Verbetering van het loopvermogen bij de ziekte van Parkinson (PASTA)

De ziekte van Parkinson (PD) is een chronische en progressieve bewegingsstoornis, voornamelijk als gevolg van een veranderde motorische aansturing. Loopstoornissen zijn de belangrijkste symptomen bij patiënten met de ziekte van Parkinson, met een verminderde paslengte en loopsnelheid, abnormale verdeling van loopfasen, inconstant tempo, asymmetrie van het looppatroon en verminderde gewrichtscoördinatie. De houdingsinstabiliteit en de verslechtering van de loopkenmerken verhogen het risico op vallen bij deze patiënten aanzienlijk, wat resulteert in verlies van onafhankelijkheid en een verslechtering van de langetermijnprognose. Het is duidelijk aangetoond dat motorische stoornissen verband houden met een disfunctie van basale ganglia, een hersenstructuur die werkt als een "pacemaker" voor de activering (en deactivering) van elke subbeweging binnen een zich herhalende bewegingsreeks. Verstoring van interne ritmische signalen bij PD kan de slechte soepelheid van de uitvoering van de beweging en de moeilijkheden bij het reguleren van de paslengte verklaren, wat resulteert in een toename van de cadans. Levodopa-therapie is de meest effectieve behandeling om de symptomen van de ziekte van Parkinson te verbeteren, maar langdurige toediening vermindert de efficiëntie ervan in de loop van de tijd en is verantwoordelijk voor bijkomende effecten (dyskinesie). Daarom hebben onderzoeken alternatieve niet-farmacologische benaderingen onderzocht, gebaseerd op auditieve signalen zoals de Ritmische Auditieve Stimulatie (RAS). Een groot aantal onderzoeken heeft positieve effecten gerapporteerd, zowel na een enkele behandeling als na langere trainingsprogramma's, met verbeterde loopsnelheid, cadans en paslengte, evenals in de symmetrie van spieractivatie voor de bovenste en onderste ledematen. In dergelijke onderzoeken zijn de RAS-frequenties vooraf ingesteld als percentages van de voorkeursloopfrequentie van de patiënt. Omdat de duur van alle therapieën in de loop van de tijd kan veranderen, is een voortdurende aanpassing van de dosering en het type behandeling noodzakelijk, zowel op basis van de monitoring van de symptomen door de patiënt als op objectieve evaluaties. Er zijn methoden voor ganganalyse (GA) voorgesteld en gevalideerd voor de studie van fysiologische gang en bij verschillende ziekten. De traditionele systemen van GA zijn gebaseerd op opto-elektronische systemen, maar ze zijn duur, niet draagbaar en vereisen bekwame operators. De beoordeling wordt altijd uitgevoerd in laboratoria met experimentele opstellingen, die waarschijnlijk verschillen van wandelen in het echte leven (lawaaierige omgevingen, aanwezigheid van objecten en mensen of oneffen trottoir, verschillende kleuren).

Bijgevolg is traditionele GA niet betrouwbaar voor de dagelijkse controle van de behandelingen of voor de beoordeling van de praktijksituaties. Onlangs hebben onderzoekers draagbare systemen ontwikkeld, gebaseerd op Inertial Measurement Units (IMU's). Hoewel een aanzienlijk aantal onderzoeken de validiteit van IMU-analyses heeft onderzocht, zijn er maar heel weinig betrokken geweest bij PD-bewegingsanalyses. De afgelopen jaren is een reeks draagbare apparaten met traagheidssensoren op de markt verspreid als goedkope oplossingen voor het monitoren van menselijke bewegingsactiviteiten. Hoewel ze nog steeds volledig moeten worden gevalideerd, kunnen deze systemen de gebruiker informatie verstrekken om zijn/haar eigen activiteit te volgen. Deze overtuigende technologie heeft een geweldig potentieel om de fysieke activiteit en motivatie van de patiënten te verbeteren, met het voordeel van langdurige en continue registratie.

Het gebruik en de analyse van een grote hoeveelheid objectieve gegevens (big dataset) is de nieuwe grens voor een efficiënt gebruik van wetenschappelijke tijd en middelen, het inschakelen van het zorgcoördinatieprogramma, het besparen van economische middelen en het bieden van een hogere kwaliteit van zorg. Bovendien zouden deze systemen, geïntegreerd met een webgebaseerde applicatie, telegeneeskunde en mobiele smartphones, clinici kunnen helpen om de behandelingen beter aan te pakken door middel van real-time monitoring in het dagelijks leven. Onze onderzoeksgroep is betrokken geweest bij de klinische evaluatie van verschillende aspecten van loopkwaliteit bij veel neurologische aandoeningen, waaronder PD. Onderzoekers hebben al aangetoond dat draagbare versnellingsmeters nuttig kunnen zijn bij de kwantitatieve beoordeling van de dynamische loopstabiliteit, in samenhang met klinische scores. Onderzoekers hebben ook ontdekt dat versnellingen kunnen worden gewijzigd op een pathologiespecifieke manier (verstandelijke handicaps die verschillende taken tegelijkertijd uitvoeren). Een vergelijkbare aandoening kan ook worden waargenomen bij PD, wat aantoont dat alleen de intrinsieke loopharmonie significant correleert met de ernst van de loopstoornissen. In de afgelopen jaren zijn er veel draagbare tools beschikbaar gekomen om de dagelijkse activiteit te kwantificeren. Dit is met name van belang voor mogelijk therapeutisch gebruik van het RAS, dat gericht is op het herstellen van een harmonisch tempo bij patiënten met de ziekte van Parkinson.

Specifiek doel 1: Om het motorische patroon van PD-patiënten in de praktijk te analyseren, zullen loopkenmerken worden verkregen door draagbare sensoren om ze te relateren aan klinische en demografische gegevens.

Specifiek doel 2: Om het loopvermogen te verbeteren en het risico op vallen bij patiënten met de ziekte van Parkinson te verminderen, testen onderzoekers een real-time akoestische feedback (RAS) en waarschuwingen van geïntegreerde sensoren die zijn verbonden met een geschikte en gebruiksvriendelijke applicatie voor smartphones.

Specifiek doel 3: Om farmacologische en revalidatieprotocollen te verbeteren, zullen onderzoekers de gegevens over het looppatroon en de motiliteit van het dagelijkse leven en de klinische kenmerken analyseren om het theoretische risicomodel van vallen te testen.

Experimenteel ontwerp Doel 1: Patiënten met PD zullen worden geworven bij Fondazione Policlinico Universitario Gemelli en Fondazione Don Gnocchi ONLUS in Rome. Alle geïncludeerde patiënten zullen worden beïnvloed door idiopathische PD. Klinische gegevens worden verkregen door een getrainde neuroloog.

Driehonderd patiënten worden op afstand gemonitord door middel van draagbare sensoren. Proefpersonen krijgen de instructie om de sensor 14 opeenvolgende dagen te dragen. Elke patiënt heeft meer dan 100 metingen per seconde, waardoor een grote hoeveelheid gegevens wordt gegenereerd, die in een database worden opgeslagen en vervolgens worden gefilterd op relevante gegevens. Spatio-temporele loopparameters zullen informatie verschaffen om de prestatie van het lopen van de patiënt te volgen om een ​​nauwkeurige meting te krijgen van de algehele effectiviteit van de locomotorische functie. Vervolgens worden ze geïntegreerd met het elektronisch patiëntendossier. Klinische gegevens, zoals doktersrecepten, medische beeldvorming en andere administratieve gegevens worden vastgelegd. Ten slotte zal een risicomodel voor het voorspellen van vallen worden geconstrueerd.

Experimenteel ontwerp Doel 2: Na de analyse van de verkregen gegevens zal een applicatie worden ontwikkeld (Parkinson App Smartphone Aimed: P.A.St.A.), deze zal worden gekenmerkt door betrouwbaarheid, gebruiksvriendelijkheid, visuele duidelijkheid en betaalbaarheid.

Deze applicatie zal in staat zijn om: 1) de loopkenmerken vast te leggen en ze naar een server in de cloud te sturen; 2) akoestische feedback geven die is aangepast aan de loopkenmerken van de patiënt (met hogere of lagere frequentie op basis van de behoeften van de patiënt en de voorspellende risico's); 3) alarmeren op basis van risico-indices (risico-indices worden geïdentificeerd aan de hand van een risicomodel voor het voorspellen van vallen) en 4) worden bijgewerkt wanneer dat nodig is (bijvoorbeeld na een val). Vijftig patiënten krijgen een smartphone, na een training over het gebruik van de softwareapplicatie ontwikkeld door het projectteam. Zij gebruiken de applicatie voor een periode van 14 opeenvolgende dagen. Klinische beoordelingen met schalen zullen worden uitgevoerd, pre- en post-gebruik van P.A.St.A., om de motorische functie en de houdingsstabiliteit en ten slotte de kwaliteit van leven te analyseren. Daarnaast zal worden onderzocht of de toepassing van de nieuwe technologie voldoet.

Experimenteel ontwerp Doel 3: De verkregen computationele gegevens zullen worden gerelateerd aan klinische kenmerken en looppatronen om klinische biomarkers voor loopstoornissen bij PD te identificeren. De beschikbaarheid van een grote dataset, mogelijk gemaakt door de beoordelingen van duizenden patiënten met de ZvP, zal het mogelijk maken om de kennis over het motorische patroon in het echte leven te verbeteren en om de huidige therapeutische aanpak te verbeteren.

Metodologieën en statistische analyses: Alle statistische analyses worden uitgevoerd met behulp van Stata-software.

DOEL 1 - Gegevens worden samengevat als frequenties en percentages voor categorische variabelen. Continue variabelen worden geanalyseerd als gemiddelden en standaarddeviaties of medianen en bereiken. Onderzoekers zoeken naar normaliteit door gebruik te maken van normale plots of door significantietesten (bijv. Shapiro-Wilk W-test). De incidentie van vallen wordt gemeten en de omstandigheden waaronder ze optreden en de gevolgen worden beschreven, gecategoriseerd als geen letsel, lichte of grote verwondingen. Een meervoudige logistische regressieanalyse zal worden gebruikt om onafhankelijke voorspellers van vallen te bepalen. Variabelen zullen worden geselecteerd voor invoer in het logistieke model op basis van de resultaten van een univariate analyse. De Hosmer-Lemeshow goodnessof-fit-test zal worden gebruikt om te beoordelen hoe goed het model rekening houdt met specifieke uitkomsten. Het voorspellingsmodel voor vallen zal worden ontwikkeld op basis van de resultaten van de multivariate analyse. De voorspellende score wordt berekend door middel van een op odds ratio gebaseerde scoremethode, en de dichtstbijzijnde gehele scores worden toegewezen aan elke voorspeller. Het onderscheidingsvermogen van het model zal worden geëvalueerd door het kenmerkende gebied van de ontvanger-werking onder de curve-analyse.

DOEL 2 - De geregistreerde gegevens worden verwerkt om gang- en dynamische balansparameters te extraheren. De incidentie van vallen, het gebruik van RAS en de correlatie ervan met de risico-indices binnen de 14 dagen na de follow-up worden gemeten. Om het aantal valpartijen voor en na het gebruik van P.A.St.A.

DOEL 3 - Spatio-temporele loopparameters, en demografische en klinische kenmerken van patiënten voorafgaand aan therapieën, zullen worden vergeleken met behulp van de Chi-kwadraat-test, Fisher's exact-test en onafhankelijke t-tests waar van toepassing.