Summary
Dit innovatieve apparaat maakt gebruik van Magneto-inertiële sensoren om gang-en activiteitsanalyse in ongecontroleerde omgevingen mogelijk te maken. Momenteel in het kwalificatieproces als een uitkomstmaat in het Europees medisch Agentschap, een van de toepassingen zal zijn om te dienen als een klinisch eindpunt in klinische proeven in neuromusculaire ziekten.
Abstract
Huidige uitkomsten in de neuromusculaire stoornis klinische proeven omvatten motorische functie schalen, getimede tests, en sterkte maatregelen uitgevoerd door getrainde klinische evaluatoren. Deze maatregelen zijn enigszins subjectief en worden uitgevoerd tijdens een bezoek aan een kliniek of ziekenhuis en vormen daarom een punten beoordeling. Punten beoordelingen kunnen worden beïnvloed door de dagelijkse toestand van de patiënt of factoren zoals vermoeidheid, motivatie, en interhuidige ziekte. Om een Home-based monitoring van gang en activiteit mogelijk te maken, is een draagbare Magneto-inertiële sensor (WMIS) ontwikkeld. Dit apparaat is een bewegings monitor die bestaat uit twee zeer lichte horloge achtige sensoren en een docking station. Elke sensor bevat een Tri-axiale versnellingsmeter, gyroscoop, magnetometer en een barometer die lineaire acceleratie, hoeksnelheid, het magnetische veld van de beweging in alle richtingen en barometrische hoogte opneemt. De sensoren kunnen op de pols, enkel of rolstoel worden gedragen om de bewegingen van het onderwerp gedurende de dag te registreren. Het docking station maakt het uploaden en opladen van sensor batterijen tijdens de nacht mogelijk. Gegevens worden geanalyseerd met behulp van eigen algoritmen voor het berekenen van parameters die representatief zijn voor het type en de intensiteit van de uitgevoerde beweging. Deze WMIS kan een set digitale biomerkers opnemen, inclusief cumulatieve variabelen, zoals het totale aantal meters dat liep, en beschrijvende gang-variabelen, zoals het percentage van de meest snelle of langste stap dat de topprestaties van de patiënt boven een vooraf gedefinieerde tijdsperiode.
Introduction
Een aantal potentiële therapieën zijn in ontwikkeling voor de behandeling van genetische neuromusculaire ziekten. Deze ziekten omvatten Duchenne spierdystrofie (DMD) en spinale musculaire atrofie (SMA) type 3. Proefpersonen met deze ziekten in eerste instantie met proximale onderste ledematen zwakte die leidt tot progressieve moeilijkheden bij ambulatie. De laatste stap in translationeel onderzoek is het aantonen van de werkzaamheid van een mogelijke behandeling of aanpak in een klinisch onderzoek. Er zijn specifieke, kwantificeerbare, objectieve en betrouwbaardere maatregelen nodig. Het belang van dergelijke maatregelen werd onlangs benadrukt door het falen van de fase IIb ataluren trial1 en de fase III biomarin trial2. Een van de waarschijnlijke verklaringen voor deze mislukkingen was de variabiliteit en de niet-lineaire evolutie van de primaire uitkomstmaat van deze proeven, de 6 minuten lopen test3 (6 mwt). Het verhogen van de betrouwbaarheid en gevoeligheid voor de verandering van de uitkomst maatregelen en het begrijpen van de factoren die tot hun variatie leiden, kunnen ertoe bijdragen dat het aantal mislukte proefversies met betrekking tot de belangrijkste uitkomst maatregelen afneemt.
Een van de beperkingen van de huidige uitkomsten is de subjectiviteit van de beoordeling. Om de objectiviteit van beoordelingen verder te vergroten, toonde Heberer et al.4 aan dat door middel van een marker set en het gebruik van een gang analyse software, er een significante toename van de paslengte was bij patiënten die werden behandeld met steroïden in vergelijking met de naïeve groep. Heup gewrichts kinetiek zijn vroege markers van proximale zwakte bij patiënten met DMD en reageren op verandering met steroïde interventie, wat de enige beschikbare behandeling is voor deze patiënten. Gait-laboratoria zijn echter alleen beschikbaar in grote klinieken. Bovendien zijn laboratorium evaluaties punt beoordelingen en kan de conditie van een patiënt sterk variëren op basis van dag tot dag als gevolg van factoren zoals vermoeidheid, motivatie en interactuele ziekte.
Het gebruik van continue en Home-based metingen moet zowel een meer objectieve als een meer globaal representatieve beoordeling bereiken. In andere gebieden van Neurologie, bijvoorbeeld Parkinson5 of multiple sclerose6, hebben verschillende studies de haalbaarheid, betrouwbaarheid en consistentie beoordeeld met andere maatregelen van verschillende sensoren, waaronder versnellingsmeters met of zonder gyrometers of magnetometers, maar geen van deze apparaten is momenteel een gouden standaard voor de evaluatie van patiënten tijdens klinische proeven. Op het gebied van neuromusculaire ziekten is er momenteel geen gevalideerde methode voor continue thuis monitoring van patiënten. In de afgelopen jaren heeft het Instituut voor myologie in Parijs, door een nauwe samenwerking tussen clinici en ingenieurs, verschillende apparaten ontwikkeld voor de beoordeling van de bovenste ledematen om de sterkte van de bovenste ledematen nauwkeurig te evalueren en de functie7,8 , 9. een draagbare Magneto-inertiële sensor (WMIS; dat wil zeggen, actimyo) is ontwikkeld in samenwerking met een bedrijf dat gespecialiseerd is in navigatiesystemen. In eerste instantie een bewakings apparaat gewijd aan niet-ambulante proefpersonen met neuromusculaire aandoeningen zoals DMD en SMA10,11, hetzelfde apparaat is nu gebruikt om ambulante patiënten in twee verschillende configuraties te monitoren: sensoren op beide enkels of één sensor aan de pols en de andere op de enkel. De configuratie voor een niet-ambulante populatie bestaat uit een sensor in de rolstoel en de andere aan de pols.
Deze WMIS is in staat om alle bewegingen van de ledemaat waarop het is geplaatst nauwkeurig vast te leggen en te kwantificeren. Het meetprincipe is gebaseerd op het gebruik van Micro-elektromechanische systeem (MEMS) inertiële sensoren en magnetometers die worden bediend via Magneto-inertiële vergelijkingen. Speciale algoritmen zorgen voor nauwkeurige kwalificatie en kwantificering van patiëntenbewegingen in een niet-gecontroleerde omgeving.
Het algemene doel van de methode is de identificatie en kwantificering van elke beweging die een patiënt over een vooraf bepaalde periode produceert, en deze maatregelen te integreren in ziektespecifieke uitkomst maatregelen die representatief zijn voor de voorwaarde gedurende een bepaalde tijd.
Om ambulante en niet-ambulante patiënten met bewegingsstoornissen thuis effectief te kunnen beoordelen, moet het apparaat aan de patiënt worden verstrekt door een getrainde service checker die ervoor zorgt dat de instructies zijn begrepen. Een onderzoeker en een patiëntenhandboek worden bij het apparaat meegeleverd. Deze WMIS wordt momenteel gebruikt als een verkennende uitkomstmaat in een aantal klinische studies voor neuromusculaire en neurologische ziekten (NCT03351270, NCT02780492, NCT01385917, NCT03039686, NCT03368742, NCT02500381). Er zijn specifieke procedures ontwikkeld die zijn aangepast aan de pathologie en/of het ontwerp van de klinische proef.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Elk gebruik van het hulpmiddel moet worden uitgevoerd in overeenstemming met de regels die zijn vastgesteld door het referentie protocol, gevalideerd door de ethische Commissie en de nationale regelgevende instanties van het land. Het gebruik van het apparaat en de verschillende daaraan verbonden elementen moeten worden uitgevoerd binnen het beoogde gebruik zoals beschreven in de handleiding van de patiënt.
Opmerking: om in aanmerking te komen voor gebruik van de WMIS, moet de patiënt ouder zijn dan 5 jaar, in staat zijn om de gebruiksregels te begrijpen en te volgen, geïnformeerde toestemming te geven, affiliate of begunstigde te zijn van een socialezekerheidsstelsel, en in staat zijn om aan alle protocol vereisten te voldoen. Er zijn geen specifieke uitsluitingscriteria.
1. voorbereidingen treffen voor het bezoek van de deelnemer aan het klinisch centrum
- Controleer de inhoud van de koffer: (1) het dockingstation om de sensoren 's nachts aan te sluiten voor het uploaden van gegevens op een USB-stick en het opladen van batterijen, (2) het netsnoer is verdeeld in twee delen om het dockingstation op een voeding te verbinden, (3) de Ethernet-kabel toestaan interface met een router, (4) de twee sensoren om dagelijkse activiteit opname toe te staan, (5) banden voor bevestiging van de sensoren afhankelijk van de gekozen configuratie en ambulante status van de deelnemer (enkel-enkel: twee enkel armbandjes met twee stickers om de draag zijde te onderscheiden; enkel-pols: een enkel armband en een Bracelet; pols-rolstoel: een armband en een rolstoel Pocket), (6) een deelnemers handboek en een handleiding van de onderzoeker, (7) een taak herinnering, (8) een schroevendraaier om de vervanging van de USB-sleutel mogelijk te maken, en (9) twee lege USB-sleutels.
Opmerking: als er een internetverbinding beschikbaar is, wordt de gegevensoverdracht automatisch uitgevoerd - Het toewijzings formulier afdrukken en voorbereiden om de toewijzing van een apparaat aan een deelnemer te registreren. Hiermee wordt gegevensafstemming met de onderwerp-ID ingeschakeld.
2. opleiding van het onderwerp tijdens het eerste bezoek
- Positionering van deze WMIS
- Op basis van de gegevens die de onderzoekers zoeken en de ambulante status van de patiënt, gebruikt u verschillende configuraties voor het plaatsen van de sensoren.
- Voor ambulante patiënten, bevestig de twee sensoren ofwel op een pols en een enkel voor de activiteit van de bovenste en onderste ledematen opname of op beide enkels voor alleen de onderste ledematen activiteit.
- Voor niet-ambulante patiënten, bevestig een sensor op de pols en de andere op de rolstoel.
- Op basis van de gegevens die de onderzoekers zoeken en de ambulante status van de patiënt, gebruikt u verschillende configuraties voor het plaatsen van de sensoren.
- Leg de positionering van de sensoren uit aan de deelnemer.
- Voor ambulante deelnemers, bevestig de twee sensoren ofwel op een pols en een enkel of op beide enkels.
- Voor de pols-enkel configuratie, plaats een sensor op de pols van de dominante hand met behulp van de meegeleverde armband zodat de golven naar de vingers wijzen. Plaats de tweede sensor op de enkel, aan dezelfde kant als de pols sensor, boven de externe malleolus met de golven die in de voorwaartse richting wijzen.
Opmerking: de sensor moet bovenop de pols worden geplaatst. - Voor de enkel-enkel-configuratie, plaats een sensor op elke enkel, boven de externe malleolus met de golven die in de voorwaartse richting wijzen.
Opmerking: stickers moeten op de sensoren worden geplaatst om de slijt zijde aan te geven.
- Voor de pols-enkel configuratie, plaats een sensor op de pols van de dominante hand met behulp van de meegeleverde armband zodat de golven naar de vingers wijzen. Plaats de tweede sensor op de enkel, aan dezelfde kant als de pols sensor, boven de externe malleolus met de golven die in de voorwaartse richting wijzen.
- Voor niet-ambulante deelnemers, bevestig één sensor op de pols en de andere op de rolstoel.
- Voor de configuratie van de pols rolstoel plaatst u één sensor op de pols van de dominante hand van de deelnemer met behulp van de meegeleverde armband, zodat de golven naar de vingers wijzen. Plaats de tweede sensor in de meegeleverde tas. Bevestig het op een veilige plaats aan de rolstoel.
Opmerking: onafhankelijk van de gebruikte configuratie, niet schakelen sensoren rond. De sensoren moeten snuggly passen, maar niet te strak aan de pols en/of enkel om te voorkomen dat ze ronddraaien.
- Voor de configuratie van de pols rolstoel plaatst u één sensor op de pols van de dominante hand van de deelnemer met behulp van de meegeleverde armband, zodat de golven naar de vingers wijzen. Plaats de tweede sensor in de meegeleverde tas. Bevestig het op een veilige plaats aan de rolstoel.
- Voor ambulante deelnemers, bevestig de twee sensoren ofwel op een pols en een enkel of op beide enkels.
- Verklaar de dagelijkse routine voor het gebruik van sensoren aan de deelnemer.
- Avond routine
- Sluit het dockingstation aan op de voeding. Bevestig het dockingstation aan de router als er een internetverbinding beschikbaar is. Plaats de sensoren in het dockingstation.
- Lokaliseer de twee lichtgevende diodes (Led's) op het docking station die de status van de sensoren aangeven. Eenmaal aangesloten op een stroombron, zorg ervoor dat het station piept en de diodes oranje worden om aan te geven dat de sensor batterijen worden opgeladen, en dat de gegevens worden gedownload van de sensoren naar de USB-drive.
Opmerking: als de LED'S na 5 min nog knipperen, start u de procedure opnieuw vanaf het begin. Als het probleem aanhoudt, neem dan contact op met het team van de klinische site.
- Ochtend routine
- Controleer of de Led's groen zijn, wat aangeeft dat de batterijen van de sensoren volledig zijn opgeladen en dat de gegevens uit het geheugen van de sensoren zijn gewist. Verwijder de sensors uit het dockingstation. Draag de sensoren in de door de evaluator Gedemonstreerde configuratie.
Opmerking: als de LED op één of beide sensoren na twee opeenvolgende dagen oranje is, neem dan contact op met het klinisch centrum.
- Controleer of de Led's groen zijn, wat aangeeft dat de batterijen van de sensoren volledig zijn opgeladen en dat de gegevens uit het geheugen van de sensoren zijn gewist. Verwijder de sensors uit het dockingstation. Draag de sensoren in de door de evaluator Gedemonstreerde configuratie.
- Overdag routine
- Draag de sensoren de hele dag en plaats de sensoren aan het eind van de dag weer op het dockingstation.
Opmerking: Verwijder de sensoren tijdens activiteiten met betrekking tot water, speciale medische onderzoeken (bijv. magnetische resonantie beeldvorming [MRI], CT-scan, Röntgenstraal) of elke activiteit die deze kan beschadigen, en bewaar ze op een veilige plaats op een stevig oppervlak. Na de activiteit het dragen van de sensoren hervatten.
- Draag de sensoren de hele dag en plaats de sensoren aan het eind van de dag weer op het dockingstation.
- Aan het einde van de opnameperiode, opgeruimd alle items van het apparaat in de koffer en breng het apparaat terug naar het klinische centrum.
Opmerking: moedig de deelnemer aan om normale dagelijkse activiteiten uit te voeren die de sensoren zoveel mogelijk dragen.
- Avond routine
- Vul een speciaal toewijzings formulier in.
3. verzamelen en analyseren van gegevens
- Gegevensverzameling
Opmerking: de sensoren registreren continu signalen tot 16 uur en slaan de informatie op in een intern geheugen (film 1). Het docking station maakt het downloaden van gegevens die zijn opgeslagen in de sensoren aan het einde van elke dag en het opladen van de batterijen tijdens de nacht. Gegevens die naar het dockingstation worden gedownload, worden opgeslagen op een USB-station dat alleen toegankelijk is voor de evaluators.- Een standaard 64 GB USB-drive kan maximaal 3 maanden aan dagelijkse opnamegegevens (ongeveer 16 uur/dag) houden. USB-stations met een hogere of lagere capaciteit kunnen zo dicht mogelijk bij de beperkingen van de protocollen worden aangepast.
- Als het dockingstation niet is verbonden met internet, laat u de service checker de USB-stick uit het dockingstation verwijderen (met de specifieke schroevendraaier in de koffer) en deze vervangen door een blanco aan het einde van de opnameperiode. Het USB-station moet worden verzonden naar het ondersteuningsteam voor analyse.
Opmerking: als het dockingstation is verbonden met internet, worden de gegevens geüpload naar cloudopslag. Er is dus geen noodzaak om het USB-station te wijzigen, omdat alle gegevens automatisch van het USB-station worden verwijderd zodra de bestanden in de Cloud zijn geüpload.
- Data-analyse
- Op bepaalde tijdstippen tijdens de studie haalt u gegevens op uit de cloudopslag en analyseert u gegevens met behulp van een speciaal algoritme. Pas de analyse perioden en de monitoring rapporten aan op basis van de klinische studie.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
De hier gepresenteerde gegevens zijn verkregen tijdens klinische proeven die zijn goedgekeurd door de ethische Commissie en het Franse regelgevende Agentschap. Alle patiëntenvertegenwoordigers ondertekenden een geïnformeerde toestemming.
Deze WMIS werd voor het eerst gebruikt in een klinische studie setting in 2012 voor gecontroleerde en Home-based monitoring van bewegingen van de bovenste ledematen bij niet-ambulante DMD-patiënten (NCT01611597), die de autonomie en de haalbaarheid van het gebruik van het apparaat demonstreerde10. Variabelen, zoals de norm van de hoeksnelheid, de verhouding van de verticale component van de versnelling tot de totale versnelling, de hoogte snelheid en het berekende vermogen, werden geïdentificeerd om de activiteit van de bovenste ledematen van patiënten in een gecontroleerde omgeving (tabel 1). In een tweede stap, deze variabelen werden gecorreleerd met de werkzaamheid van patiënten tijdens een gestandaardiseerde en gevalideerde taak, die ook toegestaan testen van de betrouwbaarheid van het apparaat10. Een vollediger validatie van variabelen die relevant zijn voor niet-ambulante onderwerpen is aan de gang.
Het validatieproces bij ambulante patiënten is veel geavanceerder. Onlangs heeft het Comité voor geneesmiddelen voor menselijk gebruik (CHMP) de openbare raadpleging voor de kwalificatie van de 95th percentiel stap Velocity (95csv) verpakt als een gevalideerde secundaire uitkomst bij ambulante DMD-patiënten en de definitieve vaststelling van het kwalificatie advies is in behandeling. Deze WMIS maakt de identificatie en meting (hoogte, lengte, snelheid) van elke enkele stap (Figuur 1) gedurende een lange periode mogelijk en maakt analyse mogelijk van de verdeling van alle vastgelegde strides, waardoor de berekening van de percentiel van de stapsnelheid en Lengte. De 95CSV leek de gevoeligste variabele te zijn voor veranderingen in ambulante DMD-patiënten. De 95CSV biedt een gevoelige uitkomstmaat die het mogelijk maakt een klein aantal patiënten per groep in een gecontroleerde trial. Verschillende andere parameters die door deze WMIS kunnen worden gemeten, zijn minder gevoelig voor verandering dan 95CSV, maar zijn nauwer verwant aan de kwaliteit van het leven, zoals de afgelegde afstand per uur en het aantal vallen per uur (tabel 1).
De precisie van het loop traject werd aanvankelijk getest in controles, gebruikmakend van een optokinetische systeem dat een uitstekende overeenkomst bevestigde tussen trajecten gemeten met optokinetische systeem en magnetoinertiële sensor12. Bij patiënten beoordeelden we de overeenkomst tussen de afstanden gemeten door deze WMIS tijdens een 6 MWT tot de afstand gemeten door fysiotherapeuten. Figuur 2 illustreert de enkel traject en oriëntatie gereconstrueerd uit onze WMIS metingen tijdens een ronde van een 6 mwt. Voor deze studie werden gegevens verkregen van 23 ambulante DMD-patiënten (NCT02780492) tijdens 31 6 MWT (sommige patiënten voerden 6 maanden later een tweede test uit). De resultaten worden weergegeven in Figuur 3. Het verschil tussen de afstand gemeten door onze WMIS en de referentie 6 MWT (na correctie voor de lengte van de bocht rond de kegels, Zie Figuur 2) was binnen 5%.
Figuur 1: weergave van de paslengte door de zwarte lijn, het berekende traject van de enkel positie tijdens een door deze WMIS gereconstrueerde wandeling. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 2: weergave van het traject tijdens één ronde van een 6 MWT gereconstrueerd door deze WMIS. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 3: de 6 MWT-afstand, berekend met behulp van deze WMIS (y-as) versus de door de fysiotherapeut gemeten afstand tijdens dezelfde test (x-as) voor 31 6 MWT, uitgevoerd door 23 patiënten. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Film 1: reconstructie van het enkel traject tijdens het lopen door het gebruik van deze WMIS. Klik hier om deze video te bekijken. (Klik met de rechtermuisknop om te downloaden.)
| Wandel parameters | Parameters van de bovenste ledematen |
| Percentage tijd doorgebracht met wandelen (%) | Percentage van de tijd met betrekking tot de activiteit van de bovenste ledematen (%) |
| Liep afstand per uur (m/h) | Mediane hoeksnelheid van de pols (°/s) |
| Mediane snelheid van de stap (m/s) | 95e hoeksnelheid van de pols (°/s) |
| 95CSV (m/s) | Mediane verticale versnelling (g) |
| Mediane staplengte (m) | 95e verticale versnelling (g) |
| 95e percentiel van de stap-lengte (m) | Mediaan vermogen (W/kg) |
| Aantal vallen per uur (aantal/h) | 95e vermogen (W/kg) |
Tabel 1: lijst met parameters.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
In het afgelopen decennium zijn een aantal verschillende systemen ontwikkeld, zoals een activity monitor (tabel van materialen [IV]), die accelerometrische sensoren gebruikt om de activiteiten van het dagelijks leven voor de kwantificering van energie-uitgaven13te monitoren. Een triaxiale versnellingsmeter (tabel van materialen [V]) werd gebruikt door Tanaka et al.14 om de activiteit van voorschoolse kinderen te monitoren. Lau et al.15 toonde door de combinatie van een Dual-Accelerometer (tabel van materialen [VI]) en een gyroscoop (tabel van de materialen [VII]) dat de eigenschappen van de gang spatiotemporeel nauwkeurig kunnen worden bepaald door het gebruik van inertiële Sensoren. Zijlstra et al.16 geanalyseerde stam en 289 compenserende bewegingen van het bekken traden op tijdens het gebruik van een lichaam-vaste sensor. De meeste apparaten die worden gebruikt voor gang-analyses zijn drie-assige versnellingsmeters17,18,19 (tabel met materialen [VIII, IX, X]). Naast versnellingsmeters bevat onze WMIS drie gyroscopen, een magnetometer en een barometer. Inertiële sensoren vormen een interessante technologie voor de evaluatie van de motricity van neuromusculaire patiënten vanwege de moeilijkheid om hun verminderde bewegingen en hun abnormale gangen te beoordelen. Onze WMIS kan worden gebruikt om zelfs de meest ernstig gestoorde patiënten te evalueren, en in tegenstelling tot weegschalen en andere tools, biedt het objectieve en betrouwbare gegevens. Inderdaad, de precieze maatstaf van de vooruitgang kan niet worden bereikt met eenvoudige, door de pols versleten traagheids sensoren, maar vereist zeer stabiele en nauwkeurig gekalibreerde inertiële sensoren die met een hoge frequentie worden bemonsterd en op de onderste ledemaat worden geplaatst om het stap traject te berekenen. Hetzelfde geldt voor andere verkennende uitkomsten, bij ambulante patiënten, zoals trappen klimmen of vallen.
We hebben aangetoond dat een precieze schatting van het voet traject in ambulante DMD haalbaar is door gebruik te maken van onze WMIS, die tijdens het dagelijks leven kan worden gedragen. De gevalideerde 6 MWT3 en de North Star ambulatory Assessment (Nsaa)20 zijn gecorreleerd met de variabelen van ons apparaat met een beschrijving van spontane wandeling gedurende twee weken opname en zijn gevoelig voor verandering in de DMD-populatie over een 6-maand Periode.
Activiteit van de bovenste ledematen discriminatie tijdens het gebruik van de rolstoel kan een uitdaging zijn. Accelerometrie maakt het mogelijk om de lichamelijke activiteit te monitoren, hetzij rechtstreeks gerelateerd aan de bewegingen van de rolstoel21 of de bovenste ledematen tijdens rolstoel bewegingen22 (tabel van de materialen [XI]). Door een sensor op de rolstoel te plaatsen en gegevens te gebruiken van de drie-axiale versnellingsmeter, gyroscoop en barometer, kan onze WMIS de activiteit van de bovenste ledematen onderscheiden van rolstoel-en verzorger bewegingen en nauwkeurig zelfs zeer zwakke bewegingen kwantificeren.
De geringe omvang van onze sensoren is in lijn met de aanbevelingen van CIUTI et al. 23 die merkte op dat de miniaturisatie van sensoren nieuwe toepassingen op verschillende gebieden toestaat. Verbeteringen in technologie maken het nu gemakkelijk gebruik, toegang en bevordering van Home-based monitoring van patiënten via datatransmissie systemen geïntegreerd in slimme apparaten, zoals smartphones24,25,26. Echter, sensoren in smartphones zijn niet gekalibreerd om te worden gebruikt als een klinische uitkomstmaat, en de variabiliteit in de tijd wordt niet gecontroleerd. Zo kunnen smartphones of tablets worden gebruikt voor door de patiënt gemelde uitkomst metingen (tabel van materialen [XII]), maar niet als een apparaat om bewegingen nauwkeurig en continu te meten.
Verschillende beperkingen zijn gekoppeld aan ons apparaat en het bijbehorende protocol. Een van de grootste uitdagingen bij het continu thuis opnemen is dat de compliance van patiënten in de loop van de tijd afneemt. Om dit probleem aan te pakken, moesten we de minimale tijdsperiode vaststellen met de laagste variabiliteit van de gedefinieerde variabelen die klinisch significant voor een patiënt kunnen worden beschouwd. Dit werd gedefinieerd als 180 uur opname, wat overeenkomt met twee weken27.
Een kritieke stap van het protocol is de training. De patiënt moet worden getraind om het apparaat te gebruiken, en het is van cruciaal belang dat de service checker die het apparaat en de training levert, eerst adequaat is getraind. De beste manier om de training van het klinische team en de patiënten te optimaliseren om een consistent gebruik van het apparaat te garanderen, is door face-to-face training.
Onze wmi's zullen toepassingen vinden buiten het neuromusculaire veld, bijvoorbeeld bij de evaluatie van patiënten met multiple sclerose of Parkinson, waarbij andere minder gevoelige en betrouwbare apparaten al zijn getest op28,29. Kwalificatieprocessen, rekening houdend met de betrouwbaarheid, variabiliteit, verstorende factoren, minimaal betekenisvolle verschillen en gevoeligheid voor verandering, moeten voor deze proefpersonen worden uitgevoerd, aangezien ze zijn uitgevoerd bij ambulante patiënten met DMD hier beschreven.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Charlotte Lilien, Teresa Gidaro, andreea Seferian en Erwan Gasnier zijn medewerkers van het Instituut voor myologie en hebben geen relatie met Sysnav. Laurent Servais is een werknemer aan het Instituut voor myologie en aan de CHRMN Luik en heeft geen banden met Sysnav. Marc Grelet is medewerker van Sysnav. David Vissière is de oprichter van Sysnav.
Acknowledgments
De auteurs bedanken Anne-Gaëlle Le Moing, Amélie Moreaux, en Eric Dorveaux voor hun bijdrage aan de ontwikkeling van deze wearable Magneto-inertiële sensor en Jackie Wyatt voor de review.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| ActiMyo Sensors | Sysnav | SF-000080 | Wearable magneto-inertal sensors attached to the patient for movment recording |
| Helen Hayes marker set | Vicon | NA | Whole body jumpsuit with predefined Vicon's spots |
| OrthoTrak (Motion Analysis, Santa Rosa, CA, USA) | Motion Lab Systems | Gait analysis software | |
| ActiGraph | ActiGraph Corp | GTM1 | Activity monitor, used by researchers to capture and record continuous, high resolution physical activity and sleep/wake information |
| ActivTracer GMS LTD | GMS Co. Ltd Japan | AC-301A | Triaxial accelerometer |
| ADXL202E dual-accelerometer | Analog Devices | ADXL212AEZ | High precision, low power, complete dual axis accelerometer with signal conditioned, duty cycle modulated outputs, all on a single monolithic IC. |
| ENC-03J gyroscope | Murata Electronics | ENC-03J | Vibration Sensors |
| DynaPort MiniMod | MCROBERTS | Small and light case containing a tri-axial accelerometer, a rechargeable battery, an USB connection, and raw data storage on a MicroSD card | |
| MM-2860 Sunhayato | Sunhayato | MM-2860 | 3-axis accelerometer |
| MicroStone MA3-10Ac | MA3-04AC | Microstone Co. | Acceleration sensors |
| RT3 Activity monitor | Abledata | NA | Triaxial accelerometer |
| Aparito | aparito | NA | Wearables and disease specific mobile apps to deliver patient monitoring outside of the hospital; Elin Davies, Aparito: https://www.aparito.com/ |
| Docking station | Sysnav | SF-000118 | |
| Sensor | Sysnav | SF-000080 | |
| Bracelet (black/grey L) (black/grey S) (black/yellow L) (black/yellow S) |
Sysnav | ZZ-000093 ZZ-000094 ZZ-000247 ZZ-000248 | |
| Patient manual | Sysnav | FD-000086 | |
| Ethernet cable (2 m max.) | Sysnav | IC-000458 | |
| Power cable (EU) (UK) (US) |
Sysnav | ZE-000440 ZE-000441 ZE-000442 | |
| Power supply unit | Sysnav | ZE-000443 | |
| Ankle strap | Sysnav | ZZ-000462 | |
| Small bag | Sysnav | ZZ-000033 |
References
- McDonald, C. M., et al. Ataluren in patients with nonsense mutation Duchenne muscular dystrophy (ACT DMD): a multicentre, randomised, double-blind, placebo-controlled, phase 3 trial. The Lancet. 390 (10101), 1489-1498 (2017).
- Aartsma-Rus, A., et al. Development of Exon Skipping Therapies for Duchenne Muscular Dystrophy: A Critical Review and a Perspective on the Outstanding Issues. Nucleic Acid Therapeutics. 27 (5), 251-259 (2017).
- McDonald, C. M., et al. The 6-minute walk test as a new outcome measure in Duchenne muscular dystrophy. Muscle & Nerve. 41 (4), 500-510 (2010).
- Heberer, K., et al. Hip kinetics during gait are clinically meaningful outcomes in young boys with Duchenne muscular dystrophy. Gait & Posture. 48, 159-164 (2016).
- Pan, W., et al. Actigraphy monitoring of symptoms in patients with Parkinson’s disease. Physiology & Behavior. 119, 156-160 (2013).
- Supratak, A., et al. Remote Monitoring in the Home Validates Clinical Gait Measures for Multiple Sclerosis. Frontiers in Neurology. 9, 561 (2018).
- Seferian, A. M., et al. Upper Limb Strength and Function Changes during a One-Year Follow-Up in Non-Ambulant Patients with Duchenne Muscular Dystrophy: An Observational Multicenter Trial. PloS One. 10 (2), e0113999 (2015).
- Seferian, A. M., et al. Upper Limb Evaluation and One-Year Follow Up of Non-Ambulant Patients with Spinal Muscular Atrophy: An Observational Multicenter Trial. PLoS One. 10 (4), e0121799 (2015).
- Servais, L., et al. Innovative methods to assess upper limb strength and function in non-ambulant Duchenne patients. Neuromuscular Disorders. 23 (2), 139-148 (2013).
- Le Moing, A. G., et al. A Movement Monitor Based on Magneto-Inertial Sensors for Non-Ambulant Patients with Duchenne Muscular Dystrophy: A Pilot Study in Controlled Environment. PLoS One. 11 (6), e0156696 (2016).
- Chabanon, A., et al. Prospective and longitudinal natural history study of patients with Type 2 and 3 spinal muscular atrophy: Baseline data NatHis-SMA study. PLoS One. 13 (7), e0201004 (2018).
- Valentini, R., Martinelli, B., Mezzarobba, S., De Michiel, A., Toffano, M. Optokinetic analysis of gait cycle during walking with 1cm- and 2cm-high heel lifts. The Foot. 19 (1), 44-49 (2009).
- Rothney, M. P., Brychta, R. J., Meade, N. N., Chen, K. Y., Buchowski, M. S. Validation of the ActiGraph Two-Regression Model for Predicting Energy Expenditure. Medicine & Science in Sports & Exercise. 42 (9), 1785-1792 (2010).
- Tanaka, C., Tanaka, S. Daily Physical Activity in Japanese Preschool Children Evaluated by Triaxial Accelerometry: The Relationship between Period of Engagement in Moderate-to-Vigorous Physical Activity and Daily Step Counts. Journal of Physiological Anthropology. 28 (6), 283-288 (2009).
- Lau, H., Tong, K. The reliability of using accelerometer and gyroscope for gait event identification on persons with dropped foot. Gait & Posture. 27 (2), 248-257 (2008).
- Zijlstra, A., Goosen, J. H. M., Verheyen, C. C. P. M., Zijlstra, W. A body-fixed-sensor based analysis of compensatory trunk movements during unconstrained walking. Gait & Posture. 27 (1), 164-167 (2008).
- Brandes, M., Zijlstra, W., Heikens, S., van Lummel, R., Rosenbaum, D. Accelerometry based assessment of gait parameters in children. Gait & Posture. 24 (4), 482-486 (2006).
- Liu, K., Liu, T., Shibata, K., Inoue, Y., Zheng, R. Novel approach to ambulatory assessment of human segmental orientation on a wearable sensor system. Journal of Biomechanics. 42 (16), 2747-2752 (2009).
- Itoh, T., Morioka, I. Developing Leg-Motion Measurement System Using Acceleration Sensors. Electrical Engineering in Japan. 204 (1), 59-66 (2018).
- Scott, E., et al. Development of a functional assessment scale for ambulatory boys with Duchenne muscular dystrophy. Physiotherapy Research International. 17 (2), 101-109 (2012).
- Sonenblum, S. E., Sprigle, S., Caspall, J., Lopez, R. Validation of an accelerometer-based method to measure the use of manual wheelchairs. Medical Engineering & Physics. 34 (6), 781-786 (2012).
- Hiremath, S. V., Ding, D. Regression equations for RT3 activity monitors to estimate energy expenditure in manual wheelchair users. 2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 7348-7351 (2011).
- Ciuti, G., Ricotti, L., Menciassi, A., Dario, P. M. E. M. S. Sensor Technologies for Human Centred Applications in Healthcare, Physical Activities, Safety and Environmental Sensing: A Review on Research Activities in Italy. Sensors. 15 (3), 6441-6468 (2015).
- del Rosario, M., Redmond, S., Lovell, N. Tracking the Evolution of Smartphone Sensing for Monitoring Human Movement. Sensors. 15 (8), 18901-18933 (2015).
- Shoaib, M., Bosch, S., Incel, O., Scholten, H., Havinga, P. Fusion of Smartphone Motion Sensors for Physical Activity Recognition. Sensors. 14 (6), 10146-10176 (2014).
- Miao, F., Cheng, Y., He, Y., He, Q., Li, Y. A Wearable Context-Aware ECG Monitoring System Integrated with Built-in Kinematic Sensors of the Smartphone. Sensors. 15 (5), 11465-11484 (2015).
- EMA. Draft qualification opinion on stride velocity 95th centile as a secondary endpoint in Duchenne Muscular Dystrophy measured by a valid and suitable wearable device*. , EMA/CHMP/SAWP/527447/2018 (2018).
- Coulter, E. H., et al. Validity of the activPAL3 activity monitor in people moderately affected by Multiple Sclerosis. Medical Engineering & Physics. 45, 78-82 (2017).
- Thorp, J. E., Adamczyk, P. G., Ploeg, H. L., Pickett, K. A. Monitoring Motor Symptoms during Activities of Daily Living in Individuals with Parkinson’s Disease. Frontiers Neurology. 9, 1036 (2018).
