Evaluation of stride clusters from sensor-based gait analysis compared to established clinical scales in Parkinson's disease
Evaluation of stride clusters from sensor-based gait analysis compared to established clinical scales in Parkinson's disease
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Original abstract
1. Hintergrund und Ziele Das Parkinson-Syndrom ist nach der Alzheimer-Demenz die häufigste neurologische Erkrankung, deren Prävalenz mit dem Lebensalter zunimmt. Durch den demographischen Wandel wird die Zahl der Betroffenen in Zukunft weiter steigen. Parkinson ist durch das Kardinalsymptom Bradykinese und mindestens einem weiteren der folgenden Symptome: Rigor, Ruhetremor, Haltungsinstabilität charakterisiert. Da der Gang ein wichtiger Teil der Einschränkungen bei Parkinson-Patienten ist, zählt besonders die Ganganalyse zu den wichtigsten diagnostischen Mitteln. Durch die Entwicklung von objektiven Ganganalyseverfahren können beispielsweise durch Sensorik verschiedene Gangparameter erfasst werden. Häufig werden bei Ganganalysen alle Schritte zusammen, beziehungsweise ausschließlich die konstanten Schritte in der Mitte des Gangtests betrachtet. Eine Gehstrecke bei der Ganganalyse besteht allerdings aus Ganginitialisierung, einer Phase mit konstanten Schritten und Abbremsphase. Daher wurden in dieser Arbeit verschiedene Schrittcluster gebildet, um zu untersuchen, ob sich diese voneinander und von der Gesamtheit der Schritte unterscheiden. Weiterführend war das Ziel, die klinische Aussagekraft dieser Cluster hinsichtlich der für die Ganganalyse entscheidenden Kardinalsymptome Bradykinese und Posturale Instabilität zu beurteilen und daraus Konsequenzen zur klinischen Auswertroutine zu ziehen. 2. Methoden Die Daten dieser Arbeit stammen aus einer bereits durchgeführten klinischen Studie, die am Universitätsklinikum Erlangen im Rahmen der Emerging Fields Initiative „EFI Moves“ durchgeführt wurde. Hierbei wurden die Baseline-Daten der von 38 Patienten absolvierten 4*10m-Ganganalysen untersucht. Die erfassten Doppelschritte wurden mithilfe eines selbst entwickelten Labelmusters gekennzeichnet. Anschließend wurde mithilfe einer Visualisierungssoftware untersucht, ob durch den Algorithmus alle wesentlichen Doppelschritte erkannt wurden und ggf. die Label der Doppelschritte angepasst. Die gelabelten Doppelschritte wurden in die Cluster mittlere Schritte Ⓜ, Randschritte Ⓡ, sowie Anfangsschritte Ⓐ und Endschritte Ⓔ zusammengefasst. 3. Ergebnisse und Beobachtungen Sowohl bei Patienten mit unterschiedlich stark ausgeprägter Bradykinese, als auch Posturaler Instabilität können signifikante Unterschiede zwischen den verschiedenen Schrittclustern festgestellt werden. Besonders deutlich unterscheiden sich die Randcluster von Cluster Ⓜ, für die Bradykinese zeigt Cluster Ⓔ die größte Relevanz. Diese Unterschiede können insbesondere bei eingeschränkten Patienten beobachtet werden. Allgemein enthalten die mittleren Doppelschritte die konstantesten Schritte mit der geringsten Variabilität und weisen eine höhere Doppelschrittlänge, eine kürzere Doppelschrittzeit und eine höhere Ganggeschwindigkeit auf als die anderen Cluster. 4. (Praktische) Schlussfolgerungen und Diskussion In dieser Arbeit wurde gezeigt, dass sich die unterschiedlichen Herausforderungen der verschiedenen Gangphasen durch signifikante Unterschiede zwischen den verschiedenen Schrittclustern widerspiegeln. Um einen Überblick und Gesamteindruck zu erhalten, können alle Schritte zusammen oder nur die konstanten Schritte in der Mitte des Gangtests betrachtet werden. Für eine genauere Betrachtung ist es aber mindestens genauso wichtig, die verschiedenen Schrittgruppen zu analysieren. Insbesondere die Randschritte und weiterführend auch die Drehschritte können krankheitsrelevante Informationen enthalten, die sonst nicht erfasst werden. Daher sollte der Fokus bei der klinischen Auswertroutine vermehrt auf den nicht-konstanten Schritten liegen. 1. Background and objectives Parkinson's disease is the most common neurological disease after Alzheimer's disease, whose prevalence increases with age. Due to demographic change, the number of people affected will continue to rise in the future. Parkinson's disease is characterized by the cardinal symptoms bradykinesia with at least one more of the following symptoms: rigidity, tremor at rest, postural instability. Since gait is an important part of the limitations in Parkinson's patients, gait analysis in particular is one of the most important parts in diagnostics. Through the development of objective gait analyses, such as inertial measurement units, various gait parameters can be recorded. It’s a common procedure that gait analysis systems pool all strides together or analyse only the constant strides in the middle of the gait test. However, a gait bout consists of gait initialization, steady-state gait and gait termination. All parts of a standardized gait test potentially give different information about the gait impairment. Therefore, in this thesis different stride clusters were generated in order to determinate whether they differ from each other and from the totality of steps. Further, the aim was to evaluate the clinical significance of these clusters concerning gait-related cardinal symptoms bradykinesia and postural instability and to draw conclusions for the clinical evaluation routine. 2.Design & Methods The data in this thesis belongs to a previously conducted clinical study at the University Hospital Erlangen, Germany, as part of the Emerging Fields Initiative “EFIMoves”. The baseline data of standardized 4*10m inertial sensor-based gait analyses of 38 PD patients were analysed. Within the recorded sensor signals, strides were detected based on a self-evaluated label pattern. Subsequently, a visualization software was used in a quality control process to evaluate whether the algorithm automatically detected all essential strides and, if necessary, adapted the labels of the strides. The labelled strides were summarized into these clusters: middle strides Ⓜ, non-constant strides Ⓡ, as well as initial strides Ⓐ and final strides Ⓔ. 3. Observations & Results The analysis of patients with varying degrees of bradykinesia and postural instability showed significant differences between the different stride clusters. The non-constant clusters differed particularly from cluster Ⓜ. For bradykinesia, cluster Ⓔ shows the greatest relevance. These differences were observed rather often in more severely impaired patients. In general, the middle strides contain the most constant strides with the smallest variability and have a higher stride length, a shorter stride time and a higher gait velocity than the other clusters. 4. Conclusions In this thesis it has been shown that the various challenges of the different gait phases (gait initialization, stead-state gait and gait termination) are reflected by significant disparities between the different stride clusters. Therefore, it is important to not only pool all strides together for data analysis, or to analyse only the constant strides in the middle of a gait bout. But rather it’s just as necessary to look at the separated stride clusters. Especially the non-constant strides and, in addition, the turning strides are considered to contain disease-relevant information that would otherwise not be analysed separately. Therefore, the clinical evaluation routine should focus more on gait clusters e.g. of non-constant strides instead of interpreting gait impairment based on all detected strides of a standardized gait test.