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Enregistrement W4289731127 · doi:10.3389/fninf.2022.878279

A standardized accelerometry method for characterizing tremor: Application and validation in an ageing population with postural and action tremor

2022· article· en· W4289731127 sur OpenAlex
Etienne Gauthier-Lafrenière, Meshal Aljassar, Vladimir V. Rymar, John Milton, Abbas F. Sadikot

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroinformatics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchWeston Brain Institute
Mots-clésAccelerometerPhysical medicine and rehabilitationAction (physics)Computer scienceMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ordinal scales based on qualitative observation are the mainstay in the clinical assessment of tremor, but are limited by inter-rater reliability, measurement precision, range, and ceiling effects. Quantitative tremor evaluation is well-developed in research, but clinical application has lagged, in part due to cumbersome mathematical application and lack of established standards. Objectives: To develop a novel method for evaluating tremor that integrates a standardized clinical exam, wrist-watch accelerometers, and a software framework for data analysis that does not require advanced mathematical or computing skills. The utility of the method was tested in a sequential cohort of patients with predominant postural and action tremor presenting to a specialized surgical clinic with the presumptive diagnosis of Essential Tremor (ET). Methods: Wristwatch accelerometry was integrated with a standardized clinical exam. A MATLAB application was developed for automated data analysis and graphical representation of tremor. Measures from the power spectrum of acceleration of tremor in different upper limb postures were derived in 25 consecutive patients. The linear results from accelerometry were correlated with the commonly used non-linear Clinical Rating Scale for Tremor (CRST). Results: The acceleration power spectrum was reliably produced in all consecutive patients. Tremor frequency was stable in different postures and across patients. Both total and peak power of acceleration during postural conditions correlated well with the CRST. The standardized clinical examination with integrated accelerometry measures was therefore effective at characterizing tremor in a population with predominant postural and action tremor. The protocol is also illustrated on repeated measures in an ET patient who underwent Magnetic Resonance-Guided Focused Ultrasound thalamotomy. Conclusion: Quantitative assessment of tremor as a continuous variable using wristwatch accelerometry is readily applicable as a clinical tool when integrated with a standardized clinical exam and a user-friendly software framework for analysis. The method is validated for patients with predominant postural and action tremor, and can be adopted for characterizing tremor of different etiologies with dissemination in a wide variety of clinical and research contexts in ageing populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle