Digital diagnostikk og intervensjonstjenester for Parkinsons sykdom

Diagnose: Nåværende teknikk innen diagnostisering av PD dreier seg primært om kliniske vurderinger basert på symptomatologi og nevrologisk undersøkelse. De mest brukte kriteriene for diagnose er Movement Disorder Society (MDS) kriterier og instrument (dvs. MDSUPDRS). Disse kriteriene er svært avhengige av ekspertisen til den diagnostiserende legen, og er derfor gjenstand for variasjon. Videre er disse kliniske vurderingene ikke i stand til å spore sykdomsprogresjon nøyaktig over tid, noe som gjør det vanskelig å gi personlig omsorg.

Vurdering: spiller en viktig rolle i disse konsultasjonene for å hjelpe klinikere med å forstå pasienters helsestatus og sykdomsprogresjon som er nødvendig for å justere behandlingsplaner. Nåværende kliniske metoder er avhengige av UPDRS, et standard klinisk utfallsmål som krever klinisk ekspertise og opplæring og som dermed måles ved kliniske avtaler.

Ytterligere informasjon kan hentes fra pasienters subjektive beskrivelse av symptomene og/eller via noen korte gangtester, for eksempel 3 meter Timed Up and Go (TUG) utført som et øyeblikksbilde i klinikken. Pasientenes variasjon gjennom og mellom dager, og subjektive beskrivelser er avhengige av deres hukommelse og observasjoner hjemme. Disse erindringene kan være upålitelige eller mangle nok detaljer (spesielt når pasienten har kognitiv svikt). Gangtester, selv om de er raske å utføre, viser stor variasjon på grunn av naturlige svingninger av Parkinsons symptomer gjennom dagen, av/på medisineringsstatus så vel som de "utførende" effektene når du utfører aktiviteter i en klinisk setting. Følgelig gis Parkinsons omsorgsregimer ofte på prøving-og-feil-basis, med resulterende generell forsinkelse i tilbudet av omsorg, med tidlige tegn på sykdomsprogresjon ofte forbigått inntil tilstandene blir mer alvorlige, og intervensjoner som fysioterapi blir ofte gitt for sent. Derfor er det et sterkt behov for hyppigere og mer nøyaktige Parkinson-vurderinger i et virkelig miljø for å muliggjøre mer målrettet omsorg og forebyggende tiltak og intervensjoner via tidlig oppdagelse av sykdomsbøyningspunkter. Her foreslår vi å evaluere tre digitale tilnærminger for å se om de gir ytterligere informasjon for å støtte kliniske beslutninger ved bruk av gangart og oftalmiske funksjoner. Den nåværende toppmoderne innen nevrologisk diagnostikk inkluderer en rekke tradisjonelle kliniske undersøkelsesteknikker, som manuelle nevro-okulære og nevro-motoriske funksjonsvurderinger, samt mer teknologisk avanserte verktøy, som bildeteknologi (f.eks. MR) ) og elektrofysiologiske tester (f.eks. EKG). Selv om disse metodene utvilsomt har bidratt til betydelige fremskritt innen oppdagelse og håndtering av nevrologiske lidelser, presenterer de også flere begrensninger som digitale tilnærminger overvinner. Tradisjonelle undersøkelser av nevrologisk funksjon, slik som manuelle vurderinger [UPDRS], er sterkt avhengig av ekspertise og subjektiv vurdering fra spesialiserte nevrologer. Dette fører til kjente inkonsekvenser i tolkning og scoring av pasientytelse over tid, spesielt i tilfelle av nevrodegenerative sykdommer som Parkinsons sykdom (PD), hvor pasienter vanligvis konsulterer forskjellige fastboende nevrologer over flere år.

I tillegg mangler manuelle undersøkelser presise måleinstrumenter, noe som resulterer i lav presisjon av observerte målinger (typisk ~ 2 cm) og manglende evne til å oppdage subkliniske tegn i tidlig stadium. PD er en kompleks og progressiv nevrodegenerativ lidelse med betydelig variasjon i kliniske manifestasjoner og sykdomsprogresjon.

Diagnosen og overvåkingen av den er fortsatt en utfordring, hovedsakelig basert på kliniske undersøkelser som er subjektive og ofte ikke fanger opp hele omfanget av symptomsvingninger.

Innblanding:

Å muliggjøre selvstendig liv for et aldrende samfunn er en sentral utfordring for Storbritannia og andre utviklede land. Antall pasienter med LTC-er øker og har allerede de største helsebehovene i befolkningen, og krever 50 % av alle fastlegeavtaler og 70 % av alle sengedager, og deres behandling og omsorg absorberer 70 % av akutt- og primærhelsebudsjettene i England. Å opprettholde trygg mobilitet er en kritisk faktor som påvirker livskvalitet og livsroller og ansvar. Med tanke på Parkinsons alene, har en analyse vist at 1 av 37 personer vil bli diagnostisert med PD i løpet av livet (2). FOG og FSG er alvorlig svekkende aspekter ved sykdommen som i stor grad reduserer livskvaliteten til PwP og bidrar til dobbelt økt fallrisiko og relaterte skader (2). Det er viktig at vi tilbyr en løsning for å støtte PwP med en mer flytende og trygg gangart, større uavhengighet og bedre sykdomsbehandling og omsorg. Cueing med visuelle, auditive eller somatosensoriske stimuli er en godt dokumentert og klinisk validert metode for å overvinne FOG IRAS Skjemareferanse: IRAS versjon 6.3.6

Dato:

8 340549/1665763/37/423 og FSG. Forskningsstudier har også vist at cue-modaliteter forbedrer gangarten i PwP under både fri- og tredemøllegåing, samtidig som de forbedrer balansen og reduserer behovet for stabiliserende støtte. Gangparametere som skrittfrekvens, skrittlengde og gangsymmetri har vist seg å være målbare med treghetsbevegelsessensorer for vurdering av gangkvalitet. Studier har vist at objektiv måling av sykdommen kan forbedre behandlingsresultater ved PD. Det er grunnleggende visuelle og rytmiske cue-produkter tilgjengelig (som lasersko, en metronom-app og en vibrasjonsknapp), men de er fortsatt basert på enkle kontinuerlige signaler som har dype begrensninger på brukervennlighet og effektivitet i det daglige miljøet, og som ikke inkluderer ganglag. analysesystemer for å legge til rette for bedre pasientresultat og opplevelse. GaitQ-systemet vil være den første unike løsningen som bruker kunstig intelligens og smart adaptiv cueing for å hjelpe pasienter med å effektivt overvinne FOG og FSG i deres daglige miljø og samtidig forbedre gangkvaliteten. En tidligere proof-of-concept akademisk studie utført ved University of Oxford i 2019 før gaitQ-selskapsdannelsen, evaluerte responsiv vibrasjonssignal ved bruk av 17 pasienter over 31 timer i en klinisk setting. Denne studien viste at responsiv cueing kan redusere FOG og forbedre gangkvaliteten. Mer nylig gjorde NIHR i4i Connect-finansiering (fullført i november 2021) det mulig for gaitQ å avanserte forskningsenheten sin til en kommersiell prototype og gjennomføre intern produktevaluering med 22 PwP. 91 % av deltakerne rapporterte en positiv innvirkning av gaitQ-enheten: den bidro til å fremskynde benbevegelser, øke fokus under gange, opprettholde tempo og øke selvtilliten til å gå. Den kvantitative analysen av gangmålinger har vist rundt 60 % reduksjon av FOG- og FSG-hendelser i både varighet og forekomst. Dessuten økte deltakernes skrittlengde med 11 %, mens skrittfrekvensen ble redusert med 16 %, begge er nøkkelresultater mot mer naturlig og stabil gange. Våre maskinlæringsalgoritmer har blitt testet mot to Parkinsons studier, og oppnådde et gjennomsnitt på 87 % sensitivitet og 85 % spesifisitet. Pågående validering i laboratoriet bestemmer ytterligere gyldigheten og påliteligheten til gangmetrikken og estimerer effekten av cuing på overføringer og mobilitet og utholdenhet.