Automatische Analyse motorischer Symptome zuhause

ZUSAMMENFASSUNG

Die Beobachtung und Behandlung von motorischen Symptomen ist für das Wohlbefinden von Parkinson-Patienten von entscheidender Bedeutung. Unter Laborbedingungen lassen sich diese Symptome akkurat messen, in der Routineversorgung konnte sich aber keine praktikable Lösung mit ausreichender Messqualität etablieren. Motognosis Amsa ist eine auf 3D-Kameras basierende Messsoftware zum Einsatz durch Parkinson-Patienten zuhause und könnte diese Lücke schließen. Die Validierung von Genauigkeit, klinischer Aussagekraft und Nutzbarkeit verlief positiv, Daten zur Langzeitnutzung werden erhoben.

ABSTRACT

Monitoring and treatment of motor symptoms is of decisive importance for Parkinson’s patients’ wellbeing. In the laboratory these symptoms can be accurately measured, but in routine care there has not yet been established a solution that is practical and provides adequate measurement quality. Motognosis Amsa is a software using 3 D cameras for use by Parkinson’s patients at home and could close that gap. The validation of accuracy, clinical meaningfulness and usability provided positive results. Data for long term use are being gathered.

Schlüsselwörter

Bewegungsanalyse - integrierte Versorgung - digitale Medizin - digitale Gesundheitsanwendung - E-Health

Key words

Motion analysis - integrated care - digital health - digital health application - eHealth

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
14. Oktober 2022

• Literatur

• 1 Dammertz L, Holstiege J, Ng F. et al Morbus Parkinson in der vertragsärztlichen Versorgung – Regionale Unterschiede der Diagnoseprävalenz und Komorbitätsanalysen anhand bundesweiter Abrechnungsdaten im Zeitraum 2010 bis 2019. Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung in Deutschland (Zi). Versorgungsatlas-Bericht 2022
• 2 Dorsey ER, Sherer T, Okun MS. et al The Emerging Evidence of the Parkinson Pandemic. J Parkinsons Dis 2018; 08: S3-S8
• 3 Eggers C, Wellach I, Groppa S. et al Versorgung von Parkinson-Patienten in Deutschland: Status quo und Perspektiven im Spiegel des digitalen Wandels. Nervenarzt 2021; 92: 602-610
• 4 Timpel P, Tesch F, Müller G. et al Versorgungssituation von Parkinson-Patienten in Sachsen: Eine sekundärdatenbasierte Analyse der Inanspruchnahme im Beobachtungszeitraum 2011 bis 2019. Nervenarzt 2022
• 5 AWMF online. Das Portal der wissenschaftlichen Medizin. Leitlinien-Detailansicht Parkinson-Syndrom, idiopathisch. www.awmf.org/leitlinien/detail/ll/030-010.html Stand: 16.08.2022
• 6 Willis AW, Schootman M, Evanoff BA. et al Neurologist care in Parkinson disease: a utilization, outcomes, and survival study. Neurology 2011; 77: 851-857
• 7 Maier F, Prigatano GP, Kalbe E. et al Impaired self-awareness of motor deficits in Parkinson’s disease: association with motor asymmetry and motor phenotypes. Mov Disord 2012; 27: 1443-1447
• 8 Gerlach OH, Winogrodzka A, Weber WE. Clinical problems in the hospitalized Parkinson’s disease patient: systematic review. Mov Disord 2011; 26: 197-208
• 9 Spottke AE, Reuter M, Machat O. et al Cost of illness and its predictors for Parkinson’s disease in Germany. Pharmacoeconomics 2005; 23: 817-836
• 10 Achey M, Aldred JL, Aljehani N. et al The Past, Present, and Future of Telemedicine for Parkinson’s Disease. Mov Disord 2014; 29: 871-883
• 11 Odin P, Chaudhuri KR, Volkmann J. et al Viewpoint and practical recommendations from a movement disorder specialist panel on objective measurement in the clinical management of Parkinson’s disease. NPJ Parkinsons Dis 2018; 04: 14
• 12 Dall TM, Storm MV, Chakrabarti R. et al Supply and demand analysis of the current and future US neurology workforce. Neurology 2013; 81: 470-478
• 13 Dorsey ER, George BP, Leff B. et al The coming crisis: obtaining care for the growing burden of neurodegenerative conditions. Neurology 2013; 80: 1989-1996
• 14 Freeman WD, Vatz KA, Griggs RC. et al The Workforce Task Force report: clinical implications for neurology. Neurology 2013; 81: 479-486
• 15 Cohrs S, Pehlke JR, Jordan W. et al Dramatische Veränderungen der Altersstruktur bei Fachärzten im Bereich psychischer Gesundheit. Nervenarzt 2022; 93: 695-705
• 16 Otte K, Kayser B, Mansow-Model S. et al Accuracy and Reliability of the Kinect Version 2 for Clinical Measurement of Motor Function. PLoS One 2016; 11: e0166532
• 17 Maetzler W, Domingos J, Srulijes K. et al Quantitative wearable sensors for objective assessment of Parkinson’s disease. Mov Disord 2013; 29: 1628-1637
• 18 Yeung LF, Cheng KC, Fong CH. et al Evaluation of the Microsoft Kinect as a clinical assessment tool of body sway. Gait Posture 2014; 40: 532-538
• 19 Espay AJ, Hausdorff JM, Sánchez-Ferro Á. et al A roadmap for implementation of patient-centered digital outcome measures in Parkinson’s disease obtained using mobile health technologies. Mov Disord 2019; 34: 657-663
• 20 Südmeyer M, Wojtecki L, Schnitzler A. Integrierte Versorgung des Morbus Parkinson. Aktuelle Neurologie 2012; 39: 475-479
• 21 Marzinzik F, Wahl M, Doletschek CM. et al Evaluation of a telemedical care programme for patients with Parkinson’s disease. J Telemed Telecare 2012; 18: 322-327
• 22 Stangl S, Haas K, Eggers C. et al Versorgung von Parkinson-Patienten in Deutschland. Nervenarzt 2020; 91: 493-502
• 23 Ossig C, Gandor F, Fauser M. et al Correlation of Quantitative Motor State Assessment Using a Kinetograph and Patient Diaries in Advanced PD: Data from an Observational Study. PLoS One 2016; 11: e0161559
• 24 Goetz CG, Tilley BC, Shaftman SR. et al Movement Disorder Society-sponsored revision of the Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (MDS-UPDRS): scale presentation and clinimetric testing results. Mov Disord 2008; 23: 2129-2170
• 25 Steinert A, Sattler I, Otte K. et al Using New Camera-Based Technologies for Gait Analysis in Older Adults in Comparison to the Established GAITRite System. Sensors 2019; 20: 125
• 26 Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV), Medizinische Fakultät Gustav Carus, TU Dresden. Telepark – Vernetzung von Patienten mit fortgeschrittenem Parkinson-Syndrom und Parkinsonspezialisten durch Telemedizin und moderne Sensorik. www.uniklinikum-dresden.de/de/das-klinikum/universitaetscentren/zegv/projekte/projektbeschreibung/telepark Stand: 21.07.2022
• 27 Moore JL, Potter K, Blankshain K. et al A Core Set of Outcome Measures for Adults With Neurologic Conditions Undergoing Rehabilitation. J Neurol Phys Ther 2018; 42: 174-220
• 28 Brooke J.. SUS: A quick and dirty usability scale. In: Jordan PW, et al. (eds). Usability Evaluation in Industry. New, York: Taylor & Francis; 1995: 189-194
• 29 Otte K, Ellermeyer T, Vater TS. et al Instrumental Assessment of Stepping in Place Captures Clinically Relevant Motor Symptoms of Parkinson’s Disease. Sensors 2020; 20: 5465
• 30 Röhling H, Otte K, Rasche L. et al Quantitative Analysis of MDS-UPDRS III Finger Tapping and Hand Grip Test using Visual Perceptive Computing. Deutscher Kongress für Parkinson und Bewegungsstörungen, Düsseldorf 2019
• 31 Otte K, Heinrich F, Ellermeyer T. et al Evaluation of visual perceptive computing for Tremor Analysis. International Congress of Parkinson’s Disease and Movement Disorders, Hongkong 2018
• 32 Port RJ, Rumsby M, Brown G. et al People with Parkinson’s Disease: What Symptoms Do They Most Want to Improve and How Does This Change with Disease Duration?. J Parkinsons Dis 2021; 11 (02) 715-724