郑慧芬
加速度计在帕金森病中的应用
郑慧芬
帕金森病(PD)是一种常见神经变性疾病,包括运动迟缓、静止性震颤、强直和姿势步态异常为主要特征的运动症状和睡眠障碍、认知损害、嗅觉减退等非运动症状[1]。患者需要长期药物治疗以控制症状,提高生活质量,这就要求临床医师对患者病情作出客观、精准的判断,提高早期诊断率、根据患者病情变化及时调整治疗,并对药物和其他治疗的疗效做出恰如其分的评判。
目前临床上广泛使用统一帕金森病评定量表(UPDRS)、H-Y分期等对PD患者临床症状严重程度、日常生活能力和药物并发症等进行诊断和评估,这些结果无可避免地会受到患者症状波动和评分人员主观因素的影响,而临床工作中往往需要医师在较短的就诊时间内就对患者病情做出分析和判断。中、晚期患者常常会出现症状波动,为了便于出门,患者多选择服药效果较好的“开期”就诊,“关期”的情况和一些药物并发症只能由患者或陪护人员口述,这样的信息很可能不全面,甚至是错误的。更为重要的是临床医师不能对患者日常生活环境下的症状进行实时及长时程连续观察。以上这些无疑是临床长期管理PD患者的巨大障碍。
加速度计是测量运载体线加速度的仪表,1991年即有其在PD中的应用研究[2]。近几年,随着技术的发展,其轻巧、便于携带,不仅能进行时域、频域分析,获得诸如躺、坐、站、走和跑等运动特征,对诸如步频、步幅、躯干倾角、Timed Up and Go(TUG)时间、运动对称性、协调性等PD比较敏感的特征参量进行随时随地更精准、更可靠的检测和定量分析,而且可以进行日常生活的长时程观察,从而为PD患者临床症状提供更为客观的评估。在此,本研究将分几个方面概述其在PD中的应用,及该可穿戴技术现有和潜在的评估策略。
1.1步态障碍PD患者步态障碍表现为慌张步态、冻结步态等。应用加速度仪和相关硬件,不仅可获取步态不对称和冻结等步态参数,同时可将步速、步幅、摆臂等信号自动量化分析。步态不对称的定量分析有助于提高PD诊断率;冻结步态有助于指导调整治疗、减少跌倒的发生;步幅、摆臂等方面的分析有助于发现高危人群的临床前运动功能改变,为修饰性治疗提供时间窗。
临床多用TUG测试评估PD患者步态、肢体平衡性、灵活度和跌倒风险。17例患者H-Y分期(2.7±0.7)(开期)和15例正常对照常规秒表TUG 结果仅显示总时间略微增加;通过加速度计对各时间段和幅度等多方面的分析,不仅发现总时间差异有统计学意义;同时提示坐姿到站立和站立到坐下的转化过程是较为敏感的指标[3]。
冻结步态是中、晚期PD患者的常见症状,主要表现为短暂的起步、转身困难或遇障碍物时不能继续行走,多见于关期。临床医师多通过观察患者的临床表现结合UPDRS和FOG-Q量表进行评估。近10年来,临床医师对患者TUG视频分析的方法被公认为是其诊断“金标准”。对10例有冻结病史PD患者视频分析和单一部位加速度计检测比较,加速度计在冻结发生率和冻结时间有更高的可信度;同时还发现冻结步态以增加下肢高频(3~8 Hz)震颤,减少低频(0~3 Hz)运动为特征[4];在后续的研究发现多部位加速度计有更高的准确性、敏感性和特异性[5]。
摆臂的协调性和对称性是正常步态的重要组成部分。对8例早期PD患者和正常对照8 m行进过程中摆臂协调性和对称性的动态观察,发现PD患者摆臂的不对称性(ASA)明显增加,最大互相关联(MXC)减少;双侧手臂摆动的瞬时相对相位(IRP)分布显著不同于对照组,PD患者和正常对照控制角的标准偏差分别为67.2°和50.6°;其中ASA与UPDRS量表评分中四肢运动症状方面(包括震颤、强直和运动迟缓三方面总和)的分值相关,而MXC与肢体震颤方面的分值密切相关[6]。
1.2震颤静止性震颤是PD最常见和容易识别的症状。由于震颤的严重程度在1 d内可以有较大的变化,这对患者病情严重程度和药物疗效观察造成一定的影响。利用加速度计和PDA结合可以对患者进行医院和(或)家庭的长时间监测,同步数据传输,医师根据结果及时提出建议、调整治疗。家庭生活中的监测不仅可以减少患者住院时间、降低医疗费用;而且可以观察日常生活中的药物疗效,以及体力活动、吸烟和饮食等对震颤的影响。通过对患者峰值频率的幅度、功率、总功率以及低频(1~4 Hz)和高频(4~7 Hz)状态下不同功率的比较,加速度计对PD的检测达到完美的精确度(AUC=1),灵敏度和特异性均为100%[7]。
1.3姿势平衡姿势平衡障碍是PD患者跌倒发生的重要原因,平衡功能的综合评估不仅包括对患者功能性平衡的评估,还需对平衡各主要成因功能的分析[8]。临床医师多用UPDRS量表评估患者的平衡能力,可信度和敏感性均较低,影响对患者症状判断和病情进展的动态观察。在行走过程中,易跌倒PD患者存在朝向侧面方向的压力中心(COP)位移增加。测力板对COP的检测有较高敏感性,但其价格昂贵,临床不能常规使用。携带式加速度计可替代测力板对COP进行检测,测力板和加速度仪对13例未治疗早期PD患者和12例正常对照检测结果显示两者有相似的敏感性;对不同分期的17例PD患者(开期)和17例正常对照检测结果显示加速度计检测具有较高的敏感性和可信度,多项时域和频域结果与UPDRS量表中姿势平衡障碍评分相一致[9]。临床医生可借助加速度计客观、便捷地测量患者姿势控制能力,在跌倒发生前将其识别,及时调整治疗。
临床多用UPDRS量表结合美多巴冲击试验诊断早期PD患者,结果很大程度上受检查者主观影响。对于仅出现轻微步态改变的早期PD患者,TUG常规秒表检测结果往往没有明显差异,这可能与其不能进行各时间段单独分析有关。应用加速度计通过对各部分时间和摆臂的自动分析,显示早期PD患者摆臂角速度、转身时间、以及转身至坐下时间均有显著差异;手臂的摆动,步态的节律、躯干旋转和旋转速度是其最敏感指标[10]。PD患者起步时往往出现犹豫和冻结,而起步前,存在COP向后和起步腿方向运动以加速身体中心向前超过站立腿的姿势预调整(APA),APA下降是其重要症状,可引起严重的平衡和运动功能障碍。早期PD患者在步长和步速下降之前,就可出现APA峰值的下降[11]。这些结果也提示PD早期运动迟缓是广义的,不是具体到身体某一部分姿势或步态变化,患者很可能表现为某些参数出现改变,而其他一些参数完全正常。通过加速度计对各种体位转换和步态的综合分析,能更为敏感地发现早期PD患者运动功能的变化,帮助临床医师提高早期诊断率。
加速度计还可应用于鉴别和评估左旋多巴治疗诱发的运动障碍。长时间左旋多巴的治疗,患者会出现症状波动和异动等运动并发症。异动表现为四肢、躯干和头部等部位舞蹈样动作,目前临床上缺乏对其的客观评价标准。对异动运动评估最大的障碍在于如何在各种类型运动中将其和震颤等其他临床症状区分开来。通过加速度计和陀螺仪对正常对照、无异动PD患者和并发不同程度异动PD患者(包括开期和关期)模拟日常生活躺、坐、行走、开门、喝水等动作过程中异动、震颤、冻结步态等观测,发现异动和震颤频率分别为2~5 Hz和5~10 Hz,震颤能量积聚在窄频带,一些异动患者有较宽的频带,异动的严重程度随时间变化;并通过交叉验证,证实该方法对异动的敏感度和阳性预测值(包括各种不同严重程度)分别为80.35%和76.84%[12]。
运动症状波动和药物并发症是中、晚期PD 患者常见症状,有时难以预测其发生,临床医师多通过UPDRS量表进行评估。虽然患者可以通过日记方式记录服药和症状波动及药物并发症时间,但很可能难以准确、客观地评价自己症状的严重程度,正确区分症状之间的不同之处,将影响相应治疗的调整。对PD患者和正常对照步态24 h监测证实加速度计和视频结果一致性达100%[13]。9例PD患者和10例正常对照在家庭中通过视频指导完成UPDRS-Ⅲ中有关震颤和运动迟缓相关内容的检测,通过加速度计捕捉相关信息,对震颤和手部运动速度、幅度和节律变化进行 3~6 d连续分析,能较好地评估药物对震颤和运动迟缓的疗效和疗效持续时间[14]。连续性监测可以解决准确评估PD病情动态变化这一关键问题,对震颤、运动迟缓、运动障碍的严重程度以及药物反应给出更为客观的判断。
如前所述,可以利用加速度计对PD患者运动症状和药物并发症严重程度进行评估,临床量表相关项目也可以借助此自动完成,而不受检查者主观影响。利用食指部位加速度计对UPDRS-Ⅲ中食指和拇指对指动作(FT)检测,发现其对单个手指动作识别有99%的准确率,在此过程中观测到多种加速和减速,和神经专家通过视频的分析结果相吻合[15]。
通过对33例早、中期PD患者1年前后7 d日常活动的连续监测、比较,发现患者每日动态活动强度和数量有明显下降,其频率和持续时间无太大变化[16]。这样PD病程自然发展数据的收集,可以为物理干预治疗目标的设定提供依据。一些针对平衡、步态和力量的有氧运动有助于提高PD患者的运动功能,延缓病情进展,与单独训练相比较,生物反馈训练对提高姿势稳定性更加有效。以加速度计连接PDA的Sensaction-AAL项目是一种以家庭为基础的监测和干预系统,该系统能在患者锻炼时提供音频生物反馈,及时校准,同时预测跌倒的发生,指导患者康复锻炼。有研究显示,使用该系统进行1月姿势和平衡锻炼,患者平衡能力、生活质量和抑郁状态均明显好转,患者对这种家庭式锻炼方式也更容易接受[17]。 PD患者睡眠、认知、疼痛等非运动症状受到越来越多的关注,随着研究方法多元化的发展,加速度计也参与到睡眠、认知等非运动症状方面。
6.1睡眠早期PD患者就可出现睡眠行为障碍[18],近几年,人体运动数据的分析技术发生很大变化,如基于趋势波动分析(DFA)的幂型自相关指数(PLE)技术应用于PD运动障碍研究,PLE可反映PD患者的运动障碍,而不受震颤或日常生活模式的影响。利用加速度计采集的数据对睡眠潜伏期(SL),睡眠效率(SE),苏醒时间,苏醒持续时间进行分析,可以对睡眠质量进行定量评价[19]。研究发现,养血清脑颗粒明显减少PD患者睡眠时间的肢体活动,降低睡眠时间和清醒时间局部PLE值,改善觉醒睡眠节律, 提高患者日常生活能力[20]。微机电系统(MEMS)加速度计变异小,非常适合睡眠的研究。利用最初原始加速度信号,不仅可以很容易地汇集不同品牌MEMS加速度计获得的数据,还可探索新方法优化睡眠中运动的评估[21]。在未来的研究,可结合视频监控,PSG和MEMS加速度计深入分析三维加速度信号对睡眠评估的灵敏度和特异性,进一步拓展其在睡眠中的应用。
6.2认知步态和认知之间的关系日益受到重视,步态不再被视为一个简单的自动化活动,其完成需要执行功能和注意力的配合,皮层运动中枢、基底节和丘脑以及认知和边缘通路都参与其中[22]。认知障碍影响PD患者的运动功能,降低其日常生活能力[23],此种运动与非运动之间紧密的相互作用提示,可以通过加速度计在运动方面的定量分析推断出注意力、执行功能、视觉空间功能等非运动功能状态。有研究发现伴有轻度认知功能障碍的PD患者步长、摆动时间和平衡能力出现更为明显的下降;而这些功能障碍只有部分可以由左旋多巴逆转[24];在双任务条件下(包括开期和关期)该变化更为显著。对PD患者正常行走状态和顺次减3(或减7)状态下行走的步速、步幅、摆臂和执行功能的对比研究发现,认知障碍特别是执行功能和注意力与姿势平衡下降和跌倒密切相关[25]。同样步态对称性方面的研究发现,PD患者步态对称性与认知功能和注意力相关,一旦患者集中注意力至步态上,能明显改善其步态障碍。与通常的行走状态相比,PD患者在双重任务状态下,步态的不对称性显著增加[26]。对29例处于相对“关期”的PD患者,4种不同任务状态下步态变化观察和比较,发现注意力和执行功能参与运动功能不同方面的调节,在功能性行走任务的过程中,持续关注对步速影响超过执行功能[27]。
目前有许多量表用于临床医师对PD患者的评估,大部分是主观或部分客观,不仅在一定程度上受检查者主观影响,而且不能定量反映疾病的严重程度。PD患者运动症状变化是广义的,早期到中、晚期的发展过程中,每个患者异常频谱变化也不尽相同。一个客观、可靠的评判标准,是早期诊断、全面综合治疗和长期管理PD的必要条件。可穿戴式加速度计为临床医师提供更多定量、与日常生活相关的数据,也可进行随时随地的长期动态观察,是较理想的PD临床症状评估手段。
[1] 刘洁,余能伟,李晓佳,等.帕金森病患者体液免疫功能的变化[J].临床神经病学杂志,2012,26(3):231-233.
[2]van Hilten JJ, Middelkoop HA, Kerkhof GA, et al. A new approach in the assessment of motor activity in Parkinson’s disease [J]. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 1991,54(11):976-979.
[3]Weiss A, Herman T, Plotnik M, et al. Can an accelerometer enhance the utility of the Timed Up & Go Test when evaluating patients with Parkinson’s disease? [J]. Med Eng Phys, 2010,32(2):119-125.
[4]Morris TR, Dilda V, Shine JM, et al. A comparison of clinical and objective measures of freezing of gait in Parkinson’s disease [J]. Parkinsonism Relat Disord, 2012,18(5):572-577.
[5]Moore ST, Yungher DA, Morris TR, et al. Autonomous identification of freezing of gait in Parkinson’s disease from lower-body segmental accelerometry [J]. J Neuroeng Rehabil, 2013, 10:19.
[6]Huang X, Mahoney JM, Lewis MM, et al. Both coordination and symmetry of arm swing are reduced in Parkinson’s disease [J]. Gait Posture, 2012,35(3):373-377.
[7]Barroso Júnior MC, Esteves GP, Nunes TP, et al. A telemedicine instrument for remote evaluation of tremor: design and initial applications in fatigue and patients with Parkinson’s disease[J]. Biomed Eng Online, 2011, 10:14.
[8]向伟华,江钟立.脑卒中平衡功能的评估和训练进展.[J].实用老年医学,2015,29(6):448-451.
[9]Mancini M, Salarian A, Carlson-Kuhta P, et al. ISway: a sensitive, valid and reliable measure of postural control[J]. J Neuroeng Rehabil, 2012, 9:59.
[10]Zampieri C, Salarian A, Carlson-Kuhta P, et al. The instrumented timed up and go test: potential outcome measure for disease modifying therapies in Parkinson’s disease [J]. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 2010, 81(2):171-176.
[11]Mancini M, Zampieri C, Carlson-Kuhta P, et al. Anticipatory postural adjustments prior to step initiation are hypometric in untreated Parkinson’s disease: an accelerometer-based approach [J]. Eur J Neurol, 2009,16(9):1028-1034.
[12]Tsipouras MG, Tzallas AT, Rigas G, et al. An automated methodology for levodopa-induced dyskinesia: assessment based on gyroscope and accelerometer signals [J]. Artif Intell Med,2012,55(2):127-135.
[13]Moore ST, Dilda V, Hakim B, et al. Validation of 24-hour ambulatory gait assessment in Parkinson’s disease with simultaneous video observation [J]. Biomed Eng Online, 2011,10:82.
[14]Mera TO, Heldman DA, Espay AJ, et al. Feasibility of home-based automated Parkinson’s disease motor assessment[J]. J Neurosci Methods, 2012,203(1):152-156.
[15]Stamatakis J, Ambroise J, Crémers J, et al.Finger tapping clinimetric score prediction in Parkinson’s disease using low-cost accelerometers [J].Comput Intell Neurosci, 2013:717853.
[16]Cavanaugh JT, Ellis TD, Earhart GM, et al. Capturing ambulatory activity decline in Parkinson’s disease [J]. J Neurol Phys Ther, 2012,36(2):51-57.
[17]Mirelman A, Herman T, Nicolai S, et al. Audio-biofeedback training for posture and balance in patients with Parkinson’s disease [J]. J Neuroeng Rehabil, 2011, 8:35.
[18]张长国,冯耀耀,陈静,等.早期帕金森病患者快速动眼睡眠行为障碍的研究[J].临床神经病学杂志,2013,26(5):369-371.
[19]孙燕,潘卫东,马骥,等.加速度记录仪定量化评价运动障碍性疾病[J].中华神经科杂志,2011,44(11):763-767.
[20]潘卫东,郭伸,刘云,等.养血清脑颗粒改善帕金森病睡眠障碍疗效评估[J].上海中医药大学学报,2010,24:38-41.
[21]Lindert BH, Van Someren EJ. Sleep estimates using microelectromechanical systems (MEMS) [J]. Sleep, 2013,36(5):781-789.
[22]Obeso JA, Marin C, Rodriguez-Oroz C, et al. The basal ganglia in Parkinson’s disease: current concepts and unexplained observations[J]. Ann Neurol, 2008, 2:S30-S46.
[23]郑慧芬,董靖德,詹贞,等. 帕金森病伴轻度认知障碍患者生活质量及影响因素分析 [J].实用老年医学,2015,29(6):500-503.
[24]Amboni M, Barone P, Iuppariello L, et al. Gait patterns in Parkinsonian patients with or without mild cognitive impairment [J].Mov Disord, 2012,27(12):1536-1543.
[25]Plotnik M, Giladi N, Dagan Y, et al. Postural instability and fall risk in Parkinson’s disease: impaired dual tasking, pacing, and bilateral coordination of gait during the "ON" medication state [J]. Exp Brain Res, 2011,210(3/4):529-538.
[26]Yogev G, Plotnik M, Peretz C, et al. Gait asymmetry in patients with Parkinson’s disease and elderly fallers: when does the bilateral coordination of gait require attention? [J]. Exp Brain Res, 2007,177(3):336-346.
[27]Lord S, Rochester L, Hetherington V, et al. Executive dysfunction and attention contribute to gait interference in’ off’ state Parkinson’s Disease [J]. Gait Posture, 2010, 31(2):169-174.
210029江苏省南京市,南京医科大学附属脑科医院老年神经科
R 742.5
Adoi:10.3969/j.issn.1003-9198.2016.04.025
2015-04-14)