Forbedring av gangevnen ved Parkinsons sykdom (PASTA)

Parkinsons sykdom (PD) er en kronisk og progressiv bevegelsesforstyrrelse, hovedsakelig på grunn av endret motorisk kontroll. Gangforstyrrelser er de primære symptomene hos pasienter med PD, med redusert skrittlengde og ganghastighet, unormal gangfasefordeling, inkonstant tempo, gangasymmetri og redusert leddkoordinasjon. Den posturale ustabiliteten og forverringen av gangfunksjonen øker risikoen for fall hos disse pasientene, noe som resulterer i tap av uavhengighet og en forverring av langtidsprognosen. Det er tydelig demonstrert at motoriske svekkelser er knyttet til en dysfunksjon av basalganglier, en hjernestruktur som fungerer som en "pacemaker" for aktivering (og deaktivering) av hver delbevegelse innenfor en repeterende bevegelsessekvens. Forstyrrelse av interne rytmiske signaler i PD kan forklare den dårlige jevnheten av bevegelsesutførelsen og vanskelighetene med å regulere skrittlengden, noe som resulterer i en tråkkfrekvensøkning. Levodopa-behandling er den mest effektive behandlingen for å forbedre symptomene ved PD, men en langsiktig administrering reduserer effektiviteten over tid og er ansvarlig for sideeffekter (dyskinesi). Derfor har undersøkelser undersøkt alternative ikke-farmakologiske tilnærminger, basert på auditive signaler som Rhythmical Auditory Stimulation (RAS). Et stort antall studier har rapportert positive effekter både etter en enkelt behandlingsøkt og etter lengre treningsprogrammer, med forbedret ganghastighet, tråkkfrekvens og skrittlengde samt i symmetrien til muskelaktivering for øvre og nedre ekstremiteter. I slike studier er RAS-frekvenser forhåndsinnstilt som prosenter av pasientens foretrukne gangfrekvens. Fordi varigheten av alle terapiene kan endre seg over tid, er det nødvendig med en kontinuerlig justering av dosering og type behandling, både basert på pasientenes overvåking av symptomene og objektive vurderinger. Ganganalysemetoder (GA) har blitt foreslått og validert for studiet av fysiologisk gangart og i flere sykdommer. De tradisjonelle systemene til GA er basert på optoelektroniske systemer, men de er dyre, ikke bærbare og krever dyktige operatører. Vurderingen utføres alltid i laboratorier med eksperimentelle oppsett, sannsynligvis forskjellig fra virkelige gange (støymiljøer, tilstedeværelse av gjenstander og mennesker eller ujevne fortau, forskjellige farger).

Følgelig er tradisjonell GA ikke pålitelig for den daglige kontrollen av behandlingene eller for vurdering av de virkelige situasjonene. Nylig har forskere utviklet bærbare systemer, basert på Inertial Measurement Units (IMUs). Selv om et betydelig antall studier har undersøkt gyldigheten av IMU-analyse, har svært få vært involvert i PD-bevegelsesanalyser. I løpet av de siste årene har et sett med bærbare enheter med treghetssensorer blitt spredt på markedet som rimelige løsninger for overvåking av menneskelige bevegelsesaktiviteter. Selv om de fortsatt må være fullstendig validert i nøyaktighet, kan disse systemene gi brukerinformasjon for å spore hans/hennes egen aktivitet. Denne overbevisende teknologien har et fantastisk potensial for å øke fysisk aktivitet og motivasjon for pasientene, med fordelen av langvarig og kontinuerlig registrering.

Bruken og analysen av en stor mengde objektive data (stort datasett) er den nye grensen for en effektiv bruk av vitenskapelig tid og ressurser, engasjere omsorgskoordineringsprogrammet, spare økonomiske ressurser og gi høyere kvalitet på omsorgen. I tillegg kan disse systemene, integrert med en nettbasert applikasjon, telemedisin og mobile smarttelefoner, hjelpe klinikere til å adressere behandlingene mer riktig gjennom en sanntidsovervåking i hverdagen. Vår forskningsgruppe har vært involvert i klinisk evaluering av ulike aspekter av gangkvalitet ved mange nevrologiske tilstander, inkludert PD. Etterforskere har allerede vist at bærbare akselerometre kan være nyttige i den kvantitative vurderingen av den dynamiske gangstabiliteten, i samsvar med kliniske skårer. Forskere har også funnet ut at akselerasjoner kan endres på en patologispesifikk måte (intellektuelle funksjonshemninger som utfører forskjellige oppgaver samtidig). En lignende tilstand kan også observeres ved PD, som viser at bare den indre gangharmonien korrelerer signifikant med alvorlighetsgraden av gangvansker. I løpet av de siste årene har mange bærbare verktøy blitt tilgjengelig for å kvantifisere den daglige aktiviteten. Dette er spesielt viktig for mulig terapeutisk bruk av RAS, som er rettet for å gjenopprette et harmonisk tempo hos pasienter med PD.

Spesifikt mål 1: For å analysere motorisk mønster hos PD-pasienter i virkelige omgivelser, vil gangfunksjoner bli oppnådd ved hjelp av bærbare sensorer for å relatere dem til kliniske og demografiske data.

Spesifikt mål 2: For å forbedre gangevnen og redusere risikoen for fall hos pasienter med PD, vil forskere teste en sanntids akustisk tilbakemelding (RAS) og varsler fra integrerte sensorer koblet til en passende og brukervennlig applikasjon for smarttelefoner.

Spesifikt mål 3: For å forbedre farmakologiske og rehabiliterende protokoller, vil etterforskerne analysere dagliglivets gang- og motilitetsdata og de kliniske funksjonene for å teste den teoretiske risikomodellen for fall.

Eksperimentell design Mål 1: Pasienter med PD vil bli rekruttert ved Fondazione Policlinico Universitario Gemelli og Fondazione Don Gnocchi ONLUS i Roma. Alle inkluderte pasienter vil være rammet av idiopatisk PD. Kliniske data vil bli innhentet av en utdannet nevrolog.

Tre hundre pasienter vil bli fjernovervåket gjennom bærbare sensorer. Forsøkspersonene vil bli bedt om å bruke sensoren i 14 dager på rad. Hver pasient vil ha mer enn 100 målinger hvert sekund, og generere en stor mengde data, som vil bli lagret i en database og deretter filtrert for data av interesse. Spatio-temporal gangparametere vil gi informasjon for å overvåke ytelsen til pasientens gange for å få et nøyaktig mål på den generelle effekten av bevegelsesfunksjonen. Deretter blir de integrert med den elektroniske pasientjournalen. Kliniske data, som legens resepter, medisinsk bildediagnostikk og andre administrative data vil bli registrert. Til slutt skal det konstrueres en risikomodell for prediksjon av fall.

Eksperimentell design Mål 2: Etter analysen av de innhentede dataene vil en applikasjon utvikles (Parkinson App Smartphone Aimed: P.A.St.A.), den vil være preget av pålitelighet, brukervennlighet, visuell klarhet og rimelighet.

Denne applikasjonen vil kunne: 1) registrere gangfunksjonene som sender dem til en server i skyen; 2) gi akustisk tilbakemelding tilpasset pasientens gangegenskaper (med høyere eller lavere frekvens på grunnlag av pasientens behov og prediktive risikoer); 3) gi varsling på grunnlag av risikoindekser (risikoindekser vil bli identifisert i henhold til en risikomodell for prediksjon av fall) og 4) oppdateres når det er nødvendig (f.eks. etter et fall). Femti pasienter vil få en smarttelefon, etter en opplæring i bruken av programvareapplikasjonen utviklet av teamprosjektet. De vil bruke applikasjonen i en periode på 14 dager sammenhengende. Kliniske vurderinger med skalaer vil bli utført, før og etter bruk av P.A.St.A., for å analysere den motoriske funksjonen og den posturale stabiliteten og til slutt livskvaliteten. I tillegg vil samsvaret med innføringen av den nye teknologien bli undersøkt.

Eksperimentell design Mål 3: De innhentede beregningsdataene vil være relatert til kliniske trekk og gangmønstre for å identifisere kliniske biomarkører for gangsvikt ved PD. Tilgjengeligheten av et stort datasett, drevet av vurderinger fra tusenvis av pasienter med PD, vil tillate forbedring av kunnskap om motoriske mønstre i det virkelige liv og for å forbedre dagens terapeutiske tilnærming.

Metoder og statistiske analyser: Alle statistiske analyser vil bli utført med Stata-programvare.

MÅL 1 - Data vil bli oppsummert som frekvenser og prosenter for kategoriske variabler. Kontinuerlige variabler vil bli analysert som gjennomsnitt og standardavvik eller medianer og områder. Etterforskere vil se etter normalitet ved å bruke normale plott eller ved signifikanstester (f.eks. Shapiro-Wilk W-test). Forekomsten av fall vil bli målt og omstendighetene de oppstår under og deres konsekvenser vil bli beskrevet, kategorisert som ingen skade, mindre eller større skader. En multippel logistisk regresjonsanalyse vil bli brukt for å bestemme uavhengige prediktorer for fall. Variabler vil bli valgt for innføring i den logistiske modellen basert på resultatene av en univariat analyse. Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit-testen vil bli brukt for å vurdere hvor godt modellen redegjorde for spesifikke utfall. Prediksjonsmodellen for fall vil bli utviklet fra resultatene fra den multivariate analysen. Den prediktive poengsummen vil bli beregnet ved hjelp av oddsratiobasert scoringsmetode, og de nærmeste heltallsskårene vil bli tildelt hver prediktor. Modelldiskriminerende kraft vil bli evaluert av mottakeropererende karakteristisk område under kurveanalysen.

MÅL 2 - Data som registreres vil bli behandlet for å trekke ut parametere for gangart og dynamisk balanse. Forekomsten av fall, bruken av RAS og dens korrelasjon til risikoindeksene innen 14 dager etter oppfølging vil bli målt. Wilcoxon signed-rank test vil bli utført for å sammenligne antall fall før og etter bruk av P.A.St.A.

MÅL 3 - Spatio-temporale gangparametere, og demografiske og kliniske karakteristika til pasienter før terapier, vil bli sammenlignet ved å bruke Chi-kvadrat-testen, Fishers eksakte test, og uavhengige t-tester der det er hensiktsmessig.