Акселерометрический анализ в диагностике функционального тремора

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Функциональный тремор (ФТ) — наиболее часто встречающийся фенотип функционального двигательного расстройства. Электрофизиологическая оценка тремора входит в объём диагностики, однако нет единого стандарта дифференциальной диагностики ФТ.

Целью данного исследования являлась оценка возможности использования частотных характеристик тремора по данным акселерометрии для дифференциальной диагностики ФТ и органического тремора (ОТ).

Материалы и методы. В исследовании участвовали 19 пациентов с ФТ, 20 пациентов с эссенциальным тремором и 20 пациентов с болезнью Паркинсона, которым проводили электрофизиологическое исследование, включающее двухканальную акселерометрию с последующей обработкой полученных данных.

Результаты. В ходе исследования были выявлены различия в ширине частотного пика тремора по данным акселерометрии у пациентов с ФТ и ОТ, преимущественно на фоне когнитивной нагрузки. Данный показатель в исследуемой выборке продемонстрировал высокую чувствительность (100%) и специфичность (97,5%) для диагностики ФТ.

Заключение. Анализ характеристик тремора по данным акселерометрии с дополнительной задачей в виде когнитивной нагрузки может использоваться в качестве дополнительного теста для дифференциальной диагностики ФТ и ОТ.

Об авторах

Константин Михайлович Евдокимов

Научный центр неврологии

Автор, ответственный за переписку.
Email: evdokimov@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0001-6217-4151

аспирант, врач-невролог 5-го неврологического отделения с молекулярно-генетической лабораторией Института клинической и профилактической неврологии

Россия, Москва

Екатерина Олеговна Иванова

Научный центр неврологии

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

канд. мед. наук, н. с., врач-невролог 5-го неврологического отделения с молекулярно-генетической лабораторией Института клинической и профилактической неврологии

Россия, Москва

Амаяк Грачевич Брутян

Научный центр неврологии

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

канд. мед. наук, в. н. с., рук. лаб. клинической нейрофизиологии Института клинической и профилактической неврологии

Россия, Москва

Екатерина Юрьевна Федотова

Научный центр неврологии

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

д-р мед. наук, в. н. с., зав. 5-м неврологическим отделением Института клинической и профилактической неврологии

Россия, Москва

Сергей Николаевич Иллариошкин

Научный центр неврологии

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

д-р мед. наук, проф., акад. РАН, зам. директора по научной работе, директор Института мозга

Россия, Москва

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Определение ширины пика частоты тремора в программе «Tremoroton». Верхняя и нижняя границы пика частоты колебаний акселерометра определяется вручную на уровне 40–50% от высоты пика частоты. Ширина пика является разностью между верхней и нижней границами. Красной тонкой стрелкой обозначена точка определения основной частоты пика. Красной толстой стрелкой и синей полосой обозначены точки оценки ширины пика. А — спектр частот у пациента с ФТ; В — у пациента с БП. АСС — колебания акселерометра, EMG ext — ЭМГ-активность разгибателей, EMG flex — ЭМГ-активность сгибателей.

Скачать (203KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Результаты апостериорных попарных сравнений между группами ФТ, ЭТ и БП. А — ширина частотного пика ПТ без КН; B — ширина частотного пика ПТ с КН; C — разность ширины частотного пика ПТ без КН; D — оценка смещения минимальной частоты (нижней границы) частотного пика; E — оценка смещения максимальной частоты (верхней границы) частотного пика; F — отношение средней амплитуды колебаний ПТ с КН к ПТ без КН.

Скачать (312KB)
Метаданные

© Евдокимов К.М., Иванова Е.О., Брутян А.Г., Федотова Е.Ю., Иллариошкин С.Н., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».