Tragbares Gerät ermöglicht die Überwachung der Parkinson-Symptome zu Hause

Npj Parkinson's Disease hat gezeigt, dass ein kompakter digitaler Test, die Quantitative Digitographie (QDG), einem Arzt täglich objektive Daten zu den motorischen Symptomen der Parkinson-Krankheit liefern kann – direkt von zu Hause aus. 30 Sekunden lang drückt eine Person abwechselnd zwei federbelastete Hebel, und der Algorithmus erfasst reale, quantitative Messwerte zu Geschwindigkeit, Amplitude, Rhythmus usw. und reduziert sie auf einen QDG-Mobilitätswert (0-100; ≥92 ist normal). Diese Überwachung schließt die „Lücke“ zwischen seltenen Besuchen, bei denen man sich normalerweise auf das Gedächtnis des Patienten und subjektive Skalen verlässt. Darüber hinaus ist das System in die elektronische Patientenakte (ePA) integriert und hat bereits den Status eines bahnbrechenden Geräts der FDA erhalten.

Hintergrund der Studie

Parkinson ist eine chronische, wellenförmige Erkrankung: Innerhalb eines Tages können sich Geschwindigkeit und Bewegungsumfang des Patienten ändern, Zittern und „Einfrieren“ können auftreten und verschwinden, und der Gang kann schwanken. In der Praxis erhält der Arzt nur seltene „Momentaufnahmen“ der Erkrankung – Besuche alle paar Monate und subjektive Skalen, die vom Gedächtnis des Patienten und der Dauer der Medikamenteneinnahme abhängen. Eine solch „spärliche“ Überwachung erschwert eine genaue Titration der Therapie und lässt einige Probleme zwischen den Besuchen unberücksichtigt.

Ein Versuch, diese Lücke zu schließen, sind Tagebücher und Wearables. Tagebücher sind jedoch ungenau und arbeitsintensiv, und Wearables produzieren riesige Mengen an „Blackbox“-Daten: Die Interpretation ist unklar, die Integration in den klinischen Arbeitsablauf schwierig und die Compliance leidet (Batterie, Gurte, Schnittstellen). Kliniken benötigen ein Tool, das objektive, reproduzierbare motorische Messwerte liefert, in wenigen Minuten zu Hause durchgeführt werden kann und sich leicht auf alltägliche Funktionen übertragen lässt.

Die quantitative Fingerdigitographie ist genau das: Durch kurze, aufeinanderfolgende Drucke können wir Geschwindigkeit, Amplitude und Rhythmus von Bewegungen, Handasymmetrie, den „Sequenzeffekt“ und Marker für Freezing-Episoden berechnen. Wird ein solcher Test täglich und aus der Ferne durchgeführt, erhält der Arzt einen Verlauf der Symptome in Abhängigkeit vom Zeitpunkt der Levodopa-Einnahme, den Ein-/Aus-Fenstern und den DBS-Einstellungen – und kann die Dosis zwischen den Besuchen präziser anpassen. Für den Patienten bedeutet dies die Chance auf einen ruhigeren Tag ohne Achterbahnfahrten.

Damit sich dieser Ansatz durchsetzen kann, sind drei Voraussetzungen wichtig: hohe Benutzerfreundlichkeit/Adhärenz (buchstäblich 30 Sekunden von zu Hause), zuverlässige Messgrößen (Reproduzierbarkeit und Anbindung an Funktionsskalen) und die Integration in die elektronische Patientenakte (EHR) mit einem klaren Gesamtergebnis für eine schnelle Beurteilung. Dann wird die digitale Überwachung nicht mehr zur „Gamification“, sondern Teil der Standardversorgung – besonders wertvoll, wenn der Zugang zu einem Spezialisten für Bewegungsstörungen eingeschränkt ist.

Was haben sie getan?

• Bei Patienten mit Verdacht auf Parkinson und gesicherter Diagnose (von der „Vordiagnose“ bis zu 20 Krankheitsjahren) wurde eine 30-tägige Fernbeobachtung durchgeführt.
• Das Hauptziel ist die Einhaltung: Wird es möglich sein, an ≥16 von 30 Tagen mindestens 1 Test pro Tag durchzuführen (ein Schwellenwert, der auch für die Erstattung gemäß RPM-Codes wichtig ist).
• Zusätzlich wurden folgende Punkte bewertet: Zweckmäßigkeit, Zuverlässigkeit (Test-Retest), Zusammenhang von QDG mit der Alltagsfunktionalität (ADL, MDS-UPDRS II) und Sensibilität gegenüber geringfügigen Therapieanpassungen.

Wichtigste Ergebnisse

• 100 % der Teilnehmer absolvierten die Mindestdauer von 16 bzw. 30 Tagen. Die durchschnittliche Adhärenz lag bei 96,2 % bei einem Test pro Tag und 82,2 % bei zwei Tests pro Tag (morgens mit Dopamintherapie und morgens mit Dopamintherapie). Die meisten bewerteten den Test als „einfach“.
• Der QDG Mobility Score korrelierte konsistent mit ADL (MDS-UPDRS II): ρ = −0,61; je besser der QDG-Score, desto geringer die Einschränkungen im Alltag.
• Die Zuverlässigkeit ist ausgezeichnet: ICC > 0,90 in Test-Retest-Analysen.
• Die QDG verfolgte eine Reihe von Verläufen von den ersten Hinweisen (Asymmetrie und „Erschlaffung“ eines Arms vor der Diagnose) bis hin zum Phänomen der Sukzession und Freezing-Episoden in den späteren Stadien.

Wie sieht das im Leben eines Patienten aus?

Smartphone + kompaktes Gerät mit zwei Hebeln (KeyDuo): Bequem sitzen, Bluetooth verbinden und auf Befehl der App 30 Sekunden lang schnell und gleichmäßig mit Zeige- und Mittelfinger (rechte Hand, dann linke Hand) „klicken“. Die Daten werden in die Cloud übertragen, der Arzt sieht die Bewegungsbahn, die Zeit im Verhältnis zur Medikamenteneinnahme und DBS und kann die Dosierung zwischen den Besuchen anpassen. Und all dies wird in Echtzeit in der elektronischen Patientenakte (ePA) aufgezeichnet.

• Was genau wird gemessen:
  • Geschwindigkeit/Frequenz/Amplitude der Bewegungen;
  • Variabilität und Rhythmus;
  • Asymmetrie der Hände und „Dissoziation der Finger“;
  • Sequenzeffektmerkmale und Einfriermomente.
    Diese Metriken werden im QDG Mobility Score und einzelnen Unterindikatoren zusammengefasst.

Warum wird dadurch die Hilfslücke geschlossen?

Heutzutage suchen viele Patienten alle drei bis sechs Monate einen Neurologen auf. Die MDS-UPDRS III-Skala ist subjektiv und arbeitsintensiv, und zwischen den Besuchen muss der Patient die Dosierung oft anpassen. Durch die objektive Fernüberwachung erhält der Arzt „Filmmaterial zwischen den Bildern“, um die Therapie zu optimieren und das Risiko von Unter-/Überbehandlung, Stürzen und Krankenhausaufenthalten zu reduzieren. Gleichzeitig wurde der von der CMS geforderte Schwellenwert von 16/30 Testtagen für die Erstattung nach RPM-Codes von allen Studienteilnehmern eingehalten – ein wichtiges Argument für die Skalierung.

• Wer profitiert am meisten:
  • „Grenzfälle“ im Stadium vor der Diagnose (wir erkennen frühzeitig Asymmetrien und Fortschritte vor dem Besuch);
  • Patienten mit Schwankungen und Ein-/Aus-„Fenstern“;
  • Menschen mit DBS, bei denen es wichtig ist, kleine Veränderungen zu sehen;
  • diejenigen, die nur eingeschränkten Zugang zu einem Neurologen haben.

Was ist wichtig zu beachten (Einschränkungen)

• Die Stichprobe für die Analyse bestand aus 25 Personen, die die Studie 30 Tage lang durchgeführt hatten. Dies ist keine randomisierte kontrollierte Studie und kein direkter Vergleich mit der Standardbehandlung.
• Trotz des hohen ICC waren die Übereinstimmungsgrenzen für den QDG Mobility Score weit (±24 Punkte) – für Kliniker ist es wichtig, die Dynamik und den Kontext zu betrachten, nicht nur einen einzelnen Punkt.
• Es gab technische Schwierigkeiten (Bluetooth, Anreise), einige Teilnehmer schieden vorzeitig aus, in der zweiten Woche beherrschten jedoch alle das Protokoll.

Wie geht es weiter?

• Integration von QDG in pragmatische Studien: Wird „Überwachung + schnelle Korrektur“ im Vergleich zu Standardbesuchen zu weniger Stürzen/Krankenhausaufenthalten führen?
• Entwickeln Sie personalisierte Regeln für „wann und wie die Therapie geändert werden soll“ basierend auf QDG-Kurven.
• Interoperabilität erweitern: SMART-on-FHIR-Dashboards sind bereits live, müssen aber auf alle Gesundheitssysteme skaliert werden.

Zusammenfassung

Der QDG ist ein leicht zugänglicher, objektiver und zu Hause anwendbarer Test, der dem Arzt bei hoher Compliance das liefert, was ihm bisher schmerzlich fehlte: ein tägliches Bild der motorischen Funktion zwischen den Arztbesuchen. Er korreliert mit der täglichen Funktion, reagiert empfindlich auf kleine „Knopfdrehungen“ in der Therapie und ist technisch bereit für eine breite Anwendung. Für Patienten bedeutet er die Chance auf stabilere Tage ohne die „Achterbahnfahrt“ von Dosierungen und Symptomen.

Quelle: Negi AS et al. Digitale Fernüberwachung in Echtzeit schließt eine kritische Lücke in der Behandlung der Parkinson-Krankheit. npj Parkinson-Krankheit. Veröffentlicht am 12. August 2025. https://doi.org/10.1038/s41531-025-01101-0