Accelerometry in Diagnosis of Functional Tremor

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Functional tremor (FT) is the most common phenotype of functional movement disorders. Electrophysiological assessment is included in the diagnostic criteria for tremor; however, there is currently no consensus criteria for the differential diagnosis of FT.

The objective of this study was to evaluate the utility of tremor frequency characteristics derived from accelerometry for the differential diagnosis between FT and organic tremor (OT).

Materials and methods. Nineteen patients with FT, 20 patients with essential tremor, and 20 patients with Parkinson's disease were enrolled in the study and underwent electrophysiological examination with a two-channel accelerometer and subsequent data processing.

Results. The study results revealed the differences in the frequency peak widths in patients with FT and OT, predominantly while performing a cognitive load task. This criterion showed a high sensitivity (100%) and a high specificity (97.5%) for the diagnosis of FT in the study population.

Conclusion. Tremor characteristics recorded during accelerometry combined with cognitive load task can serve as an additional testing aid for differential diagnosis between functional and organic tremor.

About the authors

Konstantin M. Evdokimov

Research Center of Neurology

Author for correspondence.
Email: evdokimov@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0001-6217-4151

postgraduate student, neurologist, 5th Neurology department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

Ekaterina O. Ivanova

Research Center of Neurology

Email: evdokimov@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0003-3337-1759

Cand. Sci. (Med.), researcher, neurologist, 5th Neurology department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

Amayak G. Brutyan

Research Center of Neurology

Email: evdokimov@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-6381-2925

Cand. Sci. (Med.), Head, Laboratory of clinical neurophysiology, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

Ekaterina Y. Fedotova

Research Center of Neurology

Email: evdokimov@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0001-8070-7644

D. Sci. (Med.), leading researcher, Head, 5th Neurology department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

Sergey N. Illarioshkin

Research Center of Neurology

Email: evdokimov@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-2704-6282

D. Sci. (Med.), prof., RAS Full Member, Director, Brain Institute, Deputy director

Russian Federation, Moscow

References

  1. Иллариошкин С.Н., Иванова-Смоленская И.А. Дрожательные гиперкинезы. Руководство для врачей. М.; 2011. Illarioshkin S.N., Ivanova-Smolenskaya I.A. Trembling hyperkinesis. Guide for doctors. Moscow; 2011. (In Russ.)
  2. Bhatia K.P., Bain P., Bajaj N. et al. Consensus Statement on the classification of tremors. From the task force on tremor of the International Parkinson and Movement Disorder Society. Mov. Disord. 2018;33(1):75–87. doi: 10.1002/mds.27121
  3. Иванова Е.О., Иванова-Смоленская И.А., Иллариошкин С.Н. Тремор: патогенез, особенности клинической картины и лечение. Неврологический журнал. 2013;18(5):4–12. Ivanova E.O., Ivanova-Smolenskaya I.A., Illarioshkin S.N. Tremor: pathogenesis, clinical features and treatment. Neurological Journal. 2013;18(5):4–12.
  4. Deuschl G., Bain P., Brin M. Consensus statement of the Movement Disorder Society on tremor. Mov. Disord. 1998;13(Suppl. 3):2–23. doi: 10.1002/mds.870131303
  5. Иванова Е.О., Федотова Е.Ю. Функциональные двигательные расстройства: позитивные критерии диагностики. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2019;11(1):125–130. Ivanova E.O., Fedotova E.Yu. Functional movement disorders: positive diagnostic criteria. Neurology, neuropsychiatry, psychosomatics. 2019;11(1):125–130. doi: 10.14412/2074-2711-2019-1-125-130
  6. Lidstone S.C., Costa-Parke M., Robinson E.J. et al. Functional movement disorder gender, age and phenotype study: a systematic review and individual patient meta-analysis of 4905 cases. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 2022;93(6):609–616. doi: 10.1136/jnnp-2021-328462
  7. Fahn S., Williams D. Psychogenic dystonia. Adv. Neurol. 1988;50:431–455.
  8. Gupta A., Lang A.E. Psychogenic movement disorders. Curr. Opin. Neurol. 2009;22(4):430–436. doi: 10.1097/WCO.0b013e32832dc169
  9. Gresty M., Buckwell D. Spectral analysis of tremor: understanding the results. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 1990;53(11):976–981. doi: 10.1136/jnnp.53.11.976
  10. Kamble N.L., Pal P.K. Electrophysiological evaluation of psychogenic movement disorders. Parkinsonism Relat. Disord. 2016;22 (Suppl. 1):S153–158. doi: 10.1016/j.parkreldis.2015.09.016
  11. Schwingenschuh P., Deuschl G. Functional tremor. Handb. Clin. Neurol. 2016;139:229–233. doi: 10.1016/B978-0-12-801772-2.00019-9
  12. Schwingenschuh P., Saifee T.A., Katschnig-Winter P. et al. Validation of “laboratory-supported” criteria for functional (psychogenic) tremor. Mov. Disord. 2016;31(4):555–562. doi: 10.1002/mds.26525
  13. Vial F., McGurrin P., Osterholt T. et al. Tremoroton, a new free online platform for tremor analysis. Clin. Neurophysiol. Pract. 2019;5:30–34. doi: 10.1016/j.cnp.2019.11.004
  14. Chou C.Z., Ahlskog J.E., Klassen B.T. et al. Utility of routine surface electrophysiology to screen for functional tremor prior to surgical treatment of essential tremor. Clin. Park. Relat. Disord. 2022;7:100149. doi: 10.1016/j.prdoa.2022.100149
  15. Moreau C., Rouaud T., Grabli D. et al. Overview on wearable sensors for the management of Parkinson’s disease. NPJ Parkinsons Dis. 2023;9(1):153. doi: 10.1038/s41531-023-00585-y
  16. Vescio B., Quattrone A., Nisticò R. et al. Wearable devices for assessment of tremor. Front. Neurol. 2021;12:680011. doi: 10.3389/fneur.2021.680011
  17. Kramer G., Dominguez-Vega Z.T., Laarhoven H.S. et al. Similar association between objective and subjective symptoms in functional and organic tre-mor. Parkinsonism Relat. Disord. 2019;64:2–7. doi: 10.1016/j.parkreldis.2019.05.026

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Tremor frequency peak width was measured with Tremoroton software. Upper and lower limits of the frequency peak of accelerometer oscillations were determined manually at 40–50% from the height of the frequency peak. The peak width is defined as a difference between upper and lower limits. The red thin arrow indicates the point where the dominant frequency of the peak is measured. The red bold arrow and blue bar indicate the points where the peak width was measured. A — the frequency spectrum in a patient with FT; B — in a patient with PD; АСС — accelerometer oscillations; EMG ext — EMG-recordings from wrist extensors; EMG flex — EMG-recordings from wrist flexors.

Download (192KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Results of a posteriori pairwise comparison between FT, ET, and PD patients. А — PT frequency peak width without CL; CL — cognitive load; PT — postural tremor; B — PT frequency peak width with CL; C — difference in PT frequency peak width without CL; D — shift of minimum frequency peak (lower limit); E — shift of maximum frequency peak (upper limit); F — ratio of the mean amplitude of PT oscillations with CL to the mean amplitude of PT oscillations without CL.

Download (303KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Evdokimov K.M., Ivanova E.O., Brutyan A.G., Fedotova E.Y., Illarioshkin S.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».