Sensor-based gait analysis for the evaluation of gait and postural stability in Parkinson’s disease: the role in comparison with clinical ratings, self-assessment of the patient and posturography.
Sensor-based gait analysis for the evaluation of gait and postural stability in Parkinson’s disease: the role in comparison with clinical ratings, self-assessment of the patient and posturography.
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Original abstract
Hintergrund und Ziele: Das Gehen ist für die Aktivität im Alltag von wesentlicher Bedeutung. Kommt es durch Erkrankungen zu Einschränkungen des Gangs und der Gleichgewichtskontrolle, kann dies enorme Folgen haben. Die Mobilität, die Unabhängigkeit und die Lebensqualität können reduziert werden. Zudem sind Bewegungserkrankungen mit der Gefahr von rezidivierenden Stürzen und deren Folgen verbunden. Das idiopathische Parkinson-Syndrom (IPS) mit den Kardinalsymptomen Rigor, Tremor, Bradykinese und posturale Instabilität ist ist im Alltag durch jene Einschränkungen im Gang und der Gleichgewichtskontrolle charakterisiert. Die aktuellen Entwicklungen in der sensorbasierten Ganganalyse im Rahmen der Digitalisierung der Medizin haben die Intention die Diagnostik und Therapie dieser Einschränkungen zu verbessern. Ziel dieser Studie ist die umfassende Beurteilung des Gangs und der posturalen Stabilität beim IPS mittels sensorbasierter Ganganalyse. Es wird erörtert, wie Gangparameter mit der allgemeinen Motorik, der posturalen Stabilität und der Angst zu stürzen in Zusammenhang stehen. Dies soll dem Arzt objektive Informationen über das Krankheitsstadium, den Erkrankungsprogress, die Gleichgewichtskontrolle sowie die Gefahr zu stürzen generieren. Hierzu wird ein Vergleich mit etablierten Methoden aufgestellt. Objektive Parameter der sensorbasierten Ganganalyse werden mit subjektiven klinischen Skalen (Unified Parkinson Disease Rating Scale Teil III (UPDRS-III), Hoehn (H) und Yahr (Y) (H&Y), der subjektiven Selbsteinschätzung des Patienten (Falls Eficacy Scale-International (FES-I)) sowie objektiven Parametern der statischen Posturographie und dem Timed Up-and-Go Test (TUG) verglichen. Methoden: In dieser Studie wurden 206 IPS Patienten (71 weiblich (w), 135 männlich (m)) und 127 Kontrollprobanden (72 w, 55 m) von 07/2010 bis 11/2014 unter aktueller Therapie untersucht. Dazu wird von Neurologen ein klinischer Befund, die modifizierte Klassifikation nach H&Y und die Einstufung nach der UPDRS-III erhoben. Zudem füllen die Patienten zur Beurteilung der Selbsteinschätzung die FES-I und zur Erhebung der Motivation die Depressionsskala nach Zung aus. Die Ganganalyse erfolgt anhand des sensorbasierten Systems embedded Gait analysis using Intelligent Technology (eGaIT). Bei einer Subpopulation von 85 IPS Patienten (25 w, 59 m) und 38 Kontrollprobanden (10 w, 28 m) werden zusätzlich Parameter der statischen Posturographie mittels einer Druckmessplatte (Messung: 3 x 30 s je mit offenen und geschlossenen Augen, 100 Hz) und der TUG erhoben. Ergebnisse und Beobachtungen: Im Vergleich zu subjektiven klinischen Skalen zeigen sich signifikante Unterschiede der Gangparameter nach Krankheitsstadium (H&Y), nach dem Ausmaß der motorischen Symptome (UPDRS-III) und den Parametern Gang, Haltung und Zug-Test der UPDRS-III. Dabei fallen zwei Parameter besonders häufig auf: Schrittlänge und Ganggeschwindigkeit. Die Einschätzung des Arztes mittels klinischer Skalen lässt sich in einem größeren Umfang durch Gang- als durch Posturographieparameter abbilden. Beim Vergleich mit der subjektiven Einschätzung des Patienten mittels FES-I fallen zwischen den Gruppen geringe und hohe Sturzangst keine signifikanten Unterschiede auf. Patienten mit geringer Angst zu stürzen unterscheiden sich aber signifikanten in einigen Gang- und Posturographieparametern von Kontrollprobanden mit geringer Sturzangst. Der Vergleich mit objektiven Parametern zeigt, dass Gangparameter teils die Parameter der Posturographie widerspiegeln und Unterschiede in der Dauer des TUG abbilden können. (Praktische) Schlussfolgerungen: Die Ergebnisse unterstützen die Annahme, dass tragbare Sensoren zur objektiven Analyse des Gangs und der posturalen Stabilität genutzt werden können. Das generiert dem Arzt ergänzende Informationen für Diagnostik und Therapie bezüglich der Ausprägung der allgemeinen motorischen Symptome und der Gleichgewichtseinschränkung. Die Angst zu stürzen hingegen lässt sich nicht objektivieren. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, die Sturzangst anhand objektiver Daten zu relativieren und dem Patienten beim Erlernen einer adäquaten Selbsteinschätzung zu unterstützen. Die Schwächen des eGaIT-Systems liegen darin, dass teils nicht zwischen leichter und mäßiger Ausprägung der motorischen Symptome sowie zwischen den Anfangsstadien des idiopathisches Parkinson-Syndrom (IPS), d.h. zwischen fehlender und leichter posturaler Instabilität, unterschieden werden kann. Background and aims: Walking has a fundamental significance for activity of daily life. A decrease of gait and balance control caused by movement disorders can have enormous consequences. Mobility, independence and quality of life can be reduced. Besides, movement disorders can lead to recurrent falls and its effects. The idiopathic Parkinson‘s disease (PD) with its major symptoms rigor, tremor, bradykinesia and postural instability is characterized by those limitations in gait and postural control. In the context of digitalizing health care sensor-based gait analysis focuses on improving diagnostics and therapy of the mentioned limitations. The aim of this study is to evaluate gait and postural stability of PD patients by sensomotoric gait analysis. It is going to be discussed how general motor activity, postural stability and the fear of falling are rated in context to the gait parameters. It is the aim of this study to provide supportive objective information about disease stage, disease progress, balance control and the risk of falling for the physician. For this reason established methods are compared with gait analysis. Objective parameters from sensor-based gait analysis are compared to subjective clinical scores (UPDRS-III, Hoehn (H) & Yahr (Y) (H&Y), self-assessment of the patients (FES-I) and objective parameters from static posturography and the TUG. Methods: In this study 206 PD patients (71 female (f), 135 male (m) and 127 controls (72 f, 55 m) have been examined during current therapy from 07/2010 to 11/2014. Therefore the clinical status has been investigated by a neurologist and the modified H&Y classification and the UPDRS-III grading are measured. Moreover, to evaluate the self-rating and the motivation of the patients the FES-I and the Zung depression scale are analysed. The sensor-based system eGaIT is used for gait analysis. At a subpopulation of 85 PD patients (25 f, 59 m) and 38 controls (10 f, 28 m) parameters of static posturography and the TUG are additionally measured by pressure plate and stopwatch. Results: In comparison to subjective clinical scores gait parameters show significant differences in disease stage (H&Y), level of motor symptoms and the parameters Pull-Test, gait and posture of the UPDRS-III. In doing so two parameters are outstanding: stride length and gait speed. The study shows clinical gait parameters are superior to posturography in representing the clinical rating by physicians. In comparison with the subjective self-rating by the patients via FES-I no significant differences between the two groups (high and low fear of falling) are measured. In comparison patients with low fear of falling show significant differences in some gait and posturographic parameters compared to controls with low fear of falling. The comparison to objective parameters shows, that gait parameters can represent parts of the posturography and that differences in the duration of the TUG can be detected. Conclusion: The findings support the presumption that wearable sensors can be used to objectify gait analysis and postural stability. The gait analysis generates supplementary information of general motor activity and balance control for the physician for diagnosis and therapy. In contrast there is lack of objectivity according to the fear of falling. This leads to the necessity of qualifying the fear of falling with objective data and to support the patient acquiring adequate self-rating. The weaknesses of the eGaIT-system are based on the differentiation power between low and moderate occurrence of motor symptoms and between the initial stages of PD. That means to differentiate between absent and low postural instability.