Detecting Freezing of Gait in Parkinson Disease Using Multiple Wearable Sensors Sets During Various Walking Tasks Relative to Medication Conditions (DetectFoG): Protocol for a Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Freezing of gait (FoG) is one of the most disabling symptoms of Parkinson disease (PD). Detecting and monitoring episodes of FoG are important in the medical follow-up of patients to assess disease progression and functional impact and to adjust treatment accordingly. Although several questionnaires exist, they lack objectivity. Using wearable sensors such as inertial measurement units (IMUs) to detect FoG episodes offers greater objectivity and accuracy. There is no consensus on the number and location of IMU, type of algorithm, and method of triggering and scoring the FoG episodes. OBJECTIVE: The objective of this study is to investigate the use of multiple wearable sensors sets to detect FoG in patients with PD during various walking tasks under different medication conditions. METHODS: This single-center, prospective cohort study (DetectFoG) will include 18 patients with PD. Patients will be fitted with 7 IMUs and will walk a freezing-provoking path under different tasks-"single task," "dual motor task," or "dual cognitive task"-and medical conditions corresponding to levodopa medication ("on" or "off"). Passages will be videotaped, and 2 movement disorder specialists will identify FoG episodes in the videos. The accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of the most effective combination of wearable sensors for detecting FoG episodes will be studied. RESULTS: The study is currently in the data collection phase, having commenced recruitment in February 2024. Once all data have been gathered, the data analysis will commence. As of August 2024, 3 patients have been recruited. It is anticipated that the results will be published by the end of 2025. CONCLUSIONS: Detecting FoG episodes in various medical and clinical settings would provide a more comprehensive understanding of this phenomenon. Furthermore, it would enable reliable and objective monitoring of the progression of this symptom based on treatments and the natural course of the disease. This could serve as an objective tool for monitoring patients and assessing the severity and frequency of FoG. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT05822258; https://www.clinicaltrials.gov/study/NCT05822258. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/58612.
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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 | 0,018 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».