可穿戴设备评估帕金森病伴冻结步态患者的步态特征研究

摘要

目的 利用可穿戴传感器识别帕金森病（PD）伴冻结步态（FOG）患者的特征步态参数，探讨基于临床和传感器参数的FOG影响因素，并构建识别模型。方法 纳入83例PD患者（FOG组20例，非FOG组63例）。所有患者在“关”期状态下完成计时起立-行走测试，同时佩戴10个惯性测量单元传感器采集步态数据。采用协方差分析控制年龄、统一帕金森病评定量表第三部分（UPDRS-Ⅲ）评分及大腿长度的影响，并通过控制错误发现率进行多重比较。采用单因素和分层Logistic回归分析筛选影响因素并构建识别模型。通过受试者操作特征曲线下面积（AUC）等指标评估模型性能。结果 控制混杂因素后，FOG组患者在支撑相不对称性上仍高于非FOG组。单因素分析显示，步速降低、步态变异性和不对称性增高等是FOG的影响因素。分层Logistic分析表明，在包含年龄和UPDRS-Ⅲ评分的基准模型中加入支撑相不对称性可提升模型性能，模型灵敏度从75.0%提高至85.0%,AUC从0.810提升至0.840。结论 支撑相不对称性是PD伴FOG患者区别于普遍运动迟缓的核心步态特征。在常规临床评估中加入该传感器客观参数，能有效提高FOG的识别能力，为FOG的客观评估、早期识别及针对性康复干预提供了依据。

关键词

帕金森病 / 冻结步态 / 可穿戴设备 / 步态分析 / 运动传感器

基金资助

河南省医学科技攻关计划项目（LHGJ20250676）; 郑州市医疗卫生科技创新指导计划项目(2024YLZDJH268)