Домашний монитор для анализа gait и деятельности

Bioengineering

Your institution must subscribe to JoVE's Bioengineering section to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial or learn more about access:

 

Summary

Это инновационное устройство использует магнито-инерционные датчики, чтобы позволить походку и анализ активности в неконтролируемой среде. В настоящее время в процессе квалификации в качестве меры результата в Европейском медицинском агентстве, одна из приложений будет служить в качестве клинической конечной точки в клинических испытаниях в нервно-мышечных заболеваний.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations | Reprints and Permissions

Lilien, C., Gasnier, E., Gidaro, T., Seferian, A., Grelet, M., Vissière, D., Servais, L. Home-Based Monitor for Gait and Activity Analysis. J. Vis. Exp. (150), e59668, doi:10.3791/59668 (2019).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Текущие результаты в нервно-мышечных испытаний расстройства клинических испытаний включают моторные шкалы функции, приурочен испытаний, и силовые меры, выполняемые обученных клинических оценщиков. Эти меры являются несколько субъективными и выполняются во время посещения клиники или больницы и поэтому представляют собой точечную оценку. На точечные оценки могут влиять ежедневное состояние пациента или такие факторы, как усталость, мотивация и межконтрактные заболевания. Для обеспечения домашнего мониторинга походки и активности был разработан носимый магнито-инерционный датчик (WMIS). Это устройство представляет собой монитор движения, состоящий из двух очень легких часовоподобных датчиков и стыковочного ясли. Каждый датчик содержит трехосевой акселерометр, гироскоп, магнитометр и барометр, которые фиксируют линейное ускорение, угловую скорость, магнитное поле движения во всех направлениях и барометрическую высоту, соответственно. Датчики можно носить на запястье, лодыжке или инвалидной коляске для записи движений субъекта в течение дня. Док-станция позволяет загружать данные и подзаряжать сенсорные батареи в ночное время. Данные анализируются с помощью запатентованных алгоритмов для вычисления параметров, репрезентативных типа и интенсивности выполняемого движения. Это WMIS может записывать набор цифровых биомаркеров, в том числе кумулятивные переменные, такие как общее количество метров пройденных, и описательные переменные походки, такие как процент наиболее быстрого или длинного шага, который представляет максимальную производительность пациента в течение предопределенный период времени.

Introduction

Ряд потенциальных методов лечения находятся в разработке для лечения генетических нервно-мышечных заболеваний. Эти заболевания включают мышечную дистрофию Дюшенна (DMD) и спинальной мышечной атрофии (SMA) типа 3. Субъекты с этими заболеваниями присутствуют первоначально с проксимальной нижней конечности слабость, что приводит к прогрессивным трудностям в амбуляции. Последним шагом в трансляционных исследованиях является демонстрация эффективности потенциального лечения или подхода в клинических испытаниях. Требуются конкретные, поддающихся количественной оценке, объективные и надежные меры. Важность таких мер была недавно подчеркнута провалом фазы IIb ataluren суда1 и фазы III Биомарин суда2. Одним из вероятных объяснений этих неудач была изменчивость и нелинейная эволюция первичного измерения исхода этих испытаний, 6-минутного теста ходьбы3 (6 MWT). Повышение надежности и чувствительности к изменению показателей результатов и понимание факторов, приводящих к их изменению, может способствовать сокращению числа судебных сбоев, связанных с основными показателями исхода.

Одним из ограничений нынешних результатов является субъективность оценки. Для дальнейшего повышения объективности оценок, Heberer et al.4 показали, что благодаря набору маркеров и использованию программного обеспечения для анализа походки произошло значительное увеличение длины шага у пациентов, получавших стероиды, по сравнению с наивной группой. Хип суставов кинетики являются ранними маркерами проксимальной слабости у пациентов с DMD и реагируют на изменения с стероидного вмешательства, которое является единственным доступным лечением для этих пациентов. Лаборатории Гейта, однако, доступны только в крупных клиниках. Кроме того, лабораторные оценки являются точечные оценки, и состояние пациента может значительно варьироваться на ежедневной основе из-за таких факторов, как усталость, мотивация, и межтекущие заболевания.

Использование непрерывных и домашних измерений должно обеспечить как более объективную, так и более глобальную репрезентативную оценку. В других областях неврологии, например Паркинсона5 или рассеянного склероза6, несколько исследований оценили осуществимость, надежность и согласованность с другими мерами различных датчиков, включая акселерометры с или без гирометры или магнитометры, но ни одно из этих устройств в настоящее время является золотым стандартом для оценки пациентов во время клинических испытаний. В области нервно-мышечных заболеваний в настоящее время нет проверенного метода непрерывного домашнего наблюдения за пациентами. В последние годы, благодаря тесному сотрудничеству между врачами и инженерами, Институт миологии в Париже разработал несколько устройств для оценки верхних конечностей для точной оценки силы верхних конечностей и функции7,8 , 9. Носимый магнито-инерционный датчик (WMIS; т.е. ActiMyo) был разработан в сотрудничестве с компанией, специализирующейся на навигационных системах. Первоначально устройство мониторинга, посвященного неамбулаторных субъектов с нервно-мышечными расстройствами, такими как DMD и SMA10,11, то же устройство в настоящее время используется для мониторинга амбулаторных пациентов в двух различных конфигурациях: датчики на обоих лодыжки или один датчик на запястье, а другой на лодыжке. Конфигурация для неамбулаторной популяции состоит из датчика на инвалидной коляске, а другой на запястье.

Это WMIS способен точно захватить и количественно все движения конечности, на которых он находится. Принцип измерения основан на использовании инерциальных датчиков и магнитометров, работающих с помощью магнито-инерционных уравнений. Выделенные алгоритмы позволяют точной квалификации и количественной оценки движений пациентов в неконтролируемой среде.

Общая цель метода заключается в обеспечении идентификации и количественной оценки любого движения, производимого пациентом в течение заранее определенного периода времени, и интеграции этих мер в конкретные показатели исхода пациента, относящихся к состояние в течение определенного периода времени.

Для эффективной оценки амбулаторных и неамбулаторных пациентов с нарушениями движения в домашних условиях, устройство должно быть предоставлено пациенту квалифицированным оценщиком, который отвечает за то, чтобы инструкции были поняты. С устройством предоставляются следователю и руководству пациента. Это WMIS в настоящее время используется в качестве исследовательского исхода мера в ряде клинических испытаний для нервно-мышечных и неврологических заболеваний (NCT03351270, NCT02780492, NCT013385917, NCT03039686, NCT03368742, NCT0250031). Разработаны специальные процедуры, адаптированные к патологии и/или к дизайну клинических испытаний.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Любое использование устройства должно осуществляться в соответствии с правилами, установленными справочным протоколом, утвержденными комитетом по этике и национальными регулирующими органами страны. Использование устройства и различных элементов, прилагаемых к нему, должно осуществляться в рамках предполагаемого использования, описанного в руководстве пациента.

ПРИМЕЧАНИЕ: Чтобы иметь право на использование WMIS, пациент должен быть старше 5 лет, быть в состоянии понять и следовать правилам использования, предоставить информированное согласие, быть партнером или бенефициаром системы социального обеспечения, и быть в состоянии соблюдать все требования протокола. Конкретных критериев исключения не существует.

1. Подготовка к посещению участника в клиническом центре

  1. Проверьте содержимое чемодана: (1) док-станция, чтобы подключить датчики в течение ночи для загрузки данных на USB ключ и подзарядки батарей, (2) шнур питания разделен на две части для подключения док-станции к блоку питания, (3) кабель Ethernet к разрешить интерфейс с маршрутизатором, (4) два датчика, чтобы позволить ежедневную запись активности, (5) полосы для крепления датчиков в зависимости от выбранной конфигурации и амбулаторного состояния участника (голеностопный лодыжки: две лодыжки повязки с двумя наклейками различать носить стороны; лодыжки-запястье: одна лодыжка повязка и один браслет; запястье-кресло-коляска: один браслет и один инвалидной коляске карман), (6) один участник руководство и один следователь руководство, (7) одна задача напоминание, (8) отвертка, чтобы замена ключа USB, и (9) два пустых usb ключей.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Если подключение к Интернету доступно, передача данных происходит автоматически
  2. Печать и подготовка формы назначения для записи назначения устройства участнику. Это позволит выверки данных с идентификатором объекта.

2. Подготовка предмета во время первого визита

  1. Позиционирование этого WMIS
    1. Основываясь на данных, которые исследователи ищут, а также амбулаторного состояния пациента, использовать различные конфигурации для размещения датчиков.
      1. Для амбулаторных пациентов, исправить два датчика либо на запястье и лодыжки для верхней и нижней конечности деятельности записи или на обеих лодыжках только для нижних конечностей деятельности.
      2. Для пациентов, не являющиеся амбулаторностью, исправьте один датчик на запястье, а другой на инвалидной коляске.
  2. Объясните положение датчиков участнику.
    1. Для амбулаторных участников, исправить два датчика либо на запястье и лодыжки или на обеих лодыжках.
      1. Для конфигурации запястья-голеностопного сустава поместите один датчик на запястье доминирующей руки, используя предоставленный браслет, чтобы волны указывали на пальцы. Поместите второй датчик на лодыжке, на той же стороне, что и датчик запястья, выше внешнего malleolus с волнами, указывающими в направлении вперед.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Датчик должен быть помещен на верхней части запястья.
      2. Для лодыжки конфигурации, место датчика на каждой лодыжке, выше внешнего malleolus с волнами, указывающими в направлении вперед.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Наклейки должны быть размещены на датчиках, чтобы указать ношение стороны.
    2. Для участников, не являющиеся амбулаторностью, исправьте один датчик на запястье, а другой на инвалидной коляске.
      1. Для конфигурации запястья-колясочники поместите один датчик на запястье доминирующей руки участника, используя предоставленный браслет, чтобы волны указывали на пальцы. Поместите второй датчик в предоставленную сумку. Прикрепите его в безопасное место к инвалидной коляске.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Независимо от используемой конфигурации, не переключайте датчики вокруг. Датчики должны соответствовать snuggly, но не слишком плотно на запястье и / или лодыжки, чтобы предотвратить их от спиннинг вокруг.
  3. Объясните участникам распорядок дня для использования датчиков.
    1. Вечерняя рутина
      1. Подключите док-станцию к блоку питания. Прикрепите станцию стыковки к маршрутизатору, если доступно подключение к Интернету. Вставьте датчики в док-станцию.
      2. Локализовать два светоизлучающих диода (СВЕТОДИОД) на док-станции, которые указывают на состояние датчиков. После подключения к источнику питания, убедитесь, что станция звуковые сигналы и диоды становятся оранжевыми, чтобы указать, что датчик батареи заряжаются, и что данные загружаются с датчиков на USB-накопитель.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Если светодиоды все еще мигают после 5 минут, перезапустите процедуру с самого начала. Если проблема сохраняется, свяжитесь с клинической группой сайта.
    2. Утренняя рутина
      1. Убедитесь, что светодиоды зеленые, указывая, что батареи датчиков полностью заряжены, и что данные были очищены от памяти датчиков. Удалите датчики со станции док-станции. Носите датчики в конфигурации, продемонстрированный оценщиком.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Если светодиод на одном или обоих датчиках оранжевый после двух дней подряд, обратитесь в клинический центр.
    3. Дневная рутина
      1. Носите датчики весь день и поместите датчики обратно на стыковковую станцию в конце дня.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Удалить датчики во время деятельности, связанной с водой, специальные медицинские осмотры (например, магнитно-резонансная томография ,МРТ), КТ-сканирование, рентген) или любой деятельности, которые могут повредить их, и держать их в безопасном месте на твердой поверхности. Возобновление ношения датчиков после действия.
    4. В конце периода записи, привести в порядок все элементы устройства в чемодане и вернуть устройство в клинический центр.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Поощряйте участника участвовать в обычной повседневной деятельности носить как можно больше датчиков.
  4. Заполните специальную форму назначения.

3. Сбор и анализ данных

  1. Сбор данных
    ПРИМЕЧАНИЕ: Датчики записывают сигналы непрерывно на срок до 16 ч и хранят информацию во внутренней памяти (фильм1). Стыковка позволяет загружать данные, хранящиеся в датчиках в конце каждого дня, и заряжать батареи в ночное время. Данные, загруженные на стыковку, хранятся на USB-накопителе, доступ к которым могут получить только оценщики.
    1. Стандартный USB-накопитель 64 ГБ может вместить до 3 месяцев ежедневной записывающей информации (примерно 16 ч/день). Обеспечьте более высокую или меньшую емкость USB-накопителей, чтобы максимально точно адаптироваться к ограничениям протоколов.
    2. Если док-станция не подключена к интернету, поймите оценщика удалить USB-накопитель со станции док-станции (с конкретной отверткой, содержащейся в чемодане) и заменить его пустым в конце периода записи. USB-накопитель должен быть отправлен в группу поддержки для анализа.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Если стыковка подключена к Интернету, данные загружаются в облачное хранилище. Таким образом, нет необходимости менять USB-накопитель, так как все данные автоматически удаляются из USB-накопителя после загрузки файлов в облако.
  2. Анализ данных
    1. В выбранных временных точках в ходе исследования извлекайте данные из облачного хранилища и анализируйте данные с помощью специального алгоритма. Отрегулируйте периоды анализа и отчеты о мониторинге на основе клинического исследования.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Данные, представленные здесь, были получены в ходе клинических испытаний, одобренных комитетом по этике и Французским регулирующим агентством. Все представители пациентов подписали информированное согласие.

Это WMIS был впервые использован в клинических условиях исследования в 2012 году для контролируемого и домашнего мониторинга верхних конечностей движений в неамбулаторных пациентов DMD (NCT01611597), который продемонстрировал автономность и осуществимость использования устройства10. Были определены такие переменные, как норма угловой скорости, отношение вертикальной составляющей ускорения к общему ускорению, скорость высоты и вычисленные мощности, были определены для клинической характеристики активности верхних конечностей пациентов в контролируемой среде(таблица 1). На втором этапе эти переменные были соотнесены с эффективностью пациентов во время стандартизированной и проверенной задачи, что также позволило проверить надежность устройства10. Продолжается более полная проверка переменных, относящихся к неамбулаторным предметам.

Процесс проверки у амбулаторных пациентов является гораздо более продвинутым. Недавно комитет по лекарственным средствам для использования человеком (CHMP) завернутый общественных консультаций для квалификации95-й сцежет скорость шага (95CSV) в качестве подтвержденного вторичного результата в амбулаторных пациентов DMD и окончательное принятие квалификационное заключение находится на рассмотрении. Это WMIS позволяет идентифицировать и измерять (высота, длина, скорость) каждого шага(рисунок1) в течение длительного периода времени и позволяет анализ анализе распределения всех захваченных шагов, что позволяет рассчитать сантиливый скорости шага и Длина. 95CSV, как представляется, наиболее чувствительной переменной для изменений в амбулаторных пациентов DMD. 95CSV обеспечивает чувствительный исход мера, которая позволяет небольшое количество пациентов в группе в контролируемом испытании. Некоторые другие параметры, измеримые этим WMIS, менее чувствительны к изменениям, чем 95CSV, но более тесно связаны с качеством жизни, такими как расстояние, пройденное в час, и количество падений в час (Таблица 1).

Точность траектории походки была протестирована первоначально в управления, с помощью оптикинетической системы, которая подтвердила отличное согласие между траекториями измеряется оптико-системы и магнитоинерциального датчика12. У пациентов, мы оценили соглашение между расстояниями, измеренными этим WMIS в течение 6 MWT на расстояние, измеренное физиотерапевтами. Рисунок 2 иллюстрирует траекторию и ориентацию лодыжки, восстановленную на основе измерений WMIS за один круг 6 MWT. Для этого исследования, данные были получены из 23 амбулаторных пациентов DMD (NCT02780492) в течение 31 6 MWT (некоторые пациенты провели второй тест 6 месяцев спустя). Результаты отображаются на рисунке 3. Разница между расстоянием, измеренным нашим WMIS и эталоном 6 MWT (после коррекции длины поворота вокруг конусов, см. Рисунок2) была в пределах 5%.

Figure 1
Рисунок 1: Представление длины шага черной линией, которая представляет собой вычисленные траектории положения лодыжки во время прогулки, реконструированные этим WMIS. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 2
Рисунок 2: Представление траектории во время одного круга 6 MWT восстановлено этим WMIS. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Figure 3
Рисунок 3: Расстояние 6 MWT, рассчитанное с помощью этого WMIS (y оси) по сравнению с расстоянием, измеренным физиотерапевтом во время того же теста (x оси) для 31 6 MWT, выполненного 23 пациентами. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Movie 1
Фильм 1: Реконструкция лодыжки траектории во время ходьбы с помощью этого WMIS. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть это видео. (Право нажмите, чтобы скачать.)

Параметры ходьбы Параметры верхней конечности
Процент времени, затрачиваемого на ходьбу (%) Процент времени, связанного с активностью верхних конечностей (%)
Пройденное расстояние в час (м/ч) Медианная угловая скорость запястья (к/с)
Средняя скорость шага (м/с) 95-я угловая скорость запястья (к/с)
95CSV (м/с) Медианное вертикальное ускорение (g)
Средняя длина шага (м) 95-е вертикальное ускорение (g)
95-й процентиль длины шага (м) Средняя мощность (W/kg)
Количество падений в час (счет/ч) 95-я сила (W/kg)

Таблица 1: Список параметров.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

В последнее десятилетие, ряд различных систем были разработаны, такие, как монитор активности(Таблица материалов IV), который использует акселерометрические датчики для мониторинга деятельности повседневной жизни для количественной оценки затрат энергии13. Триаксиальный акселерометр(Таблица материалов) был использован Танакой и др.14 для мониторинга активности детей дошкольного возраста. Lau et al.15 показали через комбинацию двойного акселерометра(Таблица материалов ) и гироскопа (Таблицаматериалов )), что пространственно-временные характеристики походки могут быть точно определены с помощью инерционных Датчики. Зийлстра и др.16 проанализировали ствол и 289 компенсационных движений таза произошло во время походки с помощью датчика, фиксированного телом. Большинство устройств, используемых для анализа походки, представляют собой трехосные акселерометры17,18,19 (Таблицаматериалов (VIII, IX, X). Помимо акселерометров, наш WMIS включает в себя три гироскопа, магнитометр и барометр. Инерционные датчики представляют собой интересную технологию для оценки мотистости нервно-мышечных пациентов из-за сложности оценки их уменьшенных движений и их аномальных походок. Наш WMIS может быть использован для оценки даже самых тяжелобольных пациентов, и в отличие от весов и других инструментов, обеспечивает объективные и надежные данные. Действительно, точная мера шагов не может быть достигнута с помощью простых запястья носить инерционные датчики, но требует высокой стабильности и точно откалиброванных инерционных датчиков, взятых на высокой частоте и помещены на нижней конечности для того, чтобы вычислить шаг траектории. То же самое относится и к другим исследовательским исходам, у амбулаторных пациентов, таких как восхождение по лестнице или падения.

Мы продемонстрировали, что точная оценка траектории стопы в амбулаторных DMD возможно с помощью нашего WMIS, которые можно носить в повседневной жизни. Проверенные 6 MWT3 и Северная звезда амбулаторной оценки (NSAA)20 были коррелированы с переменными нашего устройства, описывающими спонтанную прогулку в течение двух недель записи и чувствительны к изменениям в популяции DMD в течение 6 месяцев Период.

Верхняя дискриминация деятельности конечностей во время использования инвалидной коляски может быть сложной задачей. Акселерометрия позволяет осуществлять мониторинг физической активности либо непосредственно с движениями инвалидной коляски21, либо движения верхних конечностей во время движения инвалидных колясок22 (Таблицаматериалов. Поместив датчик на инвалидную коляску и используя данные с трехосного акселерометра, гироскопа и барометра, наш WMIS может отличить активность верхних конечностей от движений инвалидных колясок и воспитателя и точно количественно даже очень слабых движений.

Небольшой размер наших датчиков соответствует рекомендациям Ciuti etal. 23, который отметил, что миниатюризация датчиков позволяет новые приложения в различных областях. Улучшения в технологии теперь позволяют легко использовать, получить доступ и содействовать домашнему мониторингу пациентов через системы передачи данных, интегрированные в смарт-устройства, такие как смартфоны24,25,26. Тем не менее, датчики в смартфонах не откалиброваны для использования в качестве клинической меры исхода, и изменчивость с течением времени не контролируется. Таким образом, смартфоны или планшеты могут быть использованы для пациентов сообщили результат ы измерения(Таблица материалов (XII), но не в качестве устройства для измерения движений точно и непрерывно.

С нашим устройством и его протоколом связано несколько ограничений. Одна из основных проблем с непрерывной домашней записи является то, что пациент соответствия имеет тенденцию к снижению с течением времени. Для того, чтобы решить эту проблему, мы должны были найти минимальный период времени с самой низкой изменчивостью определенных переменных, которые можно считать клинически значимыми для пациента. Это было определено как 180 часов записи, что соответствует двум неделям27.

Важным шагом протокола является обучение. Пациент должен быть обучен пользоваться устройством, и очень важно, чтобы оценщик, предоставляющий устройство и обучение, сначала прошел соответствующую подготовку. Лучший способ оптимизировать обучение клинической команды и пациентов для обеспечения последовательного использования устройства является личное обучение.

Наш WMIS найдет применение вне нервно-мышечного поля, например, при оценке пациентов с рассеянным склерозом или болезнью Паркинсона, при которой другие менее чувствительные и надежные устройства уже были протестированы28,29. Квалификационные процессы с учетом надежности измерения, изменчивости, смешанных факторов, минимально значимых различий и чувствительности к изменениям должны быть выполнены для этих предметов, поскольку они были проведены у амбулаторных пациентов с DMD описано здесь.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Шарлотта Лилиен, Тереза Гидаро, Андрея Сефериан и Эрван Гаснье являются сотрудниками Института миологии и не имеют никакого отношения к Сыснаву. Лоран Серве является сотрудником Института миологии и CHRMN Льеж и не имеет никакого отношения к Sysnav. Марк Грелет является сотрудником Sysnav. Давид Виссьер является основателем Компании Sysnav.

Acknowledgments

Авторы благодарят Анн-Гаэль Ле Моинг, Амели Моро и Эрика Дорво за их вклад в развитие этого носимого магнито-инерционного датчика и Джеки Уайатт за обзор.

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. 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).
  2. 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).
  3. 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).
  4. 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).
  5. Pan, W., et al. Actigraphy monitoring of symptoms in patients with Parkinson’s disease. Physiology & Behavior. 119, 156-160 (2013).
  6. Supratak, A., et al. Remote Monitoring in the Home Validates Clinical Gait Measures for Multiple Sclerosis. Frontiers in Neurology. 9, 561 (2018).
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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).
  10. 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).
  11. 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).
  12. 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).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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).
  16. 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).
  17. 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).
  18. 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).
  19. Itoh, T., Morioka, I. Developing Leg-Motion Measurement System Using Acceleration Sensors. Electrical Engineering in Japan. 204, (1), 59-66 (2018).
  20. 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).
  21. 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).
  22. 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).
  23. 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).
  24. del Rosario, M., Redmond, S., Lovell, N. Tracking the Evolution of Smartphone Sensing for Monitoring Human Movement. Sensors. 15, (8), 18901-18933 (2015).
  25. 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).
  26. 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).
  27. 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).
  28. 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).
  29. 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).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Usage Statistics