A new method based on quiet stance baseline is more effective in identifying freezing in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Freezing, an episodic movement breakdown that goes from disrupted gait patterns to complete arrest, is a disabling symptom in Parkinson's disease. Several efforts have been made to objectively identify freezing episodes (FEs), although a standardized methodology to discriminate freezing from normal movement is lacking. Novel mathematical approaches that provide information in the temporal and frequency domains, such as the continuous wavelet transform, have demonstrated promising results detecting freezing, although still with limited effectiveness. We aimed to determine whether a computerized algorithm using the continuous wavelet transform based on baseline (i.e. no movement) rather than on amplitude decrease is more effective detecting freezing. Twenty-six individuals with Parkinson's disease performed two trials of a repetitive stepping-in-place task while they were filmed by a video camera and tracked by a motion capture system. The number of FEs and their total duration were determined from a visual inspection of the videos and from three different computed algorithms. Differences in the number and total duration of the FEs between the video inspection and each of the three methods were obtained. The accuracy to identify the time of occurrence of a FE by each method was also calculated. A significant effect of Method was found for the number (p = 0.016) and total duration (p = 0.013) of the FEs, with the method based on baseline being the closest one to the values reported from the videos. Moreover, the same method was the most accurate in detecting the time of occurrence, and the one reaching the highest sensitivity (88.2%). Findings suggest that threshold detection methods based on baseline and movement amplitude decreases capture different characteristics of Parkinsonian gait, with the first one being more effective at detecting FEs. Moreover, robust approaches that consider both time and frequency characteristics are more sensitive in identifying freezing.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».