Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 article

Characterizing gait in people with multiple sclerosis using digital data from smartphone sensors: A proposed framework

12Citations signalées — pas une note de qualité
4Institutions déclarées
3Pays d’affiliation déclarés

Résumé fourni par la source

BACKGROUND: Mobility assessment is essential for monitoring disease progression in people with multiple sclerosis (PwMS). Technologies such as wearable sensors show potential for this purpose, but consensus is needed to optimize collection and interpretation of digital measures in PwMS. OBJECTIVE: To propose a framework for measuring and interpreting key aspects of impaired gait in PwMS using a smartphone worn at the waist level. METHODS: The framework was developed on the basis of clinical understanding and knowledge of sensor signal processing, supported by a systematic literature review (SLR). The SLR targeted articles published after 2011 that measured gait characteristics in PwMS. Findings were used to propose standardized definitions for complementary gait domains and define digital measures that should be captured for each domain. RESULTS: The resulting framework for PwMS recommends definitions for pace, rhythm, stability, symmetry, variability, smoothness, complexity and fatigability gait domains. For each domain, a set of digital measures is described with respect to their interpretability and associated caveats. CONCLUSION: This framework provides recommendations for measuring complex gait patterns in PwMS using widely available technology. This work promotes the use of standardized gait domain definitions and harmonized descriptions of associated digital measures, paving the way for future validation efforts.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Characterizing gait in people with multiple sclerosis using digital data from smartphone sensors: A proposed framework
Date Crossref
18/02/2025
Éditeur
SAGE Publications
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Multiple Sclerosis Research StudiesBalance, Gait, and Falls PreventionAmyotrophic Lateral Sclerosis Research

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Recherche à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, ROR et la Banque mondiale, sans clé ; OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant requis, aucune donnée externe enregistrée en base. Sources et limites.