Objective Sensor-Based Gait Measures Reflect Motor Impairment in Multiple Sclerosis Patients: Reliability and Clinical Validation of a Wearable Sensor Device

Abstract

Hintergrund und Ziele Gangstörungen kommen bei Patienten mit Multipler Sklerose (MS) häufig vor. Diese tragen häufig zu Behinderungen bei, können aber in den frühen Stadien der Erkrankung nur schwer entdeckt werden.

Wir untersuchten, ob sensorbasierte Ganganalysen bei MS-Patienten Gangstörungen aufzeichnen können.

MethodenEin am Fuß getragenes sensorbasiertes Messsystem zur Ganganalyse wurde bei 102 MSPatienten und 22 gesunden Kontrollpersonen eingesetzt. Die Testpersonen absolvierten den 25 Foot Walking Test (25FWT) zweimal in selbstgewählter (25FWT_langsam) und zweimal in maximaler Gehgeschwindigkeit (25FWT_schnell). Der Timed „Up And Go“ (TUG) wurde als funktioneller Test genutzt, der „Multiple Sclerosis Walking Scale“ Fragebogen (MSWS-12) als subjektive Messung der Patientenmobilität. Die Patienten wurden in Subgruppen nach „Expanded Disability Status Scale“ (EDSS) und funktionellen Systemen (FS; Kleinhirn und Pyramidenbahn) eingeteilt.

Ergebnisse und BeobachtungenDie Datensätze zwischen zwei aufeinanderfolgenden Messungen (Test-Retest-Reliabilität) korrelierten bei allen analysierten Gangparametern (z.B. 25FWT_schnell: Schrittlänge r = 0.955, Ganggeschwindigkeit r = 0.969) Der Vergleich zwischen Kontrollgruppe und MS-Patienten mit geringerer (EDSS ≤ 3.5) bzw. höherer (EDSS 4.0 - 7.0) Krankheitslast zeigte signifikante Unterschiede bei mittlerer Schrittlänge, Ganggeschwindigkeit, Fußabhubwinkel, Standzeit und Schwungzeit (z.B. Schrittlänge zwischen EDSS-Subgruppen im 25FWT_schnell: p ≤ 0.001 und 25FWT_langsam p = 0.003). Die Unterschiede zwischen den EDSS-Subgruppen waren bei maximaler Gehgeschwindigkeit mehr betont als in selbstgewähltem Tempo (z.B. Schrittlänge 25FWT_schnell: 33.6 cm und 25FWT_langsam 16.3 cm). Die Schrittlänge (25FWT_schnell) korrelierte mit EDSS (r = -0.583), MSWS-12 (r = -0.668) und TUG (r = -0.773). Wir beobachteten signifikante Unterschiede zwischen Kontrollgruppe und MS-Patienten mit (FS 0 - 1) und ohne (FS ≥ 2) pyramidaler oder zerebellärer Behinderung (z.B. Ganggeschwindigkeit der FS-Subgruppen p ≤ 0.001).

SchlussfolgerungenSensorbasierte Ganganalysen unterstützen die klinische Diagnostik von Gangstörungen objektiv auch bei MS-Patienten in niedrigen Krankheitsstadien, besonders bei schneller Gehgeschwindigkeit. Schrittlänge und Ganggeschwindigkeit wurden als die am klinisch relevantesten Parameter identifiziert.

Deshalb kann das Messsystem zukünftig für die Diagnostik bei MS-Patienten mit Gangstörungen eingesetzt werden, z.B. für eine objektive Einschätzung der Krankheitsschwere. Das Potential im häuslichen Monitoring muss in weiteren Studien evaluiert werden.

Abstract (AI English translation)

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Background and goale Gait disorders are common in patients with multiple sclerosis (MS). These often contribute to disability but are difficult to detect in the early stages of the disease.

We investigated whether sensor-based gait analyzes can record gait disorders in MS patients.

MethodsA foot-worn sensor-based measurement system for gait analysis was used in 102 MS patients and 22 healthy controls. The test subjects completed the 25 Foot Walking Test (25FWT) twice at self-selected walking speed (25FWT_slow) and twice at maximum walking speed (25FWT_fast). The Timed “Up And Go” (TUG) was used as a functional test, the “Multiple Sclerosis Walking Scale” questionnaire (MSWS-12) as a subjective measurement of patient mobility. The patients were divided into subgroups according to the Expanded Disability Status Scale (EDSS) and functional systems (FS; cerebellum and pyramidal tract).

Results and observationsThe data sets between two consecutive measurements (test-retest reliability) correlated for all analyzed gait parameters (e.g. 25FWT_fast: step length r = 0.955, gait speed r = 0.969). The comparison between control group and MS patients with lower (EDSS ≤ 3.5) or higher (EDSS 4.0 - 7.0) Disease burden showed significant differences in mean step length, gait speed, foot release angle, stance time and swing time (e.g. step length between EDSS subgroups in 25FWT_fast: p ≤ 0.001 and 25FWT_slow p = 0.003). The differences between the EDSS subgroups were more pronounced at maximum walking speed than at self-selected pace (e.g. step length 25FWT_fast: 33.6 cm and 25FWT_slow 16.3 cm). Step length (25FWT_fast) correlated with EDSS (r = -0.583), MSWS-12 (r = -0.668) and TUG (r = -0.773). We observed significant differences between controls and MS patients with (FS 0 - 1) and without (FS ≥ 2) pyramidal or cerebellar disability (e.g. gait speed of the FS subgroups p ≤ 0.001).

ConclusionsSensor-based gait analyzes objectively support the clinical diagnosis of gait disorders even in MS patients in low stages of the disease, especially at fast walking speeds. Step length and gait speed were identified as the most clinically relevant parameters.

The measuring system can therefore be used in the future for diagnostics in MS patients with gait disorders, e.g. for an objective assessment of the severity of the disease. The potential in home monitoring needs to be evaluated in further studies.