Monitor Home-Based para a marcha e a análise da atividade
Summary
Este dispositivo inovativo usa sensores Magneto-inertial para permitir a análise da marcha e da atividade em ambientes descontrolados. Atualmente no processo de qualificação como uma medida de desfecho na agência médica européia, uma das aplicações será servir como um ponto de extremidade clínico em ensaios clínicos em doenças neuromusculares.
Abstract
Os resultados atuais em ensaios clínicos com distúrbios neuromusculares incluem escalas de função motora, testes cronometrados e medidas de força realizadas por avaliadores clínicos treinados. Estas medidas são ligeiramente subjetivas e são realizadas durante uma visita a uma clínica ou hospital e constituem, portanto, uma avaliação pontual. As avaliações pontuais podem ser influenciadas pela condição diária do paciente ou fatores como fadiga, motivação e doença intercorrente. Para permitir a monitoração Home-Based da marcha e da atividade, um sensor Magneto-inercial wearable (WMIS) foi desenvolvido. Este dispositivo é um monitor do movimento compor de dois muito luz relógio-como sensores e uma estação de encaixe. Cada sensor contém um acelerômetro tri-axial, giroscópio, magnetómetro e um barómetro que registram a aceleração linear, a velocidade angular, o campo magnético do movimento em todas as direções e a altitude barométrica, respectivamente. Os sensores podem ser usados no pulso, no tornozelo, ou na cadeira de rodas para gravar os movimentos do assunto durante o dia. A estação de ancoragem permite o carregamento de dados e recarga de baterias de sensor durante a noite. Os dados são analisados usando algoritmos proprietários para calcular parâmetros representativos do tipo e intensidade do movimento realizado. Este WMIS pode registrar um conjunto de biomarcadores digitais, incluindo variáveis cumulativas, como o número total de metros caminharam, e variáveis descritivas da marcha, como a porcentagem do passo mais rápido ou mais longo que representa o desempenho superior do paciente ao longo de um período de tempo predefinido.
Introduction
Um número de terapias potenciais está no desenvolvimento para o tratamento de doenças neuromusculares genéticas. Estas doenças incluem distrofia muscular de Duchenne (DMD) e atrofia muscular espinhal (SMA) tipo 3. Os indivíduos com estas doenças apresentam inicialmente com fraqueza proximal do membro mais baixo que conduz às dificuldades progressivas na deambulação. A etapa final na pesquisa translacional é a demonstração da eficácia de um tratamento ou de uma aproximação potencial em um ensaio clínico. São necessárias medidas específicas, quantificáveis, objetivas e fiáveis. A importância de tais medidas foi enfatizada recentemente pelo fracasso do ensaio de fase IIb atalureno1 e do ensaio de fase III BioMarin2. Uma das prováveis explicações para essas falhas foi a variabilidade e a evolução não linear da medida de desfecho primário desses ensaios, o teste de caminhada de 6 minutos3 (6 MWT). O aumento da confiabilidade e da sensibilidade à mudança das medidas de desfecho e a compreensão dos fatores que levaram à sua variação podem contribuir para diminuir o número de falhas de avaliação relacionadas às principais medidas de desfecho.
Uma das limitações dos resultados atuais é a subjetividade da avaliação. Para aumentar ainda mais a objetividade das avaliações, Heberer et al.4 mostraram que, por meio de um conjunto de marcadores e do uso de um software de análise da marcha, houve um aumento significativo no comprimento da passada em pacientes tratados com esteroides em comparação com o grupo ingênuo. A cinética articular do quadril são marcadores precoces de fraqueza proximal em pacientes com DMD e são responsivas à mudança com a intervenção esteróide, que é o único tratamento disponível para esses pacientes. Os laboratórios de marcha estão, no entanto, disponíveis apenas em grandes clínicas. Além disso, as avaliações laboratoriais são avaliações pontuais, e a condição de um paciente pode variar muito em uma base do dia a dia devido a fatores como fadiga, motivação e doença intercorrente.
A utilização de medições contínuas e em casa deve atingir uma avaliação mais objetiva e mais representativa do mundo. Noutros domínios da Neurologia, por exemplo, Parkinson5 ou esclerose múltipla6, vários estudos avaliaram a viabilidade, fiabilidade e consistência com outras medidas de diferentes sensores, incluindo acelerômetros com ou sem girómetros ou magnetometers, contudo nenhuns destes dispositivos são atualmente um padrão de ouro para a avaliação dos pacientes durante testes clínicos. No campo das doenças neuromusculares, não há atualmente nenhum método validado para o monitoramento domiciliar contínuo dos pacientes. Nos últimos anos, através de uma estreita colaboração entre clínicos e engenheiros, o Instituto de Miologia em Paris desenvolveu vários dispositivos para avaliação de membros superiores para avaliar com precisão a força e a função dos membros superiores7,8 , 9. um wearable Magneto-inercial sensor (WMIS; ou seja, ActiMyo) foi desenvolvido em colaboração com uma empresa especializada em sistemas de navegação. Inicialmente, umdispositivo de monitorização dedicado a indivíduos não ambulantes com distúrbios neuromusculares como DMD e sma10,11, o mesmo dispositivo tem sido agora utilizado para monitorizar doentes ambulantes em duas diferentes configurações: sensores em ambos os tornozelos ou um sensor no pulso e o outro no tornozelo. A configuração para uma população não-ambulante é compor de um sensor na cadeira de rodas e no outro no pulso.
Este WMIS pode precisamente capturar e quantificar todos os movimentos do membro em que é coloc. O princípio de medição baseia-se no uso de sensores inerciais do sistema microeletromecânico (MEMS) e de magnetometros operados através de equações Magneto-inerciais. Algoritmos dedicados permitem a qualificação precisa e quantificação dos movimentos dos pacientes em um ambiente não controlado.
O objetivo geral do método é fornecer identificação e quantificação de qualquer movimento produzido por um paciente durante um período de tempo pré-definido, e integrar essas medidas em medidas de desfecho específicas da doença representativas do paciente condição durante um período de tempo.
Para avaliar efetivamente pacientes ambulantes e não ambulantes com distúrbios de movimento em casa, o dispositivo deve ser fornecido ao paciente por um avaliador treinado que é responsável por certificar-se de que as instruções foram compreendidas. Um investigador e um manual do paciente são fornecidos com o dispositivo. Este WMIS está sendo usado atualmente como uma medida exploratória do resultado em um número de ensaios clínicos para doenças neuromusculares e neurológicas (NCT03351270, NCT02780492, NCT01385917, NCT03039686, NCT03368742, NCT02500381). Foram desenvolvidos procedimentos específicos adaptados à patologia e/ou ao experimento clínico.
Protocol
Representative Results
Discussion
Na última década, vários sistemas diferentes foram desenvolvidos, como um monitor de atividade (tabela de materiais [IV]), que utiliza sensores acelerométricos para monitorar as atividades do cotidiano para a quantificação do gasto energético13. Um acelerômetro triaxial (tabela de materiais [V]) foi utilizado por Tanaka et al.14 para monitorar a atividade de crianças pré-escolares. Lau et al.15 mostraram at…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Os autores agradecem a Anne-Gaëlle Le moing, Amélie Moreaux, e Eric Dorveaux por sua contribuição para o desenvolvimento deste sensor Magneto-inercial wearable e Jackie Wyatt para a revisão.
Materials
| 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*. , (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).
