app to monitor parkinson's disease

Приложение SleepFit позволяет пациентам, страдающим болезнью Паркинсона, фиксировать в течение дня свои двигательные нарушения, помогая докторам контролировать и назначать лекарства в минимальных эффективных дозах.

Болезнь Паркинсона, БП (англ. Parkinson’s Disease, PD) характеризуется дрожью, скованностью  мышц, а также замедленностью в инициировании и повторении произвольных движений. Это типичные двигательные нарушения, которые встречаются у пациентов с БП, дополняют когнитивную дисфункцию, влияющую на память. Докторам сложно контролировать эти симптомы, т.к. обычно о них сообщают во время визитов в клинику, а не тогда, когда они проявляются. Это важно, потому что лекарства при БП выписываются в минимальных эффективных дозах , чтобы оптимизировать подвижность и при этом минимизировать побочные эффекты. Поэтому приспособления, способные регистрировать симптомы ежедневно или в момент их проявления, были бы ценным источником информации для докторов, что могло бы  увеличить эффективность лечения пациентов с болезнью Паркинсона.

В недавней работе, опубликованной в журнале Болезнь Паркинсона (англ. The Journal of Parkinson’s Disease), ученые провели исследование продуктивности использования приложения SleepFit для персональных планшетов. В исследовании участвовали 42 пациента с легкой и умеренной формой болезни Паркинсона. Приложение регистрировало симптомы БП в течение дня, что позволяло точно сообщить о них врачу.

Приложение SleepFit объединило данные дневника, который заполнял пациент, описывая и оценивая свои симптомы (англ. the Scales for Outcome in Parkinson Assessment Diary Card, m-SCOPA-DC), а также анализ по визуальной аналоговой шкале (англ. Visual Analogue Scale, m-VAS). Таким образом стало возможно регистрировать данные о подвижности пациента на основании как объективных, так и субъективных и повторяющихся симптомов. Также приложение обеспечило врачам и исследователям удаленный доступ к информации.

Во время эксперимента участники использовали приложение 4 раза в день в течение двух недель. Собиралась информация о степени ловкости рук, ходьбе, изменениях положения тела, непроизвольных движениях и общей подвижности, при этом пациенты находились дома и занимались своими повседневными делами. После 14 дней участники эксперимента встречались с неврологом на приеме в клинике, где им предлагалось вспомнить и отчитаться о проявлениях двигательных симптомов в течение этих двух недель. Для определения степени мобильности пациентов использовали единую шкалу для оценки симптомов БП, разработанную Обществом изучения двигательных расстройств (англ. Movement Disorders Society Unified Parkinson’s Disease Rating Scale, MDS-UPDRS). После завершения эксперимента данные, полученные приложением SleepFit, сравнили с результатами опросов пациентов. Различия оценивались с помощью среднего квадратичного отклонения (англ. Root Mean Square Difference (RMSD). Разница в 0% означала полное соответствие, а разница более 20% не учитывалась.

Ученые обнаружили, что у значительного количества пациентов с болезнью Паркинсона данные, полученные в режиме реального времени с помощью приложения SleepFit, отличались от отчетов, сделанных во время визитов к врачу. Особенно это было заметно у участников, имеющих более продвинутую форму заболевания, и это позволило предположить, что приложение наиболее эффективно для таких пациентов.

В целом это исследование продемонстрировало значительные преимущества использования домашних отчетов о симптомах в режиме реального времени, что, по-видимому, особенно важно для пациентов с большими когнитивными трудностями и для тех, кто склонен переоценивать или недооценивать тяжесть своих симптомов во время встреч с врачами, т.к. это может в целом изменить чистоту оценки нарушений. Результаты исследования показывают, что точность данных, полученных с помощью приложения SleepFit, достаточно высока, а значит приложение может позволить врачам лучше назначать лекарства для пациентов с болезнью Паркинсона, оптимизируя дозировку и сводя к минимуму нежелательные побочные эффекты.

 

Автор: P. Sukumar

Перевод: Анна Трухачева (Anna Trukhacheva)

 

Использованная литература:

  1. Ratti, P., et al.(2019). Journal of Parkinson’s Disease. A New Prospective, Home-Based Monitoring of Motor Symptoms in Parkinson’s Disease.
  2. Murray, D. (2019). EurekAlert!Researchers develop a new home-based app to better monitor Parkinson’s Disease.
  3. Edwards, C, et al.(2019). Davidson’s Principles and Practice of Medicine. 17th London, England: Pearson Professional Limited, 1996.

 

 

Facebook Comments