P64: Wearable sensing technology for Parkinson’s disease: preliminary results from the DIGI.PARK pilot
Notice bibliographique
Résumé
Background:Assessment scales for motor symptoms in Parkinson’s disease (PD) lack the sensitivity and resolution to monitor symptoms over time. Wearable sensors in people with PD have shown potential to assess motor symptoms. The DIGI.PARK study explores the use of consumer- and research-grade wearables such as Fitbit Sense (FS), Oura ring (OR) and Empatica E4 (EM) to track behavioral patterns and symptoms of PD over time.Method:The DIGI.PARK pilot study (12.2021 to 12.2022) included N = 30 participants living in Bergen, Norway (N=15 persons with PD and N=15 controls). Outcome measures: self-reported diary of symptoms and behavior combined with data streams from three wearable devices (FS, OR, EM). Data was collected over 2 weeks: continuously by devices, and diary data every second day consisting of activities, sleep, medication timing (PD) and symptom occurrence (PD). The device data were segmented into 24-hour epochs. Heart rate (HR), heart rate variability (HRV), acceleration, blood volume pulse (BVP), inter-beat interval (IBI), electrodermal activity, metabolic equivalent of task (MET) and hypnogram were visualized as time series. The resulting graphs were annotated with the reported diary data and a manual checking procedure was applied to determine the correlation between sensor outputs and the logged instances of activity, sleep and symptoms.Results:Self-reported behavior was discernable in the measurements of HR, EDA, BVP, HRV, acceleration, MET and hypnogram. We found considerable differences in device outputs regarding data type, data size, resolution, and periods of active measurements. Tremor symptoms were observable in the raw data provided by EM when worn on the affected hand. Behavioral patterns such as sleep, waking and physical activities were illustrated using aggregated data.Conclusion:Sensor congruence with diary data support their usefulness for long term monitoring of behavioral patterns and symptoms in PD. For PD research, output from consumer- and research-grade devices have both shown usefulness. The choice of device should be tailored to the purpose and be mindful of the specific strengths and weaknesses of different device types. Aggregated data allow for monitoring behavioral patterns over time, whereas raw data provided the resolution to discern symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».