帕金森病真实世界步态数字移动结局指标的系统性综述：从可穿戴设备到临床价值评估

本研究针对帕金森病（PD）运动症状评估中临床量表（如MDS-UPDRS III）和实验室步态分析的局限性，系统综述了真实世界环境下基于可穿戴设备的数字移动结局指标（DMOs）的临床应用价值。研究人员通过分析27项研究，发现步速、步长等DMOs能有效区分PD患者与健康人群，且真实世界与实验室评估存在显著差异。该研究为建立标准化DMOs协议、推动数字生物标志物在PD精准医疗中的应用提供了关键证据。

　　

帕金森病作为一种进行性神经退行性疾病，其核心运动症状——运动迟缓、僵硬和震颤——严重损害患者的移动能力与生活质量。其中，步态障碍尤其突出，早在疾病前驱期就会出现并随时间恶化。目前临床主要依赖运动障碍学会统一帕金森病评定量表第三部分（MDS-UPDRS III）和实验室标准化步行任务（如10米直线行走）来评估运动症状。然而，这些方法存在明显局限：MDS-UPDRS III依赖主观视觉判断，且仅能反映患者在诊所环境下的“移动能力”，而非日常生活中的“移动表现”；实验室评估则无法捕捉真实环境中症状波动、环境干扰及双任务场景对移动功能的影响。

随着可穿戴传感器技术的发展，数字移动结局指标（Digital Mobility Outcomes, DMOs）——包括步行速度、步长、步频等一系列步态参数——为连续、定量评估真实世界移动功能提供了新途径。DMOs不仅能实现远程监测，提升偏远地区患者的评估可及性，还能通过分析数千段步行片段（Walking Bouts, WBs），揭示不同场景、时长和目的下的移动模式。尽管先前研究证实实验室环境下DMOs能区分帕金森患者与健康人群，并与运动严重程度相关，但真实世界DMOs的临床价值尚未明确。为此，研究人员开展了这项系统性综述，旨在探索真实世界步态DMOs在帕金森病中的测量方法、临床效用及应用前景。该研究发表于《npj Digital Medicine》，为数字生物标志物在神经退行性疾病中的转化应用提供了重要依据。

研究团队通过系统检索2000-2024年间八大数据库的6637篇文献，最终纳入27篇符合标准的研究报告。关键技术支持包括：采用多品牌可穿戴设备（如腰部、足部传感器）连续采集步态数据；定义步行片段（WBs）为至少包含连续双足步行的序列；基于算法提取步速、步长、步时、变异性等21项DMOs；按步态模型分为节奏（Pace）、节律（Rhythm）、变异性（Variability）、不对称性（Asymmetry）和姿势控制（Postural Control）五大域；使用定制化质量评估工具分析偏倚风险；通过叙事性综合比较不同协议下的DMOs差异。

Objective 1: 测量协议与DMOs特征概述

纳入研究的中位患者数为47人，年龄60-72岁，MDS-UPDRS III评分12.8-46.2分。测量协议高度异质：设备配置（单腰部、足部或多传感器组合）、评估时长（1-14天）、WBs阈值（如>60秒）均不统一。步速（92%研究）、步长（59%）和步时（48%）是最常报告的DMOs，其中节奏域参数占比最高。

Objective 2: 真实世界与实验室评估差异

5/6研究报告真实世界DMOs显著低于实验室环境，表现为步速更慢、步长缩短。例如，Shah等人发现真实世界步速仅0.73 m/s，而实验室达1.05 m/s。仅2研究报道极端值（如最快步速）在两种环境下相关，提示最大移动能力可能具有一致性。

Objective 3: PD患者与健康人群差异

11研究比较显示，PD患者节奏域参数（步速、步长）显著低于健康人群，节律域（步时）和变异性参数（步长变异性）更高。但步频无一致差异，与实验室研究发现不同。转身角度等复杂参数展现出更高判别力（AUC>0.90）。

Objective 4: PD亚组分析

在跌倒者与非跌倒者比较中，步速、步长差异不一致，而转身特征（如转身角度变异性）更敏感；冻结步态（FoG）组间步态参数无差异，但转身参数能区分；疲劳症状患者步时变异性显著升高，且长步行片段中差异更明显。

Objective 5: DMOs与运动严重度的关联

仅少数研究报告DMOs与MDS-UPDRS III评分弱-中度相关，且依赖特定聚合阈值（如90百分位步速）。步长是预测MDS-UPDRS III评分的最强特征。PIGD（姿势不稳定步态障碍）评分与步速、步长变异性显著相关。

本研究结论指出，真实世界DMOs能有效捕捉帕金森病移动损伤的日常表现，弥补实验室评估的不足。节奏域参数（步速、步长）最具判别力，而变异性参数对区分跌倒风险和疾病亚组有潜在价值。然而，测量协议的异质性（设备配置、分析算法、WBs阈值）限制了结果可比性。未来需标准化数据采集流程（如7天连续监测、明确传感器附着方法），并探索复合DMOs模型和机器学习方法以提升临床预测精度。真实世界DMOs作为新型数字生物标志物，有望增强帕金森病运动评估的生态效度，推动个体化治疗与远程监护的发展。

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改写说明：

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