《Neurological Research and Practice》：Rethinking EDSS-based ambulation assessment in multiple sclerosis using continuous variable monitoring
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背景多发性硬化症（Multiple Sclerosis, MS）是一种中枢神经系统（central nervous system, CNS）的慢性炎性疾病，以复发和进行性残疾为特征。用于量化残疾的扩展残疾状态量表（Expanded Disability Sta
背景多发性硬化症（Multiple Sclerosis, MS）是一种中枢神经系统（central nervous system, CNS）的慢性炎性疾病，以复发和进行性残疾为特征。用于量化残疾的扩展残疾状态量表（Expanded Disability Status Scale, EDSS）基于单一、离散评估且可能不准确的患者自评步行能力，而数字健康技术（digital health technologies, DHTs）能够实现连续活动监测和对真实世界功能表现进行更客观的评估。方法这项前瞻性观察性研究在两个德国中心进行，复发缓解型多发性硬化症（relapsing-remitting MS, RRMS）患者接受基线（V1）和研究完成（V2）时的临床评估。步行距离和步数使用测量轮和计步器进行测量，而连续身体活动则通过智能手表衍生的指标进行评估。结果共纳入16例RRMS患者（中位年龄57.5岁[四分位距（IQR）49.25–63.25]；中位EDSS 4.5 [IQR 3.5–6]）。在V1时，患者自评步行距离与临床测量距离呈中等相关性（Spearman‘s ρ?=?0.60，p?=?0.013），16例患者中有12例相对于EDSS阈值错误判断了距离。V1与V2间步行距离存在个体内变异（中位绝对差：113.6 m）。中位每日步行距离（ρ = ?0.61，p?=?0.0123）、步数（ρ = ?0.64，p?=?0.0082）和峰值步数（ρ = ?0.69，p?=?0.0032）均与EDSS呈负相关。结论患者自评最大步行距离与临床表现呈中等一致性，并频繁跨越EDSS阈值，而临床评估在短期研究期间个体内变异显著，突显了单次评估的局限性。相反，智能手表衍生指标与临床测量一致，反映了EDSS评分，并捕捉了真实世界的活动能力。
**论文解读：基于连续变量监测对多发性硬化症中扩展残疾状态量表步行评估的再思考**
**研究背景、存在问题及开展原因**
多发性硬化症（Multiple Sclerosis, MS）是一种中枢神经系统（central nervous system, CNS）的慢性炎性疾病，以复发和进行性残疾积累为特征。扩展残疾状态量表（Expanded Disability Status Scale, EDSS）是目前临床实践中用于量化MS残疾进展的主要工具，但其存在显著局限性：EDSS是一种非线性、偏运动功能的量表，在评分4.0至6.0之间时，步行距离成为决定性因素。然而，常规临床实践中，最大步行距离通常依赖患者自评，而许多患者无法准确估计其步行能力，导致评估存在较大变异性。此外，单次临床评估仅能捕获某个时间点的“快照”，无法反映日常波动及疾病隐匿进展。数字健康技术（digital health technologies, DHTs），如可穿戴设备，能够实现连续、客观的真实世界活动监测，有望克服EDSS的上述不足。为此，研究人员开展本研究，旨在量化患者自评与临床测量步行距离之间的差异、评估临床测量步行距离的短期个体内变异性，并探索EDSS、临床步行性能与智能手表衍生真实世界活动指标之间的关系。该论文发表在《Neurological Research and Practice》。
**关键技术方法**
本研究为一项前瞻性、双中心观察性研究，在德国杜塞尔多夫大学医院和哈亨绍尔兰诊所进行。共纳入16例复发缓解型MS（relapsing-remitting MS, RRMS）患者（中位年龄57.5岁，中位EDSS 4.5）。研究方法主要包括：（1）患者完成自评最大步行距离和步数问卷后，进行临床步行测试，使用数字测量轮（DigiRollerPlus 2）和手动计步器记录实际距离与步数；（2）为每位患者配备智能手表（ScanWatch, Withings），连续佩戴7天，记录每日步数、活动强度及算法估算的距离，并从中提取最长步数/距离串（定义为前后各至少15分钟无活动的连续步行时段）及每日峰值步数（每小时窗口内步数的滚动和最大值）；（3）对两次访视（基线V1与第二次访视V2，中位间隔7天）的临床测量数据进行比较，分析个体内变异；（4）采用Spearman相关系数分析各指标间的关联，并应用Benjamini-Hochberg程序进行错误发现率（FDR）校正。
**研究结果**
1. **患者自评与临床测量步行距离及步数的绝对偏差分析（V1）**
在V1步行测试中，患者自评步数与计步器测量步数呈中等正相关（ρ=0.48, p=0.059），但未达显著性；自评距离与测量轮实测距离呈中等显著正相关（ρ=0.60, p=0.013），FDR校正后仍显著。值得注意的是，16例患者中有12例（75%）相对于EDSS相关步行阈值（100m、200m、500m）错误分类了自身步行距离。
2. **临床测量步行距离在V1与V2间的变异性分析**
在中位间隔7天（IQR 7–10天）后，临床测量最大步行距离显示出显著的个体内变异性，中位绝对差为113.6 m，变化方向双向。V1与V2的组中位数分别为214.33 m和250.69 m，但个体波动明显，绝对差显著大于零（p<0.001）。
3. **智能手表衍生活动指标与EDSS评分的相关性**
智能手表记录的在V1步行测试中的步数和距离与临床测量值高度相关（步数：ρ=0.83, p<0.001；距离：ρ=0.86, p<0.001），FDR校正后仍显著。从智能手表日常数据中提取的最长步数串和最长距离串的中位值与V1临床测量呈中等显著相关（步数：ρ=0.51, p=0.0464；距离：ρ=0.53, p=0.0373），但FDR校正后未保留显著性。
同时，整个佩戴期间每名受试者的中位每日步行距离（ρ=-0.61, p=0.0123）、中位每日步数（ρ=-0.64, p=0.0082）和中位峰值步数（ρ=-0.69, p=0.0032）均与EDSS评分呈显著中等至强负相关，且FDR校正后仍显著。
**讨论与结论**
讨论部分指出，本研究证实了临床测量与智能手表数字测量在诊所内测试中具有良好一致性，但患者自评步行能力在EDSS相关阈值周围存在显著错误分类（12/16例），这与既往研究中患者和医师常误判步行距离的发现一致。此外，即使临床测试间隔仅7天，个体内最大步行距离也显示出明显波动，表明单次评估仅能捕获“快照”而遗漏短期运动功能变异。相比之下，智能手表衍生的真实世界活动指标（如每日步数、峰值步数、最长步行串）与EDSS评分相关，能在更长时间窗口内提供稳定的步态功能表征，且患者佩戴依从性高。研究还讨论了疲劳、日常活动、测试时间差异等混杂因素对结果的影响，并指出本研究的探索性性质及样本量较小（n=16）的局限性。EDSS评分由不同医师完成可能引入评定者间变异，但所有评定者均通过认证且具有丰富临床经验。对于智能手表算法，虽尚未有针对ScanWatch的同行评议验证研究，但观测到的数据与手动测量高度一致提供了初步分析验证。
**研究结论部分翻译：**
总之，患者自评步行距离仅部分反映EDSS相关残疾，且在临床相关步行阈值附近可能不可靠。临床步行距离测试的短期变异性进一步限制了单次快照评估的解释价值。因此，即使在日常临床实践中花费大量时间测量最大步行距离，这些值也用途有限。智能手表衍生的真实世界活动指标，特别是基于步行串的测量如峰值步数和最长串，为步态功能提供了一个可行的补充视角，并有助于在常规护理和研究中将EDSS集中评估置于更广泛的背景中。本研究中使用同一款智能手表在7天内跟踪患者依从性较为简便，且依从性持续较高。在更长时间内，建议定期检查这些参数以避免快照并确保持续监测，同时考虑不同制造商标准。将经过验证的数字活动参数整合到常规护理中，可能改善疾病进展的检测，有潜力减少对耗时步行测试的依赖，并实现对MS残疾的更差异化、以患者为中心的评估。
