摘要
脊髓小脑性共济失调3型（SCA3）的临床评估受到主观因素和评分者间变异性的阻碍。本研究利用我们在先前工作中已验证的可穿戴足底压力鞋垫系统，构建了多场景数字平衡检测框架，并评估其在区分SCA3患者与健康个体以及评估疾病严重程度方面的有效性。本研究纳入74名SCA3患者和45名健康对照者，佩戴定制开发的足底力传感器完成睁眼（EO）和闭眼（EC）站立任务。通过分析压力中心（COP）变量，确定其与临床特征的相关性及其区分能力。采用XGBoost模型对疾病严重程度进行分类，并利用SHAP分析增强可解释性。闭眼任务得出的COP变量在曲线下面积、准确率、敏感度和特异度方面均优于睁眼任务的结果。COP变量（如闭眼左侧摇摆速度标准差）与临床评分之间存在显著相关性（r > 0.4）。该模型在疾病严重程度分类中的准确率达到87%，SHAP分析突出了关键变量及其交互作用。COP变量为运动功能障碍提供了可靠的多维度测量指标。
图形摘要
脊髓小脑性共济失调3型（SCA3）的临床评估受到主观因素的阻碍。本研究利用可穿戴足底压力鞋垫，对74名患者和45名对照者在站立任务期间的压力中心（COP）变量进行分析。闭眼COP指标表现出更好的区分性能，并与临床评分相关。具有可解释性的XGBoost模型在SCA3客观评估中达到了87%的严重程度分类准确率。
利益冲突声明
作者声明不存在已知的竞争性经济利益或个人关系可能对本文所报告的工作产生影响。
同行评审
为透明起见，与本文相关的同行评审文件可在 https://doi.org/10.1111/nyas.70398 查阅。
