Integrated robotics platform with haptic control differentiates subjects with Parkinson’s disease from controls and quantifies the motor effects of levodopa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of integrated robotic technology to quantify the spectrum of motor symptoms of Parkinson's Disease (PD) has the potential to facilitate objective assessment that is independent of clinical ratings. The purpose of this study is to use the KINARM exoskeleton robot to (1) differentiate subjects with PD from controls and (2) quantify the motor effects of dopamine replacement therapies (DRTs). METHODS: Twenty-six subjects (Hoehn and Yahr mean 2.2; disease duration 0.5 to 15 years) were evaluated OFF (after > 12 h of their last dose) and ON their DRTs with the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) and the KINARM exoskeleton robot. Bilateral upper extremity bradykinesia, rigidity, and postural stability were quantified using a repetitive movement task to hit moving targets, a passive stretch task, and a torque unloading task, respectively. Performance was compared against healthy age-matched controls. RESULTS: Mean hand speed was 41% slower and 25% fewer targets were hit in subjects with PD OFF medication than in controls. Receiver operating characteristic (ROC) area for hand speed was 0.94. The torque required to stop elbow movement during the passive stretch task was 34% lower in PD subjects versus controls and resulted in an ROC area of 0.91. The torque unloading task showed a maximum displacement that was 29% shorter than controls and had an ROC area of 0.71. Laterality indices for speed and end total torque were correlated to the most affected side. Hand speed laterality index had an ROC area of 0.80 against healthy controls. DRT administration resulted in a significant reduction in a cumulative score of parameter Z-scores (a measure of global performance compared to healthy controls) in subjects with clinically effective levodopa doses. The cumulative score was also correlated to UPDRS scores for the effect of DRT. CONCLUSIONS: Robotic assessment is able to objectively quantify parkinsonian symptoms of bradykinesia, rigidity and postural stability similar to the UPDRS. This integrated testing platform has the potential to aid clinicians in the management of PD and help assess the effects of novel therapies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».