Quantitative Motor Assessment In Parkinson's Disease (PD) with the MovAlyzeR® Digital Writing Tablet (P3.072)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: 1) Determine what quantitative motor function test variables best distinguish between subjects with and without Parkinsonism. 2) Correlate findings from quantitative motor testing with standard measures of motor function (Unified Parkinson’s Disease Rating Scale-UPDRS-III). Background: Ordinal rating scales that measure motor function in Parkinsonism can be subjective and may be unable to detect subtle abnormalities. Automated quantitative assessments are of interest due to their objectivity and sensitivity. Design/Methods: 50 subjects (26 patients with Parkinsonism and 24 patients with other neurological disorders) were assessed with the UPDRS and MovAlyzeR®, a digital writing tablet able to measure velocity, acceleration and amplitude of upper extremity movements. Subjects were tested under single and dual task conditions with cognitive distraction. Group means were compared using Mann-Whitney U-tests. Relationships between UPDRS-III and quantitative motor function test scores were assessed using partial correlations adjusted for age. Results: Stroke velocity was slower in Parkinsonian subjects under both single and dual task conditions (p=.046 for single task; p=.072 for dual task), controlling for subject age. Similarly, velocity and acceleration during sentence writing were slower in Parkinsonian subjects (p=.014; p=.051, respectively). Total UPDRS motor scores negatively correlated with stroke velocity (single task r=-.278, p=.062; dual task r=-.379, p=.009). Among UPDRS domains, the strongest correlation was with bradykinesia items (single task r=-.297, p=.045; dual task r=-.377, p=.010). There was also a trend towards correlation between Montreal Cognitive Assessment performance and difference between single and dual task velocity for the non-dominant hand (r=.328, p=.089). Conclusions: MovAlyzeR® quantitative testing distinguished between subjects with Parkinsonism and controls, and stroke velocity and acceleration correlated well with UPDRS motor scores, particularly with measures of bradykinesia rather than tremor. Future studies will examine whether quantitative testing can assess Parkinsonism and changes associated with progression or treatment more sensitively than UPDRS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».