Smartphone software for home monitoring of motor symptoms in Parkinson's disease: the CloudUPDRS smartphone software in Parkinson's (CUSSP) study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the validity of smartphone software for objective monitoring of motor symptoms in patients with Parkinson’s disease (PD). \n \nBackground: Although the MDS-Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS) scale part III remains the most commonly used framework with which to assess motor impairment in Parkinson’s disease in clinical practice and research [1], it remains subjective and is usually performed infrequently due to the clinical effort required to complete it. Markedly confounded by the day-to-day motor fluctuations many patients face, unitary UPDRS scores poorly reflect individual patient symptoms and reduce power in interventional trials. A number of wearable, smartphone and sensor-based solutions have been proposed that allow patients to monitor symptoms either continuously or at high-frequency without the need for clinical input but the validity of these tools remains untested within well-designed prospective clinical trials. In this study, we validate CloudUPDRS smartphone measures [2] against clinical UPDRS assessment. \n \nMethod: The CloudUPDRS Smartphone Software in Parkinson’s (CUSSP) study is a pre-registered pilot multi-site, randomised study. Inclusion criteria were: diagnosis of idiopathic Parkinson’s disease according to Brain Bank criteria, age over 18 years, and Montreal Cognitive Assessment score over 20/30. Sixty patients (females, n = 20) were included so far. Each patient underwent a video-recorded MDS-UPDRS part III clinical examination, and a simultaneous range of UPDRS-style smartphone-based assessments. Objective smartphone measures were used to predict the mean clinical UPDRS rating of 3 neurologists based on video assessment, blinded to the patient’s medication state. \n \nResults: Mean (+/- sd) age was 68 (± 9.5) years. Mean disease duration was 5 (± 4.7) years, with mean Hoehn and Yahr stage of 2. The primary outcome was the predictive accuracy of the smartphone score for the blinded MDS-UPDRS rating score at baseline assessment. Comprehensive analyses are ongoing and will be presented. \n \nConclusion: The current study is ongoing. We suggest that objective smartphone assessments may allow high-frequency at-home assessment of motor symptoms in PD, and that such a granular picture may be empowering to patients and beneficial to their medical teams and clinical researchers alike.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».