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MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

26. - 29.09.2011 in Mainz

Assessment der Mobilität mithilfe von Beschleunigungssensoren und Assistenzsoftware bei Multiple Sklerose Patienten

Meeting Abstract

  • Tom Zentek - FZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruhe
  • Layal Shammas - Karlsruhe Institut für Technologie, Karlsruhe
  • Panagiota Anastasopoulou - Karlsruhe Institut für Technologie, Karlsruhe
  • Alexander Schwende - FZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruhe
  • Stefan Schlesinger - Neurologische Klinik Bad Neustadt/Saale, Bad Neustadt
  • Stefan Hey - Karlsruhe Institut für Technologie, Karlsruhe
  • Arsarnusch Rashid - FZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruhe

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds405

DOI: 10.3205/11gmds405, URN: urn:nbn:de:0183-11gmds4054

Veröffentlicht: 20. September 2011

© 2011 Zentek et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Multiple Sklerose ist eine der häufigsten chronischen Erkrankungen des zentralen Nervensystems mit ca. 120.000 Betroffenen in Deutschland [1]. Ein wichtiger Indikator für die Bewertung des Gesundheitszustandes ist die Mobilität der Patienten. Zur Bestimmung der Mobilitätseinschränkungen verwendet der Arzt bei den quartalsweisen Untersuchungen die subjektive Expanded Disability Status Scale (EDSS) [2]. Aktuelle Untersuchungen [3], [4] zeigen die Notwendigkeit weiterer Mobilitätsstudien und die Untersuchung der Korrelation zwischen Mobilitätsparametern und EDSS, um die Mobilität von Patienten objektiver zu bewerten und Krankheitsschübe mit angepasster Therapie vorzubeugen. In der Studie MS Nurses wurde hierfür ein Studienkonzept entwickelt.

Materialen und Methoden: In einem ersten Feldtest (01.05.2007-31.12.2009) mit 16 Patienten und 26 gesunden Menschen in der Kontrollgruppe unter Benutzung des Beschleunigungssensoren Actibelt (SLCMSR), wurden auf Akzeptanz getestet und Verbesserungsmöglichkeiten identifiziert. Darauf aufbauend wurden drei Workshops mit Neurologen durchgeführt, zur Erfassung von Anforderungen an ein Mobilitätsassistenzsystem für den Alltag von MS Patienten. Abschließend wurde eine Lösung mit den Beschleunigungssensoren der Firma movisens [5] implementiert und in Pre-Tests getestet. Dieser Sensor zeichnet tri-axial Rohdaten (x-y-z Achsen Beschleunigung) auf.

Ergebnisse: Aus den Workshops mit den Neurologen ergaben sich wichtige Messgrößen für die Korrelationsanalyse zwischen Mobilitätsparametern und EDSS: alltägliche Aktivitätsarten (z.B. Gehen, Liegen, Treppen steigen), Aktivitätslevel, die zurückgelegte Distanz sowie die dazugehörige maximale/ durchschnittliche Geschwindigkeit [6], der Energieverbrauch und die Anzahl sowie Entfernung der am Stück zurückgelegten Strecken. Die Erkennung von Stürzen ist ein weiterer interessanter Parameter, der allerdings im Moment nicht ausgewertet wird. Anschließend wurden in Abstimmung mit den Neurologen Prototypen des Assistenzsystems entwickelt, die aus zwei Komponenten bestehen: Die Arzt Software verwaltet die Kohorte der Studie mit ihren Stammdaten, startet und beendet Langzeitmessung, vollzieht die notwendige Kalibrierung der Sensoren und erstellt die ausführlichen Auswertungen. Die Patienten Software dient zum täglichen Sichern der Rohdaten und zum Aufladen des Sensors sowie für die Auswertung der aktuellen Tagesaktivität des Patienten. In den Pretests wurde der Prototyp von den beteiligten Neurologen als benutzerfreundlich und als sinnvolle Unterstützung der Studienprozesse wahrgenommen. Die MS Patienten befanden das Assistenzsystem als eine Motivationshilfe, aufgrund des täglichen Feedbacks zu Ihren Mobilitätsparametern und der einfachen Benutzbarkeit. Für die Patienten ist das Assistenzsystem eine „große Hilfe, um sich selbst besser einzuschätzen“.

Diskussion: Die Ergebnisse der Studie sind vielversprechend. Bisherige Untersuchungen zeigen eine Korrelation zwischen Gesundheit und Mobilitätsparametern [7]. In einem weiteren Feldtest mit 20 MS Patienten wird über ein Jahr ein Datenpool aufgebaut, mit dem eine erste Korrelation zwischen Mobilitätsparametern und EDSS aufgezeigt werden soll.


Literatur

1.
Kurtzke JF. Rating neurologic impairment in multiple sclerosis: an expanded disability status scale. Neurology. 1983;33(11):1444-52.
2.
Thompson AJ, Hobart JC. Multiple sclerosis: assessment of disability and disability scale. Journal of Neurology. 1998;245(4):189-96.
3.
Einarsson U, Gottberg K, von Koch L, et al. Cognitive and motor function in people with muliple sclerosis in Stockholm country. Mult Scler. 2006;12:340-53.
4.
Rietberg MB, Brooks D, Ulehaag BM, et al. Exercise therapy for mutable sclerosis. Cochrane database syst Rev. 2004:CD 003980.
5.
Härtel S, Gnam JP, Löffler S, Bös K. Estimation of energy expenditure using accelerometers and activity-based energy models – validation of a new device. European Review of Aging and Physical Activity. 2010 [online first].
6.
Albrecht H, Wötzel C, Erasmus LP, Kleinpeter M, König N, Pöllmann W. Day-to-day variability of maximum walking distance in MS patients can mislead to relevant changes in the Expanded Disability Status Scale (EDSS): average walking speed is a more constant parameter. Mult Scler. 2001;7(2):105-9.
7.
Schlesinger S, Neuhaus A, Thiele A, Kippnich M, Raschid A, Griewing B, Daumer M. Sind Mobilitätseinschränkungen bei Patienten mit Multipler Sklerose messbar? Thieme. 2011;42:17-21.