Serviços digitais de diagnóstico e intervenção para a doença de Parkinson

Diagnóstico: O estado atual da arte no diagnóstico da DP gira principalmente em torno de avaliações clínicas baseadas na sintomatologia e no exame neurológico. Os critérios mais amplamente utilizados para diagnóstico são os critérios e instrumentos da Movement Disorder Society (MDS) (ou seja, O MDSUPDRS). Esses critérios são altamente dependentes da experiência do médico que diagnostica e, portanto, estão sujeitos a variabilidade. Além disso, estas avaliações clínicas são incapazes de acompanhar com precisão a progressão da doença ao longo do tempo, dificultando a prestação de cuidados personalizados.

Avaliação: desempenha um papel importante nestas consultas para ajudar os médicos a compreender o estado de saúde dos pacientes e a progressão da doença necessária para ajustar os planos de tratamento. Os métodos clínicos atuais baseiam-se no UPDRS, uma medida de resultados clínicos padrão que requer experiência clínica e treinamento e, portanto, é medida em consultas clínicas.

Informações adicionais podem ser obtidas a partir da descrição subjetiva dos sintomas dos pacientes e/ou por meio de alguns testes de caminhada curta, como o Timed Up and Go (TUG) de 3 metros realizado como um instantâneo na clínica. No entanto, os pacientes variam ao longo dos dias e as descrições subjetivas dependem de sua memória e observações em casa. Essas lembranças podem não ser confiáveis ​​ou carecer de detalhes suficientes (principalmente quando o paciente tem comprometimento cognitivo). Os testes de caminhada, embora de execução rápida, apresentam alta variabilidade devido às flutuações naturais dos sintomas do Parkinson ao longo do dia, ao estado de medicação ligada/desligada, bem como aos efeitos de “desempenho” ao realizar atividades em um ambiente clínico. Consequentemente, os regimes de cuidados de Parkinson são muitas vezes fornecidos numa base de tentativa e erro, resultando num atraso geral na oferta de cuidados, com sinais precoces de progressão da doença muitas vezes ignorados até que as condições se tornem mais graves, e intervenções como a fisioterapia são muitas vezes fornecidas demasiado tarde. Portanto, há uma forte necessidade de avaliações mais frequentes e precisas do Parkinson em um ambiente do mundo real para permitir cuidados mais direcionados e medidas e intervenções preventivas por meio da detecção precoce dos pontos de inflexão da doença. Aqui propomos avaliar três abordagens digitais para ver se elas fornecem mais informações para apoiar a tomada de decisão clínica usando marcha e características oftalmológicas. O estado da arte atual em diagnóstico neurológico inclui uma gama de técnicas tradicionais de exame clínico, como avaliações manuais da função neuro-ocular e neuromotora, bem como ferramentas tecnologicamente mais avançadas, como tecnologias de imagem (por exemplo, ressonância magnética). ) e testes eletrofisiológicos (por exemplo, ECG). Embora estes métodos tenham, sem dúvida, contribuído para avanços significativos na detecção e tratamento de distúrbios neurológicos, eles também apresentam várias limitações que as abordagens digitais superam. Os exames tradicionais da função neurológica, como avaliações manuais [UPDRS], dependem fortemente da experiência e do julgamento subjetivo de neurologistas especializados. Isto leva a inconsistências conhecidas na interpretação e pontuação do desempenho do paciente ao longo do tempo, particularmente no caso de doenças neurodegenerativas como a doença de Parkinson (DP), onde os pacientes normalmente consultam diferentes neurologistas residentes ao longo de vários anos.

Além disso, os exames manuais carecem de instrumentos de medição precisos, resultando em baixa precisão das medidas observadas (normalmente ~ 2 cm) e na incapacidade de detectar sinais subclínicos em estágio inicial. A DP é uma doença neurodegenerativa complexa e progressiva, com variabilidade significativa nas manifestações clínicas e na progressão da doença.

O seu diagnóstico e monitorização continuam a ser um desafio, baseando-se principalmente em exames clínicos que são subjetivos e muitas vezes não captam toda a extensão das flutuações dos sintomas.

Intervenção:

Permitir uma vida independente para uma sociedade em envelhecimento é um desafio fundamental para o Reino Unido e outros países desenvolvidos. O número de pacientes com LTCs está a aumentar e já têm as maiores necessidades de cuidados de saúde da população, exigindo 50% de todas as consultas de GP e 70% de todos os dias de cama e o seu tratamento e cuidados absorvem 70% dos orçamentos de cuidados agudos e primários em Inglaterra. Manter a mobilidade segura é um factor crítico que afecta a qualidade de vida e os papéis e responsabilidades da vida. Considerando apenas o Parkinson, uma análise mostrou que 1 em cada 37 pessoas será diagnosticada com DP durante a vida (2). FOG e FSG são aspectos gravemente debilitantes da doença que reduzem enormemente a qualidade de vida das PcP e contribuem para o dobro do risco de queda e lesões relacionadas (2). É vital que forneçamos uma solução para apoiar as PcP com uma marcha mais fluida e segura, maior independência e melhor gestão e cuidados da doença. A sinalização com estímulos visuais, auditivos ou somatossensoriais é um método bem documentado e clinicamente validado para superar o FOG Referência do Formulário IRAS: IRAS Versão 6.3.6

Data:

8 340549/1665763/37/423 e FSG. Estudos de pesquisa também mostraram que as modalidades de dicas melhoram a marcha em PcP durante a caminhada livre e na esteira, ao mesmo tempo que melhoram o equilíbrio e reduzem a necessidade de suporte estabilizador. Parâmetros da marcha, como frequência do passo, comprimento da passada e simetria da marcha, demonstraram ser mensuráveis ​​​​com sensores de movimento inercial para avaliação da qualidade da marcha. Estudos demonstraram que a medição objetiva da doença pode melhorar os resultados do tratamento na DP. Existem produtos básicos de dicas visuais e rítmicas disponíveis (como sapatos a laser, um aplicativo de metrônomo e um botão vibracional), no entanto, eles ainda são baseados em dicas contínuas simples que apresentam limitações profundas na usabilidade e eficácia no ambiente cotidiano e não incluem marcha sistemas analíticos para facilitar melhores resultados e experiência do paciente. O sistema gaitQ será a primeira solução exclusiva que utiliza inteligência artificial e dicas adaptativas inteligentes para ajudar os pacientes a superar efetivamente FOG e FSG em seu ambiente diário, melhorando ao mesmo tempo a qualidade da marcha. Um estudo acadêmico anterior de prova de conceito realizado na Universidade de Oxford em 2019, antes da formação da empresa gaitQ, avaliou dicas de vibração responsivas usando 17 pacientes durante 31 horas em um ambiente clínico. Este estudo demonstrou que a sinalização responsiva pode reduzir o FOG e melhorar a qualidade da marcha. Mais recentemente, o financiamento do NIHR i4i Connect (concluído em novembro de 2021) permitiu que a gaitQ avançasse seu dispositivo de pesquisa para um protótipo comercial e conduzisse avaliação interna de produtos com 22 PwP. 91% dos participantes relataram um impacto positivo do dispositivo gaitQ: ajudou a estimular o movimento das pernas, aumentar o foco durante a caminhada, manter o ritmo e aumentar a confiança na caminhada. A análise quantitativa das métricas da marcha mostrou uma redução de cerca de 60% dos eventos FOG e FSG, tanto na duração quanto na ocorrência. Além disso, o comprimento da passada dos participantes aumentou 11%, enquanto a frequência do passo diminuiu 16%, sendo ambos resultados fundamentais para uma caminhada mais natural e estável; Nossos algoritmos de aprendizado de máquina foram testados em dois estudos de Parkinson, alcançando uma média de 87% de sensibilidade e 85% de especificidade. A validação contínua no laboratório determina ainda mais a validade e a confiabilidade da métrica da marcha e estima o efeito das dicas nas transferências, na mobilidade e na resistência.