Intervalos curtos da unidade de medida inercial dados coletados durante as atividades de vida diária podem fornecer um método quantitativo para avaliar a gravidade da doença e a capacidade funcional na doença de Parkinson

O que aconteceu

A doença de Parkinson (PD) é uma doença neurodegenerativa progressiva que afeta cerca de um milhão de pessoas nos EUA. Apesar da capacidade funcional (AF) ser um indicador crítico do bem-estar do paciente, a medida objetiva e quantitativa da AF durante as atividades de vida diária (ADLs) não faz parte das avaliações clínicas padrão. Para suprir essa lacuna, foi realizado um estudo piloto de DPPp (n = 39) e controles saudáveis (n = 7) realizando AVDs. Acoplamos unidades de medição inercial de nove eixos (IMUs) a escovas de dentes e pentes de cabelo para coletar dados de aceleração contínua e velocidade angular durante tarefas de escovação e fixação do cabelo. Após o pré-processamento, visualizamos sinais com estimativa da densidade do kernel e transformadas contínuas de wavelet, revelando padrões característicos de distribuição, temporal e espectral. Segmentamos os sinais em intervalos de 3-9 segundos. De cada intervalo, foram extraídas 30 características (13 derivadas da aceleração, 17 derivadas da velocidade angular) e treinados classificadores eXtreme Gradient Boosted (XGBoost) para discriminar estado e gravidade da doença, presença de sintomas e AF prejudicada. Notadamente, modelos treinados em dados de fixação capilar discriminaram a DPPp dos controles (precisão balanceada 0,864) e identificaram comprometimento relatado pelo paciente em FA (0,869). Modelos treinados em dados de escovação obtiveram desempenho moderado nas mesmas tarefas (precisão balanceada 0,752 e 0,686, respectivamente). Esses achados preliminares sugerem que os dados de IMU de curto segmento de AVDs comuns podem caracterizar quantitativamente a gravidade da doença e o desempenho específico da tarefa na DPP, apoiando sua integração ao cuidado clínico de rotina.