Monitor basado en el hogar para análisis de gait y actividad

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

Este innovador dispositivo utiliza sensores magneto-inercial para permitir el análisis de la marcha y la actividad en entornos no controlados. Actualmente en el proceso de calificación como medida de resultado en la Agencia Médica Europea, una de las aplicaciones será servir como punto final clínico en ensayos clínicos en enfermedades neuromusculares.

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

Los resultados actuales en los ensayos clínicos de trastorno neuromuscular incluyen escalas de función motora, pruebas cronometradas y medidas de fuerza realizadas por evaluadores clínicos capacitados. Estas medidas son ligeramente subjetivas y se realizan durante una visita a una clínica u hospital y constituyen, por lo tanto, una evaluación puntual. Las evaluaciones puntuales pueden verse influenciadas por la condición diaria del paciente o factores como la fatiga, la motivación y la enfermedad intercurrente. Para permitir la monitorización casera de la marcha y la actividad, se ha desarrollado un sensor magneto-inercial portátil (WMIS). Este dispositivo es un monitor de movimiento compuesto por dos sensores muy ligeros tipo reloj y una estación de acoplamiento. Cada sensor contiene un acelerómetro triaxial, giroscopio, magnetómetro y un barómetro que registran la aceleración lineal, la velocidad angular, el campo magnético del movimiento en todas las direcciones y la altitud barométrica, respectivamente. Los sensores se pueden usar en la muñeca, el tobillo o la silla de ruedas para registrar los movimientos del sujeto durante el día. La estación de acoplamiento permite la carga y recarga de datos de las baterías del sensor durante la noche. Los datos se analizan utilizando algoritmos propietarios para calcular parámetros representativos del tipo y la intensidad del movimiento realizado. Este WMIS puede registrar un conjunto de biomarcadores digitales, incluidas variables acumulativas, como el número total de metros caminados, y variables de marcha descriptivas, como el porcentaje de la zancada más rápida o más larga que representa el máximo rendimiento del paciente sobre un período de tiempo predefinido.

Introduction

Una serie de terapias potenciales están en desarrollo para el tratamiento de enfermedades neuromusculares genéticas. Estas enfermedades incluyen distrofia muscular de Duchenne (DMD) y atrofia muscular espinal (SMA) tipo 3. Los sujetos con estas enfermedades presentan inicialmente una debilidad proximal en las extremidades inferiores que conduce a dificultades progresivas en la ambulación. El último paso en la investigación traslacional es la demostración de la eficacia de un tratamiento o enfoque potencial en un ensayo clínico. Se requieren medidas específicas, cuantificables, objetivas y fiables. La importancia de estas medidas se puso de relieve recientemente por el fracaso delensayo 1 de la fase IIb ataluren y del ensayo biomarina fase III2. Una de las explicaciones probables para estos fracasos fue la variabilidad y la evolución no lineal de la medida de resultado primario de estos ensayos, la prueba a pie de 6 minutos3 (6 MWT). El aumento de la fiabilidad y la sensibilidad al cambio de las medidas de resultado y la comprensión de los factores que conllevan su variación podrían contribuir a disminuir el número de fracasos del ensayo relacionados con las principales medidas de resultado.

Una de las limitaciones de los resultados actuales es la subjetividad de la evaluación. Para aumentar aún más la objetividad de las evaluaciones, Heberer et al.4 demostraron que a través de un conjunto de marcadores y el uso de un software de análisis de marcha, hubo un aumento significativo en la longitud de zancada en pacientes tratados con esteroides en comparación con el grupo ingenuo. La cinética de las articulaciones de la cadera son marcadores tempranos de debilidad proximal en pacientes con DMD y son sensibles al cambio con la intervención de esteroides, que es el único tratamiento disponible para estos pacientes. Sin embargo, los laboratorios Gait sólo están disponibles en grandes clínicas. Además, las evaluaciones de laboratorio son evaluaciones puntuales, y la condición de un paciente puede variar mucho en el día a día debido a factores como la fatiga, la motivación y la enfermedad intercurrente.

El uso de la medición continua y basada en el hogar debería lograr una evaluación más objetiva y más representativa a nivel mundial. En otros campos de la neurología, por ejemplo Parkinson5 o esclerosis múltiple6,varios estudios han evaluado la viabilidad, fiabilidad y consistencia con otras medidas de diferentes sensores, incluyendo acelerómetros con o sin girometros o magnetómetros, sin embargo, ninguno de estos dispositivos es actualmente un estándar de oro para la evaluación de pacientes durante los ensayos clínicos. En el campo de las enfermedades neuromusculares, actualmente no existe un método validado para el seguimiento continuo en el hogar de los pacientes. En los últimos años, a través de una estrecha colaboración entre médicos e ingenieros, el Instituto de Miología de París ha desarrollado varios dispositivos para la evaluación de las extremidades superiores con el fin de evaluar con precisión la fuerza de las extremidades superiores y la función7,8 , 9. Se ha desarrollado un sensor magneto-inercial portátil (WMIS; es decir, ActiMyo) en colaboración con una empresa especializada en sistemas de navegación. Inicialmente un dispositivo de monitoreo dedicado a sujetos no ambulantes con trastornos neuromusculares como DMD y SMA10,11, el mismo dispositivo se ha utilizado ahora para monitorear a los pacientes ambulantes en dos configuraciones diferentes: sensores en ambos tobillos o un sensor en la muñeca y el otro en el tobillo. La configuración para una población no ambulante se compone de un sensor en la silla de ruedas y el otro en la muñeca.

Este WMIS es capaz de capturar y cuantificar con precisión todos los movimientos de la extremidad en la que se coloca. El principio de medición se basa en el uso de sensores de inercia del sistema microelectromecánico (MEMS) y magnetómetros operados a través de ecuaciones magneto-inercial. Los algoritmos dedicados permiten una calificación y cuantificación precisas de los movimientos de los pacientes en un entorno no controlado.

El objetivo general del método es proporcionar la identificación y cuantificación de cualquier movimiento producido por un paciente durante un período de tiempo predefinido, e integrar estas medidas en medidas de resultados específicas de la enfermedad representativas de la condición durante un período de tiempo.

Para evaluar eficazmente a los pacientes ambulantes y no ambulantes con trastornos del movimiento en el hogar, el dispositivo debe ser proporcionado al paciente por un evaluador capacitado que sea responsable de asegurarse de que las instrucciones han sido entendidas. Un investigador y un manual del paciente se proporcionan con el dispositivo. Este WMIS se utiliza actualmente como medida de resultados exploratorios en una serie de ensayos clínicos para enfermedades neuromusculares y neurológicas (NCT03351270, NCT02780492, NCT01385917, NCT03039686, NCT03368742, NCT025003881). Se han desarrollado procedimientos específicos adaptados a la patología y/o al diseño del ensayo clínico.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Cualquier uso del dispositivo debe llevarse a cabo de acuerdo con las normas establecidas por el protocolo de referencia, validado por el comité de ética y los organismos reguladores nacionales del país. El uso del dispositivo y los diversos elementos adjuntos a él deben hacerse dentro del uso previsto descrito en el manual del paciente.

NOTA: Para ser elegible para el uso de la WMIS, el paciente debe ser mayor de 5 años, ser capaz de entender y seguir las reglas de uso, proporcionar consentimiento informado, ser afiliado o beneficiario de un esquema de seguridad social, y ser capaz de cumplir con todos los requisitos del protocolo. No existen criterios de exclusión específicos.

1. Prepararse para la visita del participante en el centro clínico

  1. Compruebe el contenido de la maleta: (1) la estación de acoplamiento para conectar los sensores durante la noche para la carga de datos en una llave USB y la recarga de baterías, (2) el cable de alimentación dividido en dos partes para conectar la estación de acoplamiento a una fuente de alimentación, (3) el cable Ethernet a una fuente de alimentación, (3) el cable Ethernet a una fuente de alimentación, (3) el cable Ethernet a una fuente de alimentación, (3) el cable Ethernet a una fuente de alimentación, (3) interfaz de permiso con un router, (4) los dos sensores para permitir el registro diario de la actividad, (5) bandas para la fijación de los sensores dependiendo de la configuración elegida y el estado ambulatorio del participante (tobillo-tobillo: dos brazaletes de tobillo con dos pegatinas para distinguir el lado de desgaste; tobillo-muñeca: un brazalete de tobillo y un brazalete; muñeca-silla de ruedas: un brazalete y un bolsillo para silla de ruedas), (6) un manual de participante y un manual de investigador, (7) un recordatorio de tarea, (8) un destornillador para permitir el reemplazo de la llave USB y (9) dos teclas USB en blanco.
    NOTA: Si hay una conexión a Internet disponible, la transferencia de datos se produce automáticamente
  2. Imprima y prepare el formulario de asignación para registrar la asignación de un dispositivo a un participante. Esto permitirá la reconciliación de datos con el id de asunto.

2. Formación del tema durante la primera visita

  1. Posicionamiento de este WMIS
    1. Sobre la base de los datos que los investigadores están buscando, así como el estado ambulatorio del paciente, utilizar diferentes configuraciones para la colocación de los sensores.
      1. Para los pacientes ambulantes, fije los dos sensores en una muñeca y un tobillo para el registro de actividad de las extremidades superiores e inferiores o en ambos tobillos para la actividad de las extremidades inferiores.
      2. Para pacientes que no sean ambulantes, fije un sensor en la muñeca y el otro en la silla de ruedas.
  2. Explicar el posicionamiento de los sensores al participante.
    1. Para los participantes ambulantes, fije los dos sensores ya sea en una muñeca y un tobillo o en ambos tobillos.
      1. Para la configuración de muñeca-tobillo, coloque un sensor en la muñeca de la mano dominante usando el brazalete proporcionado para que las ondas apunten hacia los dedos. Coloque el segundo sensor en el tobillo, en el mismo lado que el sensor de muñeca, por encima del maleol externo con las ondas apuntando en la dirección hacia adelante.
        NOTA: El sensor debe colocarse encima de la muñeca.
      2. Para la configuración tobillo-tobillo, coloque un sensor en cada tobillo, por encima del maleol externo con las ondas apuntando en la dirección hacia adelante.
        NOTA: Las pegatinas deben colocarse en los sensores para indicar el lado de desgaste.
    2. Para los participantes que no sean ambulantes, fije un sensor en la muñeca y el otro en la silla de ruedas.
      1. Para la configuración de la muñeca y la silla de ruedas, coloque un sensor en la muñeca de la mano dominante del participante utilizando el brazalete proporcionado para que las ondas apunten hacia los dedos. Coloque el segundo sensor en la bolsa proporcionada. Colóquelo en un lugar seguro a la silla de ruedas.
        NOTA: Independientemente de la configuración utilizada, no cambie los sensores. Los sensores deben ajustarse acurrucado, pero no demasiado apretado a la muñeca y / o tobillo para evitar que giren alrededor.
  3. Explicar la rutina diaria para el uso de sensores al participante.
    1. Rutina nocturna
      1. Conecte la estación de acoplamiento a la fuente de alimentación. Conecte la estación de acoplamiento al router si hay una conexión a Internet disponible. Inserte los sensores en la estación de acoplamiento.
      2. Localice los dos diodos emisores de luz (LED) en la estación de acoplamiento que indican el estado de los sensores. Una vez conectado a una fuente de alimentación, asegúrese de que la estación emite pitidos y que los diodos se vuelven naranjas para indicar que las baterías del sensor se están cargando y que los datos se están descargando de los sensores a la unidad USB.
        NOTA: Si los LED siguen parpadeando después de 5 min, reinicie el procedimiento desde el principio. Si el problema persiste, póngase en contacto con el equipo clínico del sitio.
    2. Rutina matutina
      1. Compruebe que los LED están en verde, lo que indica que las baterías de los sensores están completamente cargadas y que los datos se han borrado de la memoria de los sensores. Retire los sensores de la estación de acoplamiento. Use los sensores en la configuración demostrada por el evaluador.
        NOTA: Si el LED de uno o ambos sensores es naranja después de dos días consecutivos, póngase en contacto con el centro clínico.
    3. Rutina diurna
      1. Use los sensores todo el día y vuelva a colocarlos en la estación de acoplamiento al final del día.
        NOTA: Retire los sensores durante las actividades que impliquen agua, exámenes médicos especiales (por ejemplo, resonancia magnética [RM], tomografía computarizada, rayos X) o cualquier actividad que pueda dañarlos, y manténgalos en un lugar seguro en una superficie firme. Reanude el uso de los sensores después de la actividad.
    4. Al final del período de grabación, ordene todos los elementos del dispositivo en la maleta y lleve de vuelta el dispositivo al centro clínico.
      NOTA: Anime al participante a participar en las actividades diarias normales usando en la medida de lo posible los sensores.
  4. Complete un formulario de asignación dedicado.

3. Recopilación y análisis de datos

  1. Recopilación de datos
    NOTA: Los sensores graban señales continuamente durante un máximo de 16 h y almacenan la información en una memoria interna (Película 1). La estación de acoplamiento permite la descarga de los datos almacenados en los sensores al final de cada día y la carga de las baterías durante la noche. Los datos descargados en la estación de acoplamiento se almacenan en una unidad USB a la que solo pueden acceder los evaluadores.
    1. Una unidad USB estándar de 64 GB puede contener hasta 3 meses de información de grabación diaria (aproximadamente 16 h/día). Proporcione unidades USB de mayor o menor capacidad para ajustarse lo más posible a las restricciones de los protocolos.
    2. Si la estación de acoplamiento no está conectada a Internet, pida al evaluador que retire la unidad USB de la estación de acoplamiento (con el destornillador específico contenido en la maleta) y reemplácela por una en blanco al final del período de grabación. La unidad USB debe enviarse al equipo de soporte para su análisis.
      NOTA: Si la estación de acoplamiento está conectada a Internet, los datos se cargan en el almacenamiento en la nube. Por lo tanto, no hay necesidad de cambiar la unidad USB, ya que todos los datos se eliminan automáticamente de la unidad USB una vez que los archivos se cargan en la nube.
  2. Análisis de datos
    1. En los momentos seleccionados durante el estudio, extraiga datos del almacenamiento en la nube y analice los datos mediante un algoritmo dedicado. Ajustar los períodos de análisis y los informes de seguimiento basados en el estudio clínico.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Los datos presentados aquí fueron adquiridos durante los ensayos clínicos aprobados por el comité de ética y la Agencia Reguladora Francesa. Todos los representantes de los pacientes firmaron un consentimiento informado.

Este WMIS se utilizó por primera vez en un entorno de estudio clínico en 2012 para la monitorización controlada y domiciliaria de los movimientos de las extremidades superiores en pacientes no ambulantes con DMD (NCT01611597), lo que demostró la autonomía y viabilidad del uso del dispositivo10. Se identificaron variables, como la norma de velocidad angular, la relación del componente vertical de la aceleración a la aceleración general, la tasa de elevación y la potencia calculada, para caracterizar clínicamente la actividad de las extremidades superiores de los pacientes en un entorno controlado (Tabla 1). En un segundo paso, estas variables se correlacionaron con la eficacia de los pacientes durante una tarea estandarizada y validada, que también permitió la prueba de la fiabilidad del dispositivo10. Se está llevando a cabo una validación más completa de las variables relevantes para los sujetos no ambulatorios.

El proceso de validación en pacientes ambulantes es mucho más avanzado. Recientemente, el Comité de Medicamentos de Uso Humano (CHMP) concluyó la consulta pública para la calificación de la velocidad de zancada de 95o cénio (95CSV) como resultado secundario validado en pacientes ambulantes con DMD y la adopción final de opinión de calificación está pendiente. Este WMIS permite la identificación y medición (altura, longitud, velocidad) de cada zancada individual (Figura1) durante un largo período de tiempo y permite el análisis de la distribución de todas las zancadas capturadas, lo que permite el cálculo del centilo de la velocidad de zancada y Longitud. El 95CSV parecía ser la variable más sensible a los cambios en pacientes ambulantes con DMD. El 95CSV proporciona una medida de resultado sensible que permite un pequeño número de pacientes por grupo en un ensayo controlado. Varios otros parámetros medibles por este WMIS son menos sensibles al cambio que 95CSV, pero están más estrechamente relacionados con la calidad de vida, como la distancia recorrida por hora y el número de caídas por hora (Tabla1).

La precisión de la trayectoria de la marcha se probó inicialmente en los controles, utilizando un sistema optocinético que confirmó un excelente acuerdo entre las trayectorias medidas por el sistema optocinético y el sensor magnetoinercia12. En pacientes, evaluamos el acuerdo entre las distancias medidas por este WMIS durante un 6 MWT a la distancia medida por los fisioterapeutas. La Figura 2 ilustra la trayectoria del tobillo y la orientación reconstruida a partir de nuestras mediciones WMIS durante una vuelta de 6 MWT. Para este estudio, se obtuvieron datos de 23 pacientes ambulantes con DMD (NCT02780492) durante 31 6 MWT (algunos pacientes realizaron una segunda prueba 6 meses después). Los resultados se muestran en la Figura3. La diferencia entre la distancia medida por nuestro WMIS y la referencia 6 MWT (después de la corrección de la longitud del giro alrededor de los conos, véase la figura 2) estaba dentro del 5%.

Figure 1
Figura 1: Representación de la longitud de zancada por la línea negra que es la trayectoria calculada de la posición del tobillo durante el paseo reconstruido por este WMIS. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 2
Figura 2: Representación de la trayectoria durante una vuelta de un 6 MWT reconstruido por este WMIS. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 3
Figura 3: La distancia de 6 MWT calculada utilizando este WMIS (eje y) frente a la distancia medida por el fisioterapeuta durante la misma prueba (eje x) para 31 6 MWT realizada por 23 pacientes. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Movie 1
Película 1: Reconstrucción de la trayectoria del tobillo durante la caminata utilizando este WMIS. Por favor, haga clic aquí para ver este video. (Haga clic con el botón derecho para descargar.)

Parámetros de caminar Parámetros de las extremidades superiores
Porcentaje de tiempo dedicado a caminar (%) Porcentaje de tiempo que implica actividad en las extremidades superiores (%)
Distancia de recorrido por hora (m/h) Velocidad angular mediana de la muñeca (o/s)
Velocidad media de zancada (m/s) Velocidad angular 95 de la muñeca (o/s)
95CSV (m/s) Mediana de aceleración vertical (g)
Longitud media de zancada (m) 95a aceleración vertical (g)
Percentil 95 de la longitud de zancada (m) Potencia mediana (W/kg)
Número de caídas por hora (recuento/h) Potencia 95 (W/kg)

Tabla 1: Lista de parámetros.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

En la última década, se han desarrollado varios sistemas diferentes, como un monitor de actividad (Tablade materiales [IV]), que utiliza sensores acelerométricos para supervisar las actividades de la vida diaria para la cuantificación del gasto energético13. Un acelerómetro triaxial (Tablade Materiales [V]) fue utilizado por Tanaka et al.14 para monitorear la actividad de los niños en edad preescolar. 15 mostraron a través de la combinación de un acelerómetro doble (Tablade Materiales [VI]) y un giroscopio (Tablade Materiales [VII]) que las características espaciotemporales de la marcha pueden determinarse con precisión por el uso de inercial Sensores. 16 analizaron el tronco y 289 movimientos compensatorios de la pelvis durante la marcha utilizando un sensor fijado por el cuerpo. La mayoría de los dispositivos utilizados para el análisis de la marcha son acelerómetros de tres ejes17,18,19 (Tabla demateriales [VIII, IX, X]). Además de acelerómetros, nuestro WMIS incluye tres giroscopios, un magnetómetro y un barómetro. Los sensores de inercia constituyen una tecnología interesante para la evaluación de la motricidad de los pacientes neuromusculares debido a la dificultad de evaluar sus movimientos reducidos y sus marchas anormales. Nuestro WMIS se puede utilizar para evaluar incluso a los pacientes más gravemente afectados, y a diferencia de las escalas y otras herramientas, proporciona datos objetivos y confiables. De hecho, la medida precisa de los zancadas no se puede lograr con sensores inerciales simples de desgaste de la muñeca, pero requiere sensores de inercia altamente estables y calibrados con precisión muestreados a alta frecuencia y colocados en la extremidad inferior para calcular la trayectoria de zancada. Lo mismo ocurre con otros resultados exploratorios, en pacientes ambulantes, como escalada salteao o caídas.

Demostramos que la estimación precisa de la trayectoria del pie en el MMD ambulante es factible mediante el uso de nuestro WMIS, que se puede usar durante la vida diaria. Los 6 MWT3 validados y la Evaluación Ambulatoria de La Estrella del Norte (NSAA)20 se han correlacionado con las variables de nuestro dispositivo que describen el paseo espontáneo durante dos semanas registrando y son sensibles a los cambios en la población de DMD durante un mes de 6 meses Período.

La discriminación de la actividad de las extremidades superiores durante el uso de la silla de ruedas puede ser difícil. La acelerometría permite el seguimiento de la actividad física, ya sea directamente relacionada con la silla de ruedas21 o los movimientos de las extremidades superiores durante los movimientos de la silla de ruedas22 (Tablade materiales [XI]). Al colocar un sensor en la silla de ruedas y utilizar datos del acelerómetro, giroscopio y barómetro de tres ejes, nuestro WMIS puede distinguir la actividad de las extremidades superiores de los movimientos de la silla de ruedas y del cuidador y cuantificar con precisión incluso movimientos muy débiles.

El pequeño tamaño de nuestros sensores está en línea con las recomendaciones de Ciuti et al. 23 que señalaron que la miniaturización de sensores permite nuevas aplicaciones en diversos campos. Las mejoras en la tecnología ahora permiten un fácil uso, acceso y promoción de la monitorización domiciliaria de los pacientes a través de sistemas de transmisión de datos integrados en dispositivos inteligentes, como teléfonos inteligentes24,25,26. Sin embargo, los sensores en teléfonos inteligentes no están calibrados para ser utilizados como una medida de resultado clínico, y la variabilidad con el tiempo no se controla. Por lo tanto, los teléfonos inteligentes o tabletas se pueden utilizar para las medidas de resultados reportadas por el paciente (Tablade materiales [XII]), pero no como un dispositivo para medir los movimientos de forma precisa y continua.

Varias limitaciones están asociadas con nuestro dispositivo y su protocolo. Uno de los principales desafíos con el registro continuo en el hogar es que el cumplimiento del paciente tiende a disminuir con el tiempo. Para abordar este problema, tuvimos que encontrar el período mínimo de tiempo con la menor variabilidad de las variables definidas que pueden considerarse clínicamente significativas para un paciente. Esto se definió como 180 horas de grabación, que corresponde a dos semanas27.

Un paso crítico del protocolo es el entrenamiento. El paciente debe ser entrenado para usar el dispositivo, y es crucial que el evaluador que proporciona el dispositivo y la capacitación haya sido entrenado adecuadamente. La mejor manera de optimizar la formación del equipo clínico y de los pacientes para garantizar un uso constante del dispositivo es mediante el entrenamiento presencial.

Nuestro WMIS encontrará aplicaciones fuera del campo neuromuscular, por ejemplo en la evaluación de pacientes con esclerosis múltiple o enfermedad de Parkinson, en las que ya se han probado otros dispositivos menos sensibles y fiables28,29. Los procesos de cualificación que tengan en cuenta medir la fiabilidad, la variabilidad, los factores de confunción, las diferencias mínimamente significativas y la sensibilidad al cambio deben realizarse para estos sujetos, ya que se han llevado a cabo en pacientes ambulantes con DMD aquí se describe.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Charlotte Lilien, Teresa Gidaro, Andreea Seferian y Erwan Gasnier son empleados en el Instituto de Miología y no tienen afiliación con Sysnav. Laurent Servais es empleado del Instituto de Miología y del CHRMN Lieja y no tiene afiliación con Sysnav. Marc Grelet es empleado de Sysnav. David Vissiére es uno de los fundadores de Sysnav.

Acknowledgments

Los autores agradecen a Anne-Gaélle Le Moing, Amélie Moreaux y Eric Dorveaux por su contribución al desarrollo de este sensor magneto-inercial portátil y Jackie Wyatt por la revisión.

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