Name: home-based monitor for gait and activity analysis
Uploaded: 2019-08-08T13:30:00
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Die Autoren danken Anne-Gaélle Le Moing, Amélie Moreaux und Eric Dorveaux für ihren Beitrag zur Entwicklung dieses tragbaren Magnetsensors und Jackie Wyatt für die Rezension.

Jede Verwendung des Geräts muss in Übereinstimmung mit den Regeln des Referenzprotokolls erfolgen, das von der Ethikkommission und den nationalen Regulierungsbehörden des Landes validiert wurde. Die Verwendung des Geräts und der verschiedenen daran angebrachten Elemente muss innerhalb des im Patientenhandbuch beschriebenen Verwendungszwecks erfolgen.
HINWEIS: Um die WMIS nutzen zu können, muss der Patient älter als 5 Jahre sein, in der Lage sein, die Nutzungsregeln zu verstehen und zu be...

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	<li>McDonald, C. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ataluren+in+patients+with+nonsense+mutation+Duchenne+muscular+dystrophy+(ACT+DMD):+a+multicentre,+randomised,+double-blind,+placebo-controlled,+phase+3+trial.">Ataluren in patients with nonsense mutation Duchenne muscular dystrophy (ACT DMD): a multicentre, randomised, double-blind, placebo-controlled, phase 3 trial.</a> The Lancet. 390 (10101), 1489-1498 (2017).</li><li>Aartsma-Rus, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+of+Exon+Skipping+Therapies+for+Duchenne+Muscular+Dystrophy:+A+Critical+Review+and+a+Perspective+on+the+Outstanding+Issues.">Development of Exon Skipping Therapies for Duchenne Muscular Dystrophy: A Critical Review and a Perspective on the Outstanding Issues.</a> Nucleic Acid Therapeutics. 27 (5), 251-259 (2017).</li><li>McDonald, C. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+6-minute+walk+test+as+a+new+outcome+measure+in+Duchenne+muscular+dystrophy.">The 6-minute walk test as a new outcome measure in Duchenne muscular dystrophy.</a> Muscle &amp; Nerve. 41 (4), 500-510 (2010).</li><li>Heberer, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hip+kinetics+during+gait+are+clinically+meaningful+outcomes+in+young+boys+with+Duchenne+muscular+dystrophy.">Hip kinetics during gait are clinically meaningful outcomes in young boys with Duchenne muscular dystrophy.</a> Gait &amp; Posture. 48, 159-164 (2016).</li><li>Pan, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Actigraphy+monitoring+of+symptoms+in+patients+with+Parkinson&#8217;s+disease.">Actigraphy monitoring of symptoms in patients with Parkinson&#8217;s disease.</a> Physiology &amp; Behavior. 119, 156-160 (2013).</li><li>Supratak, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Remote+Monitoring+in+the+Home+Validates+Clinical+Gait+Measures+for+Multiple+Sclerosis.">Remote Monitoring in the Home Validates Clinical Gait Measures for Multiple Sclerosis.</a> Frontiers in Neurology. 9, 561 (2018).</li><li>Seferian, A. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Upper+Limb+Strength+and+Function+Changes+during+a+One-Year+Follow-Up+in+Non-Ambulant+Patients+with+Duchenne+Muscular+Dystrophy:+An+Observational+Multicenter+Trial.">Upper Limb Strength and Function Changes during a One-Year Follow-Up in Non-Ambulant Patients with Duchenne Muscular Dystrophy: An Observational Multicenter Trial.</a> PloS One. 10 (2), e0113999 (2015).</li><li>Seferian, A. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Upper+Limb+Evaluation+and+One-Year+Follow+Up+of+Non-Ambulant+Patients+with+Spinal+Muscular+Atrophy:+An+Observational+Multicenter+Trial.">Upper Limb Evaluation and One-Year Follow Up of Non-Ambulant Patients with Spinal Muscular Atrophy: An Observational Multicenter Trial.</a> PLoS One. 10 (4), e0121799 (2015).</li><li>Servais, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Innovative+methods+to+assess+upper+limb+strength+and+function+in+non-ambulant+Duchenne+patients.">Innovative methods to assess upper limb strength and function in non-ambulant Duchenne patients.</a> Neuromuscular Disorders. 23 (2), 139-148 (2013).</li><li>Le Moing, A. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Movement+Monitor+Based+on+Magneto-Inertial+Sensors+for+Non-Ambulant+Patients+with+Duchenne+Muscular+Dystrophy:+A+Pilot+Study+in+Controlled+Environment.">A Movement Monitor Based on Magneto-Inertial Sensors for Non-Ambulant Patients with Duchenne Muscular Dystrophy: A Pilot Study in Controlled Environment.</a> PLoS One. 11 (6), e0156696 (2016).</li><li>Chabanon, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prospective+and+longitudinal+natural+history+study+of+patients+with+Type+2+and+3+spinal+muscular+atrophy:+Baseline+data+NatHis-SMA+study.">Prospective and longitudinal natural history study of patients with Type 2 and 3 spinal muscular atrophy: Baseline data NatHis-SMA study.</a> PLoS One. 13 (7), e0201004 (2018).</li><li>Valentini, R., Martinelli, B., Mezzarobba, S., De Michiel, A., Toffano, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optokinetic+analysis+of+gait+cycle+during+walking+with+1cm-+and+2cm-high+heel+lifts.">Optokinetic analysis of gait cycle during walking with 1cm- and 2cm-high heel lifts.</a> The Foot. 19 (1), 44-49 (2009).</li><li>Rothney, M. P., Brychta, R. J., Meade, N. N., Chen, K. Y., Buchowski, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Validation+of+the+ActiGraph+Two-Regression+Model+for+Predicting+Energy+Expenditure.">Validation of the ActiGraph Two-Regression Model for Predicting Energy Expenditure.</a> Medicine &amp; Science in Sports &amp; Exercise. 42 (9), 1785-1792 (2010).</li><li>Tanaka, C., Tanaka, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=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.">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.</a> Journal of Physiological Anthropology. 28 (6), 283-288 (2009).</li><li>Lau, H., Tong, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+reliability+of+using+accelerometer+and+gyroscope+for+gait+event+identification+on+persons+with+dropped+foot.">The reliability of using accelerometer and gyroscope for gait event identification on persons with dropped foot.</a> Gait &amp; Posture. 27 (2), 248-257 (2008).</li><li>Zijlstra, A., Goosen, J. H. M., Verheyen, C. C. P. M., Zijlstra, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+body-fixed-sensor+based+analysis+of+compensatory+trunk+movements+during+unconstrained+walking.">A body-fixed-sensor based analysis of compensatory trunk movements during unconstrained walking.</a> Gait &amp; Posture. 27 (1), 164-167 (2008).</li><li>Brandes, M., Zijlstra, W., Heikens, S., van Lummel, R., Rosenbaum, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accelerometry+based+assessment+of+gait+parameters+in+children.">Accelerometry based assessment of gait parameters in children.</a> Gait &amp; Posture. 24 (4), 482-486 (2006).</li><li>Liu, K., Liu, T., Shibata, K., Inoue, Y., Zheng, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Novel+approach+to+ambulatory+assessment+of+human+segmental+orientation+on+a+wearable+sensor+system.">Novel approach to ambulatory assessment of human segmental orientation on a wearable sensor system.</a> Journal of Biomechanics. 42 (16), 2747-2752 (2009).</li><li>Itoh, T., Morioka, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Developing+Leg-Motion+Measurement+System+Using+Acceleration+Sensors.">Developing Leg-Motion Measurement System Using Acceleration Sensors.</a> Electrical Engineering in Japan. 204 (1), 59-66 (2018).</li><li>Scott, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+of+a+functional+assessment+scale+for+ambulatory+boys+with+Duchenne+muscular+dystrophy.">Development of a functional assessment scale for ambulatory boys with Duchenne muscular dystrophy.</a> Physiotherapy Research International. 17 (2), 101-109 (2012).</li><li>Sonenblum, S. E., Sprigle, S., Caspall, J., Lopez, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Validation+of+an+accelerometer-based+method+to+measure+the+use+of+manual+wheelchairs.">Validation of an accelerometer-based method to measure the use of manual wheelchairs.</a> Medical Engineering &amp; Physics. 34 (6), 781-786 (2012).</li><li>Hiremath, S. V., Ding, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Regression+equations+for+RT3+activity+monitors+to+estimate+energy+expenditure+in+manual+wheelchair+users.">Regression equations for RT3 activity monitors to estimate energy expenditure in manual wheelchair users.</a> 2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 7348-7351 (2011).</li><li>Ciuti, G., Ricotti, L., Menciassi, A., Dario, P. M. E. M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sensor+Technologies+for+Human+Centred+Applications+in+Healthcare,+Physical+Activities,+Safety+and+Environmental+Sensing:+A+Review+on+Research+Activities+in+Italy.">Sensor Technologies for Human Centred Applications in Healthcare, Physical Activities, Safety and Environmental Sensing: A Review on Research Activities in Italy.</a> Sensors. 15 (3), 6441-6468 (2015).</li><li>del Rosario, M., Redmond, S., Lovell, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tracking+the+Evolution+of+Smartphone+Sensing+for+Monitoring+Human+Movement.">Tracking the Evolution of Smartphone Sensing for Monitoring Human Movement.</a> Sensors. 15 (8), 18901-18933 (2015).</li><li>Shoaib, M., Bosch, S., Incel, O., Scholten, H., Havinga, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fusion+of+Smartphone+Motion+Sensors+for+Physical+Activity+Recognition.">Fusion of Smartphone Motion Sensors for Physical Activity Recognition.</a> Sensors. 14 (6), 10146-10176 (2014).</li><li>Miao, F., Cheng, Y., He, Y., He, Q., Li, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Wearable+Context-Aware+ECG+Monitoring+System+Integrated+with+Built-in+Kinematic+Sensors+of+the+Smartphone.">A Wearable Context-Aware ECG Monitoring System Integrated with Built-in Kinematic Sensors of the Smartphone.</a> Sensors. 15 (5), 11465-11484 (2015).</li><li>EMA. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> 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).</li><li>Coulter, E. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Validity+of+the+activPAL3+activity+monitor+in+people+moderately+affected+by+Multiple+Sclerosis.">Validity of the activPAL3 activity monitor in people moderately affected by Multiple Sclerosis.</a> Medical Engineering &amp; Physics. 45, 78-82 (2017).</li><li>Thorp, J. E., Adamczyk, P. G., Ploeg, H. L., Pickett, K. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Monitoring+Motor+Symptoms+during+Activities+of+Daily+Living+in+Individuals+with+Parkinson&#8217;s+Disease.">Monitoring Motor Symptoms during Activities of Daily Living in Individuals with Parkinson&#8217;s Disease.</a> Frontiers Neurology. 9, 1036 (2018).</li></ol>

In den letzten zehn Jahren wurden eine Reihe verschiedener Systeme entwickelt, wie z. B. ein Aktivitätsmonitor (Tabelleder Materialien [IV]), der beschleunigungsmetrische Sensoren verwendet, um Aktivitäten des täglichen Lebens für die Quantifizierung des Energieverbrauchs zu überwachen13. Ein triaxialer Beschleunigungsmesser(Materialtabelle [V]) wurde von Tanaka et al.14 verwendet, um die Aktivität von Vorschulkindern zu überwachen. ...

Eine Reihe von möglichen Therapien sind in der Entwicklung für die Behandlung von genetischen neuromuskulären Erkrankungen. Zu diesen Krankheiten gehören Duchenne-Muskeldystrophie (DMD) und spinale Muskelatrophie (SMA) Typ 3. Probanden mit diesen Krankheiten treten zunächst mit proximaler Schwäche der unteren Extremität auf, was zu fortschreitenden Schwierigkeiten bei der Ambulation führt. Der letzte Schritt in der translationalen Forschung ist der Nachweis der Wirksamkeit einer potenziellen Behandlung oder eines ansatzes in einer klinischen Studie. Spezifische, quantifizierbare, objektive und zuverlässige Maßnahmen sind erforderlich. Die Bedeutung solcher Maßnahmen wurde kürzlich durch das Scheitern der Phase IIb ataluren Studie1 und der Phase-III-Biomarin-Studie2hervorgehoben. Eine der wahrscheinlichen Erklärungen für diese Fehler war die Variabilität und die nichtlineare Entwicklung des primären Ergebnismessmaßes dieser Versuche, des 6-minütigen Gehtests3 (6 MWT). Die Erhöhung der Zuverlässigkeit und Sensibilität für die Änderung der Ergebnismaßnahmen und das Verständnis der Faktoren, die zu ihrer Variation führen, könnten dazu beitragen, die Anzahl der Studienfehler im Zusammenhang mit den wichtigsten Ergebnismaßnahmen zu verringern.
Eine der Einschränkungen der aktuellen Ergebnisse ist die Subjektivität der Bewertung. Um die Objektivität der Bewertungen weiter zu erhöhen, heberer et al.4 zeigte, dass durch einen Marker-Set und die Verwendung einer Ganganalyse-Software, gab es eine signifikante Erhöhung der Schrittlänge bei Patienten mit Steroiden im Vergleich zu der naiven Gruppe behandelt. Hüftgelenkskinetik sind frühe Marker der proximalen Schwäche bei Patienten mit DMD und reagieren auf Veränderungen mit Steroid-Intervention, die die einzige verfügbare Behandlung für diese Patienten ist. Gait-Labore gibt es jedoch nur in großen Kliniken. Darüber hinaus sind Laborbewertungen Punktbewertungen, und der Zustand eines Patienten kann aufgrund von Faktoren wie Müdigkeit, Motivation und zwischenlaufenden Erkrankungen von Tag zu Tag stark variieren.
Der Einsatz kontinuierlicher und häuslicher Messungen sollte sowohl eine objektivere als auch eine globaler repräsentative Bewertung erreichen. In anderen Bereichen der Neurologie, z.B. Parkinson5 oder Multiple Sklerose6, haben mehrere Studien die Machbarkeit, Zuverlässigkeit und Konsistenz mit anderen Maßnahmen verschiedener Sensoren, einschließlich Beschleunigungsmesser mit oder ohne Gyrometer oder Magnetometer, aber keines dieser Geräte ist derzeit ein Goldstandard für die Bewertung von Patienten während klinischer Studien. Im Bereich der neuromuskulären Erkrankungen gibt es derzeit keine validierte Methode zur kontinuierlichen Heimüberwachung von Patienten. In den letzten Jahren hat das Institut für Myologie in Paris durch eine enge Zusammenarbeit zwischen Ärzten und Ingenieuren mehrere Geräte zur Beurteilung der oberen Gliedmaßen entwickelt, um die Stärke der oberen Gliedmaßen und die Funktion7,8 , 9. Ein tragbarer Magnetsensor (WMIS; d.h. ActiMyo) wurde in Zusammenarbeit mit einem auf Navigationssysteme spezialisierten Unternehmen entwickelt. Ursprünglich ein Überwachungsgerät für nicht-ambulante Probanden mit neuromuskulären Störungen wie DMD und SMA10,11, das gleiche Gerät wurde jetzt verwendet, um ambulante Patienten in zwei verschiedenen Konfigurationen zu überwachen: Sensoren auf beiden Knöchel oder einen Sensor am Handgelenk und den anderen am Knöchel. Die Konfiguration für eine nicht-ambulante Population besteht aus einem Sensor am Rollstuhl und dem anderen am Handgelenk.
Dieser WMIS ist in der Lage, alle Bewegungen des Gliedes, auf dem es platziert ist, präzise zu erfassen und zu quantifizieren. Das Messprinzip basiert auf dem Einsatz mikroelektromechanischer System (MEMS) Trägialsensoren und Magnetometer, die über magneto-inertiale Gleichungen betrieben werden. Spezielle Algorithmen ermöglichen eine präzise Qualifizierung und Quantifizierung der Bewegungen von Patienten in einer unkontrollierten Umgebung.
Das übergeordnete Ziel der Methode besteht darin, jede von einem Patienten über einen vordefinierten Zeitraum erzeugte Bewegung zu identifizieren und zu quantifizieren und diese Maßnahmen in krankheitsspezifische Ergebnismaßnahmen zu integrieren, die für die Zustand über einen bestimmten Zeitraum.
Um ambulante und nicht ambulante Patienten mit Bewegungsstörungen zu Hause effektiv beurteilen zu können, muss das Gerät dem Patienten von einem geschulten Gutachter zur Verfügung gestellt werden, der dafür verantwortlich ist, sicherzustellen, dass die Anweisungen verstanden wurden. Ein Prüfer und eine Patientenhand werden mit dem Gerät zur Verfügung gestellt. Dieses WMIS wird derzeit als explorative Ergebnismaßnahme in einer Reihe von klinischen Studien für neuromuskuläre und neurologische Erkrankungen eingesetzt (NCT03351270, NCT02780492, NCT01385917, NCT03039686, NCT03368742, NCT02500381). Es wurden spezifische Verfahren entwickelt, die an die Pathologie und/oder das Design klinischer Studien angepasst sind.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>ActiMyo Sensors</td>
			<td>Sysnav</td>
			<td>SF-000080</td>
			<td>Wearable magneto-inertal sensors attached to the patient for movment recording</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Helen Hayes marker set</td>
			<td>Vicon</td>
			<td>NA</td>
			<td>Whole body jumpsuit with predefined Vicon&#39;s spots</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OrthoTrak (Motion Analysis, Santa Rosa, CA, USA)</td>
			<td>Motion Lab Systems</td>
			<td></td>
			<td>Gait analysis software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ActiGraph</td>
			<td>ActiGraph Corp</td>
			<td>GTM1</td>
			<td>Activity monitor, used by researchers to capture and record continuous, high resolution physical activity and sleep/wake information</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ActivTracer GMS LTD</td>
			<td>GMS Co. Ltd Japan</td>
			<td>AC-301A</td>
			<td>Triaxial accelerometer</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ADXL202E dual-accelerometer</td>
			<td>Analog Devices</td>
			<td>ADXL212AEZ</td>
			<td>High precision, low power, complete dual axis accelerometer with signal conditioned, duty cycle modulated outputs, all on a single monolithic IC.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ENC-03J gyroscope</td>
			<td>Murata Electronics</td>
			<td>ENC-03J</td>
			<td>Vibration Sensors</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DynaPort MiniMod</td>
			<td>MCROBERTS</td>
			<td></td>
			<td>Small and light case containing a tri-axial accelerometer, a rechargeable battery, an USB connection, and raw data storage on a MicroSD card</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MM-2860 Sunhayato</td>
			<td>Sunhayato</td>
			<td>MM-2860</td>
			<td>3-axis accelerometer</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MicroStone MA3-10Ac</td>
			<td>MA3-04AC</td>
			<td>Microstone Co.</td>
			<td>Acceleration sensors</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RT3 Activity monitor</td>
			<td>Abledata</td>
			<td>NA</td>
			<td>Triaxial accelerometer</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Aparito</td>
			<td>aparito</td>
			<td>NA</td>
			<td>Wearables and disease specific mobile apps to deliver patient monitoring outside of the hospital; Elin Davies, Aparito: https://www.aparito.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Docking station</td>
			<td>Sysnav</td>
			<td>SF-000118</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sensor</td>
			<td>Sysnav</td>
			<td>SF-000080</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Bracelet 
			(black/grey L) 
			(black/grey S) (black/yellow L) (black/yellow S)</td>
			<td>Sysnav</td>
			<td>ZZ-000093 ZZ-000094 ZZ-000247 ZZ-000248</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Patient manual</td>
			<td>Sysnav</td>
			<td>FD-000086</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ethernet cable (2 m max.)</td>
			<td>Sysnav</td>
			<td>IC-000458</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Power cable 
			(EU) 
			(UK) 
			(US)</td>
			<td>Sysnav</td>
			<td>ZE-000440 ZE-000441 ZE-000442</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Power supply unit</td>
			<td>Sysnav</td>
			<td>ZE-000443</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ankle strap</td>
			<td>Sysnav</td>
			<td>ZZ-000462</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Small bag</td>
			<td>Sysnav</td>
			<td>ZZ-000033</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

home-based monitor for gait and activity analysis

Aktuelle Ergebnisse in klinischen Studien mit neuromuskulären Störungen umfassen motorische Funktionsskalen, zeitlange Tests und Kraftmaßnahmen, die von geschulten klinischen Evaluatoren durchgeführt werden. Diese Maßnahmen sind leicht subjektiv und werden während eines Klinikbesuchs oder Krankenhauses durchgeführt und stellen daher eine Punktbewertung dar. Punktbewertungen können durch den täglichen Zustand des Patienten oder Faktoren wie Müdigkeit, Motivation und zwischenlaufende Erkrankungen beeinflusst werden. Um eine heimbasierte Überwachung von Gang und Aktivität zu ermöglichen, wurde ein tragbarer Magneto-Inertialsensor (WMIS) entwickelt. Bei diesem Gerät handelt es sich um einen Bewegungsmonitor, der aus zwei sehr leichten, uhrähnlichen Sensoren und einer Dockingstation besteht. Jeder Sensor enthält einen dreiachsigen Beschleunigungsmesser, Gyroskop, Magnetometer und ein Barometer, das lineare Beschleunigung, Winkelgeschwindigkeit, das Magnetfeld der Bewegung in alle Richtungen und die barometrische Höhe aufzeichnet. Die Sensoren können am Handgelenk, Knöchel oder Rollstuhl getragen werden, um die Bewegungen des Motivs während des Tages aufzuzeichnen. Die Dockingstation ermöglicht das Hochladen und Aufladen von Sensorbatterien während der Nacht. Die Daten werden mit proprietären Algorithmen analysiert, um Parameter zu berechnen, die für den Typ und die Intensität der ausgeführten Bewegung repräsentativ sind. Dieser WMIS kann eine Reihe von digitalen Biomarkern aufzeichnen, einschließlich kumulativer Variablen, z. B. der Gesamtanzahl der zurückgelegten Zähler, und beschreibenden Gangvariablen, z. B. dem Prozentsatz des schnellsten oder längsten Schritts, der die höchste Leistung des Patienten über einen vordefinierten Zeitraum.

Die hier vorgestellten Daten wurden in klinischen Studien erfasst, die von der Ethikkommission und der französischen Regulierungsbehörde genehmigt wurden. Alle Patientenvertreter unterzeichneten eine informierte Einwilligung.
Dieses WMIS wurde erstmals 2012 in einer klinischen Studie zur kontrollierten und heimbasierten Überwachung von Ober-Limb-Bewegungen bei nicht-ambulanten DMD-Patienten (NCT01611597) eingesetzt, die die A...

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Home-Based Monitor for Gait and Activity Analysis

Dieses innovative Gerät verwendet magneto-inertiale Sensoren, um Gang- und Aktivitätsanalysen in unkontrollierten Umgebungen zu ermöglichen. Derzeit im Qualifizierungsprozess als Ergebnismaßnahme in der Europäischen Medizinischen Agentur, wird eine der Anwendungen als klinischer Endpunkt in klinischen Studien bei neuromuskulären Erkrankungen dienen.

Home-Based Monitor für Gait- und Aktivitätsanalyse

Current outcomes in neuromuscular disorder clinical trials include motor function scales, timed tests, and strength measures performed by trained clinical ...

Unser innovatives Gerät verwendet Magneto Inertial-Sensoren, um Bewegungen präzise zu erfassen und spezielle Algorithmen zu verwenden, um die motorische Aktivität bestimmter Subjekte in einer unkontrollierten Umgebung präzise zu qualifizieren und zu quantifizieren. Der Einsatz eines kontinuierlichen in-home-basierten Aktivitätsmessgerätes ermöglicht eine objektive und globaler repräsentative Bewertung sowohl ambulanter als auch nicht ambulanter Probanden. Dieses Gerät wurde ursprünglich entwickelt, um die Aktivität neuromuskulärer Patienten genau zu messen.Aber, Es kann für eine Vielzahl von Pathologien bei Patienten mit Bewegungs-, Tor- und Aktivitätsstörungen verwendet werden. Derzeit wird das Gerät als explorative Ergebnismaßnahme in klinischen Studien für neuromuskuläre und neurologische Erkrankungen eingesetzt. Visuelle Demonstration ermöglicht eine genaue Erklärung der wichtigsten Schritte der Geräteeinrichtung, einschließlich Sinn für Platzierung und Ausrichtung, entsprechend der erforderlichen Konfiguration.Um sich auf den Besuch eines Teilnehmers im Klinikum vorzubereiten, überprüfen Sie zunächst den Kofferinhalt. Der Koffer sollte die Dockingstation enthalten, um die Sensoren während der Nacht einzustecken, um Daten auf einen USB-Stick hochzuladen und die Batterie aufzuladen; Das netzkabel, in zwei Teile unterteilt, um die Dockingstation an ein Netzteil anzuschließen; Das Ethernet-Kabel, um die Schnittstelle mit einem Router zu ermöglichen; die beiden Sensoren, um tägliche Aktivitätsaufzeichnung zu ermöglichen; ein Teilnehmerhandbuch und eine Aufgabenerinnerung, Bänder für die Befestigung der Sensoren in Abhängigkeit von der gewählten Konfiguration und ambulanten Status des Teilnehmers; ein zweites Teilnehmerhandbuch und ein Prüfhandbuch, ein Schraubentreiber, um den Austausch des USB-Sticks zu ermöglichen; und leere USB-Tasten. Drucken und bereiten Sie dann das Zuordnungsformular vor, um die Zuordnung eines Geräts zu einem Teilnehmer aufzuzeichnen, um eine Datenabstimmung mit einem Subjekt zu ermöglichen, ID.To den tragbaren Magneto Inertial-Sensor auf einem ambulanten Teilnehmer zu positionieren, einen Sensor am Handgelenk der dominanten Hand mit dem mitgelieferten Armband zu fixieren, so dass die Wellen auf die Finger zeigen.Platzieren Sie den zweiten Sensor auf dem Knöchel, auf der gleichen Seite wie der Handgelenksensor, über dem äußeren Malleolus mit den Wellen, die in die Vorwärtsrichtung zeigen. Legen Sie für die Knöchel-Knöchel-Konfiguration einen Schuhaufkleber auf jeden Sensor, der der Wellenkurve folgt, und legen Sie den entsprechenden Sensor auf jedem Knöchel über dem äußeren Malleolus. Die Sensoren werden entsprechend platziert, wenn die Aufkleber aufrecht sind und in die Vorwärtsrichtung zeigen.Um den tragbaren Magneto Inertial-Sensor auf einem nicht ambulanten Teilnehmer zu positionieren, legen Sie einen Sensor mit dem mitgelieferten Armband auf das Handgelenk der dominanten Hand des Teilnehmers, so dass die Wellen auf die Finger zeigen. Legen Sie den zweiten Sensor in die mitgelieferte Tasche und befestigen Sie die Tasche an einem sicheren Ort auf dem Rollstuhl. Der Sensor sollte fest passen, aber nicht zu sehr an das Handgelenk und/oder den Knöchel, um zu verhindern, dass sie sich herumdrehen.Außerdem sollten die Teilnehmer die Sensorennicht-Positionen wechseln. Nachdem Sie dem Teilnehmer die Sensorpositionen erläutert haben, erklären Sie den Tagesablauf für die Sensoren. Am ersten Abend sollte der Teilnehmer die Dockingstation an das Netzteil anschließen und die Dockingstation an den Router anschließen, wenn eine Internetverbindung verfügbar ist.Jeden Abend sollte der Teilnehmer die Sensoren in die Dockingstation einlegen. Die beiden Leuchtdioden oder LEDs an der Dockingstation sollten orange werden, um anzuzeigen, dass die Sensorbatterien geladen werden und dass die Daten von den Sensoren auf das USB-Laufwerk heruntergeladen werden. Jeden Morgen sollte der Teilnehmer überprüfen, ob die LEDs grün sind, was darauf hinweist, dass die Sensorbatterien vollständig geladen sind und die Daten aus dem Sensorspeicher gelöscht wurden.Der Teilnehmer sollte dann die Sensoren von der Dockingstation entfernen und die Sensoren in der vom Bewerter demonstrierten Konfiguration anziehen. Der Teilnehmer sollte die Sensoren den ganzen Tag anhalten, bevor er die Sensoren am Ende des Tages wieder auf die Dockingstation setzt. Der Sensor sollte entfernt und auf einer sicheren, festen Oberfläche während Aktivitäten mit Wasser, speziellen medizinischen Untersuchungen oder anderen Aktivitäten, die schädlich sein könnten, aufbewahrt werden.Am Ende des Aufzeichnungszeitraums sollte der Teilnehmer alle Gegenstände ordentlich wieder in den Koffer legen und das Gerät wieder ins Klinikum bringen. Der Teilnehmer sollte dann ein spezielles Aufgabenformular ausfüllen. Wenn die Dockingstation nicht mit dem Internet verbunden werden kann, verwenden Sie den Schraubendreher, um das USB-Laufwerk von der Dockingstation zu entfernen, und ersetzen Sie das Laufwerk am Ende des Aufzeichnungszeitraums durch ein leeres USB-Laufwerk.Senden Sie dann das USB-Laufwerk zur Analyse an das Support-Team. Lassen Sie die Daten zu ausgewählten Zeitpunkten während der Studie aus dem Cloud-Speicher extrahieren und die Daten mit einem dedizierten Algorithmus analysieren, indem Sie die Analysezeiträume und die Überwachungsberichte basierend auf der klinischen Studie anpassen. Der tragbare Magneto Inertial Sensor ermöglicht variablen, wie die Norm der Winkelgeschwindigkeit, das Verhältnis der vertikalen Komponente der Beschleunigung zur Gesamtbeschleunigung, die Höhenrate und die berechnete Leistung für die klinische Charakterisierung der Aktivität der oberen Gliedmaßen der Teilnehmer in einer kontrollierten Umgebung zu identifizieren.Das Gerät ermöglicht auch die Identifizierung und Messung jedes einzelnen Schritts eines Teilnehmers über einen langen Zeitraum, was eine Analyse der Verteilung aller erfassten Schritte sowie die Berechnung des Zentils von Schrittgeschwindigkeit und -länge ermöglicht. Mehrere Parameter, die von diesem tragbaren Magneto Inertial Sensor messbar sind, sind weniger empfindlich auf Veränderungen als die 95. Zentilschrittgeschwindigkeit, aber eng mit der Lebensqualität verbunden, wie die zurückgelegte Strecke pro Stunde und die Anzahl der Stürze pro Stunde. Die Prüfung der Genauigkeit der Torbahn bei kontrollierten Teilnehmern mit einem optokinetischen System bestätigte eine ausgezeichnete Übereinstimmung zwischen den vom optokinetischen System gemessenen Flugbahnen und dem Magneto Inertial Sensor.Denken Sie daran, das Gerät gemäß den Anforderungen an manuelle und klinische Studien zu verwenden und sicherzustellen, dass jeder Teilnehmer die Berechtigungskriterien für die Verwendung des Geräts erfüllt. Weitere Anwendungen unseres Geräts sind die Entwicklung von Patienten mit Multipler Sklerose oder Parkinson-Krankheit. Unter diesen Bedingungen wurden verbundene Geräte bereits getestet, aber es fehlen noch validierte, sensible und zuverlässige Ergebnismaßnahmen, die von den Regulierungsbehörden qualifiziert werden könnten.

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