples signaux continus qui ont de profondes limites en termes d'utilisabilité et d'efficacité dans l'environnement quotidien et n'incluent pas la démarche. des systèmes d’analyse pour faciliter de meilleurs résultats et une meilleure expérience pour les patients. Le système gaitQ sera la première solution unique qui utilise l'intelligence artificielle et le repérage adaptatif intelligent pour aider les patients à surmonter efficacement le FOG et le FSG dans leur environnement quotidien tout en améliorant la qualité de la démarche. Une étude universitaire de validation de principe menée à l'Université d'Oxford en 2019 avant la création de la société gaitQ, a évalué le signal vibratoire réactif chez 17 patients pendant 31 heures en milieu clinique. Cette étude a démontré qu'un signal réactif peut réduire le FOG et améliorer la qualité de la démarche. Plus récemment, le financement du NIHR i4i Connect (achevé en novembre 2021) a permis à gaitQ de faire évoluer son dispositif de recherche vers un prototype commercial et de mener une évaluation de produit en interne avec 22 PwP. 91 % des participants ont signalé un impact positif de l'appareil gaitQ : il a permis de stimuler le mouvement des jambes, d'augmenter la concentration pendant la marche, de maintenir le rythme et de renforcer la confiance dans la marche. L'analyse quantitative des mesures de la marche a montré une réduction d'environ 60 % des événements FOG et FSG en termes de durée et d'occurrence. De plus, la longueur de foulée des participants a augmenté de 11 % tandis que la fréquence des pas a diminué de 16 %, deux résultats clés vers une marche plus naturelle et plus stable ; Nos algorithmes d'apprentissage automatique ont été testés par rapport à deux études sur la maladie de Parkinson, atteignant une sensibilité moyenne de 87 % et une spécificité de 85 %. La validation en cours en laboratoire permet de déterminer en outre la validité et la fiabilité de la métrique de la marche et d'estimer l'effet du signal sur les transferts, la mobilité et l'endurance.