数字生物标志物的制作方法

1.本文描述的方面涉及一种用于改进的受试者测试和受试者分析的医疗装置。更具体地，本文描述的方面提供了用于通过受试者的主动测试来评估受试者的肌肉失能，特别是脊髓性肌萎缩(sma)的症状严重性和进展的诊断装置、系统和方法。


背景技术：

2.脊髓性肌萎缩症(sma)是一种常染色体隐性遗传疾病，也称为近端脊髓性肌萎缩症和5q脊髓性肌萎缩症。它是一种危及生命的神经肌肉障碍，发病率低，与运动神经元的丧失和进行性肌肉消耗(muscle wasting)有关。
3.sma已成为一个健康问题，也对医疗系统造成重大经济负担。sma是cns的临床异质性疾病，因此需要能够实现可靠地诊断和鉴定当前疾病状态和症状进展并从而有助于准确治疗的诊断工具。
4.有几种标准化的方法和测试用于测量经诊断患有sma的受试者的症状严重性和进展。该测试涉及医生测量受试者发挥身体机能的能力。这些标准化测试可通过测量与受试者的用力肺活量(fvc)相关联的音高变化性来提供对各种症状，特别是肺容积的评估，并且可帮助跟踪这些症状随时间的变化。因此，使用标准化的方法和测试评估症状的严重性和进展可帮助指导治疗和疗法选择。
5.目前，评估经诊断患有肌肉失能，特别是sma的受试者的症状的严重性和进展涉及每6到12个月对所述受试者进行临床监测和测试。虽然更频繁地对受试者进行监测和测试是理想的，但是增加临床监测和测试的频率对于受试者而言可能费用高昂并且不甚便利。


技术实现要素：

6.下文呈现了本文所述的各个方面的简化概述。该概述不是广泛的概述，并且不旨在标识关键或重要元素或描绘权利要求的范围。以下概述仅以简化形式呈现一些概念，作为下面提供的更详细说明的介绍性序言。本文所述的方面描述了用于评估经诊断患有肌肉失能，特别是sma的受试者的症状严重性和进展的专用医疗装置。测试和监测可在临床环境之外远程进行，从而为受试者提供费用更低、更频繁、更简单便利的测试和监测，从而改善对症状进展的检测，这进而实现了更好的治疗。
7.根据一个方面，本公开涉及一种用于评估受试者的肌肉失能，特别是sma的肺容积的诊断装置。所述装置包括至少一个处理器、与所述装置相关联的一个或多个传感器、以及存储计算机可读指令的存储器，所述计算机可读指令在由所述至少一个处理器执行时，使所述装置：经由与所述装置相关联的所述一个或多个传感器接收多个第一传感器数据；从所接收的第一传感器数据中提取与所述受试者的肌肉失能，特别是sma的fvc相关联的第一多个特征；以及基于所提取的第一多个特征确定对肌肉失能，特别是sma的fvc的第一评估。
8.1)一种用于评估患有肌肉失能，特别是sma的受试者的肺容积的诊断装置，所述装置包括：
9.至少一个处理器；
10.与所述装置相关联的一个或多个传感器；和
11.存储计算机可读指令的存储器，所述计算机可读指令在由所述至少一个处理器执行时，使所述装置：
12.经由与所述装置相关联的所述一个或多个传感器接收多个第一传感器数据；
13.从所接收的第一传感器数据中提取与患有肌肉失能，特别是sma的受试者的肺容积相关联的第一多个特征；以及
14.基于所提取的第一多个特征，确定对所述受试者的肺容积的第一评估。
15.2)根据e1所述的装置，其中所述计算机可读指令在由所述至少一个处理器执行时，进一步使所述装置：
16.提示所述受试者执行发出长“啊”声的诊断任务；
17.响应于所述受试者执行所述诊断任务，经由与所述装置相关联的所述一个或多个传感器接收多个第二传感器数据；
18.从所接收的第二传感器数据中提取与所述受试者的肺容积相关联的第二多个特征；以及
19.基于所提取的第二多个特征，确定对所述受试者的音高变化性的第二评估。
20.3)根据e1-2中任一项所述的装置，其中所述装置是智能手机。
21.4)根据e1-3中任一项所述的装置，其中所述诊断任务与用力容积容量测试中的至少一项相关联。
22.5)一种用于评估患有肌肉失能，特别是sma的受试者的肺容积的计算机实现方法，所述方法包括：
23.经由与装置相关联的一个或多个传感器接收多个第一传感器数据；
24.从所接收的第一传感器数据中提取与患有肌肉失能，特别是sma的受试者的肺容积相关联的第一多个特征；以及
25.基于所提取的第一多个特征，确定对患有肌肉失能，特别是sma的受试者的肺容积的第一评估。
26.6)根据e5所述的计算机实现方法，其进一步包括：
27.提示所述受试者执行一项或多项诊断任务；
28.响应于所述受试者执行所述一项或多项诊断任务，经由所述一个或多个传感器接收多个第二传感器数据；
29.从所接收的第二传感器数据中提取与患有肌肉失能，特别是sma的受试者的肺容积相关联的第二多个特征；以及
30.基于至少所提取的第二传感器数据，确定对患有肌肉失能，特别是sma的受试者的肺容积的第二评估。
31.7)根据e5-6中任一项所述的计算机实现方法，其中基于主动任务，特别是所述受试者发出长“啊”声的持续时间，更特别地其中所述受试者在从完全吸气到完全呼气用力吹气的同时发出所述声音来评估所述受试者的肺容积。
32.8)根据e1-4中任一项所述的装置或根据权利要求5至7中任一项所述的计算机实现方法，其中所述受试者是人。
33.9)一种包括机器可读指令的非暂时性机器可读存储介质，所述机器可读指令用于使处理器执行用于评估患有肌肉失能，特别是sma的受试者的肺容积的方法，所述方法包括：
34.经由与装置相关联的一个或多个传感器接收多个传感器数据；
35.从所接收的传感器数据中提取与患有肌肉失能，特别是sma的受试者的肺容积相关联的多个特征；以及
36.基于所提取的多个特征，确定对患有肌肉失能，特别是sma的受试者的肺容积的评估。
37.10)一种用于评估受试者的肌肉失能，特别是sma的计算机实现方法，其包括：
38.i)每天，特别地每周至少5次，更特别地每周至少一次测量所述受试者发出“啊”声的持续时间
39.ii)将所确定的评分与临床锚点的参考评分进行比较，
40.iii)确定所述肌肉失能，特别是sma的严重性。
41.11)一种鉴定受试者患有肌肉失能，特别是sma的计算机实现方法，其包括
42.i)根据受试者发出长“啊”声的诊断任务对所述受试者进行评分，
43.ii)将所确定的评分与参考进行比较，由此将对肌肉失能，特别是sma进行评估。
44.12)根据e11所述的方法，其进一步包括：向所述受试者施用药物活性药剂以降低肌肉失能，特别是sma进展的可能性，特别地其中所述药物活性药剂适于治疗受试者的sma，所述药物活性药剂特别地是m7gpppx二磷酸酶(dcps)抑制剂、存活运动神经元蛋白1调节剂、smn2表达抑制剂、smn2剪接调节剂、smn2表达增强剂、存活运动神经元蛋白2调节剂或smn-as1(源自smn1的长非编码rna)抑制剂，更特别地是诺西那生(nusinersen)、阿帕沃维-昂森诺近(onasemnogene abeparvovec)、利司扑兰(risdiplam)或布拉扑兰(branaplam)。
45.13)根据e13所述的方法，其中所述药剂是利司扑兰。
46.14)根据权利要求e10-13所述的方法，其中所述受试者是人。
47.15)如前所述的本发明。
附图说明
48.通过参考以下参考附图的说明，可获得对本文所述的方面及其优点的更完整的理解，其中相同的附图标记表示相同的特征，并且其中：
49.图1是根据示例性实施例的示例性环境图，其中提供了用于评估受试者的肌肉失能，特别是sma的肺容积的诊断装置。
50.图2是根据示例性实施例的用于基于受试者的主动测试肺容积来评估受试者的肌肉失能，特别是sma的音高变化性的方法的流程图。
51.图3示出了可用于实施本文所述的一个或多个说明性方面的网络架构和数据处理装置的一个实例。
52.图4描绘了说明根据本文所述的一个或多个说明性方面的诊断应用的实例。
53.图5是说明根据实例1的传感器特征结果的图表。
具体实施方式
54.在各个方面的以下说明中，参考形成其一部分的附图，并且在附图中通过图示的方式示出了其中可实践本文所述的方面的各种实施例。应当理解，在不脱离所述方面和实施例的范围的情况下，可利用其他方面和/或实施例，并且可进行结构和功能上的修改。本文所述的方面能够用于其他实施例并且能够以各种方式来实践或执行。另外，应当理解，本文所使用的措词和术语是出于说明的目的，而不应被认为是限制性的。相反，本文中使用的短语和术语将被给予其最广泛的解释和含义。“包括”和“包含”及其变体的使用意味着涵盖其后列出的项目及其等同物，以及其他项目及其等同物。术语“安装”、“连接”、“耦合”、“定位”、“接合”和类似术语的使用意在包括直接和间接安装、连接、耦合、定位和接合。
55.本文所述的系统、方法和装置提供了一种用于评估受试者的肌肉失能，特别是sma的肺容积的诊断。在一些实施例中，可将该诊断作为安装在移动装置，特别是智能手机上的软件应用程序提供给受试者。
56.在一些实施例中，当受试者执行日常生活活动时，该诊断从与移动装置相关联的一个或多个传感器获取或接收传感器数据。在一些实施例中，传感器可在移动装置(例如智能手机)或可佩戴传感器(比如智能手表)内。在一些实施例中，从所接收或获得的传感器数据中提取与肌肉失能，特别是sma的症状相关联的传感器特征。在一些实施例中，基于提取的传感器特征来确定对受试者的肌肉失能，特别是sma的症状严重性和进展的评估。
57.在一些实施例中，根据本公开的系统、方法和装置提供了一种用于基于受试者的主动测试来评估受试者的肌肉失能，特别是sma的音高变化性的诊断。在一些实施例中，该诊断提示受试者执行诊断任务。在一些实施例中，在既定方法和标准化测试之后，将诊断任务锚定或建模。在一些实施例中，响应于受试者执行诊断任务，该诊断经由一个或多个传感器获得或接收传感器数据。在一些实施例中，传感器可在受试者佩戴的移动装置或可佩戴传感器内。在一些实施例中，从所接收或获得的传感器数据中提取与肌肉失能，特别是sma的症状相关联的传感器特征。在一些实施例中，基于提取的传感器数据特征来确定对受试者的肌肉失能，特别是sma的症状严重性和进展的评估。
58.使用根据本公开的诊断对肌肉失能，特别是sma的症状严重性和进展的评估与基于临床结果的评估充分相关，因此可以代替临床受试者监测和测试。根据本公开的示例性诊断方法可在临床环境之外使用，因此在费用、对受试者进行监测的容易度和对于受试者的便利性方面具有优势。这有助于对受试者进行频繁的监测和测试，特别是每日监测和测试，从而更好地了解疾病的阶段并提供有关疾病的见解，这些对临床和研究界均有用。根据本公开的示例性诊断可提供受试者的肌肉失能，特别是sma的音高变化性的微小变化的较早检测，并且因此可用于包括个体化疗法的更好的疾病管理。
59.图1是示例性环境图，其中提供了用于评估受试者110的肌肉失能，特别是sma的肺容积的诊断装置105。在一些实施例中，装置105可以是智能手机、智能手表或其他移动计算装置。装置105包括显示屏160。在一些实施例中，显示屏160可以是触摸屏。装置105包括至少一个处理器115和存储用于症状监测应用程序130的计算机指令的存储器125，该计算机指令在由至少一个处理器115执行时，使装置105评估肌肉失能，特别是sma的肺容积。装置105经由与装置105相关联的一个或多个传感器接收多个传感器数据。在一些实施例中，与该装置相关联的一个或多个传感器是以下中的至少一者：布置在该装置内的传感器或由受
的测量。
65.装置105从所接收的多个第一传感器数据和所接收的多个第二传感器数据中提取与受试者110的肌肉失能，特别是sma的肺容积相关联的特征。受试者110的肌肉失能，特别是sma的症状可包括指示受试者110的肺容积的症状。在一些实施例中，受试者110的肌肉失能，特别是sma的音高变化性指示肺容积。
66.装置105基于所接收的第一传感器数据和第二传感器数据的所提取的特征来确定对受试者110的肌肉失能，特别是sma的肺容积的评估。在一些实施例中，装置105通过网络180将所提取的特征发送到服务器150。服务器150可包括至少一个处理器155和存储用于症状评估应用程序170的计算机指令的存储器161，该计算机指令在由服务器处理器155执行时，基于服务器150从装置105接收的所提取的特征使处理器155确定对受试者110的肌肉失能，特别是sma的肺容积的评估。在一些实施例中，症状评估应用程序170可基于从装置105接收的传感器数据的所提取的特征和存储在存储器160中的受试者数据库175来确定对受试者110的肌肉失能，特别是sma的肺容积的评估。在一些实施例中，受试者数据库175可包括受试者和/或临床数据。在一些实施例中，受试者数据库175可包括来自受试者的肌肉失能，特别是sma的基线和纵向的音高变化性的测量。在一些实施例中，受试者数据库175可以包括来自处于肌肉失能，特别是sma的其他阶段的受试者的数据。在一些实施例中，受试者数据库175可独立于服务器150。在一些实施例中，服务器150向装置105发送对受试者110的肌肉失能，特别是sma的肺容积的确定的评估。在一些实施例中，装置105可输出对肌肉失能，特别是sma的肺容积的评估。在一些实施例中，装置105可基于评估将信息传达给受试者110。在一些实施例中，可将对肌肉失能，特别是sma的肺容积的评估传达给临床医生，临床医生可基于该评估来确定受试者110的个体化疗法。
67.图2示出了示例性方法，该示例性方法用于使用图1的示例性装置105基于受试者的主动测试来评估受试者的肌肉失能，特别是sma的肺容积。而图3参考图1进行描述，应该注意的是，图3的方法步骤可由其他系统执行。该方法包括提示受试者执行一项或多项诊断任务(205)。该方法包括响应于受试者执行一项或多项任务，经由一个或多个传感器接收多个传感器数据(步骤210)。该方法包括从所接收的传感器数据中提取与肌肉失能，特别是sma的肺容积相关联的多个特征(215)。该方法包括至少基于所提取的传感器数据来确定对肌肉失能，特别是sma的肺容积的评估(步骤220)。
68.图2阐述了用于使用图1中的示例性装置105基于受试者110的主动测试来评估肌肉失能，特别是sma的肺容积的示例性方法。在一些实施例中，可经由症状监测应用程序130的用户界面选择受试者110使用装置105进行的主动测试。
69.该方法开始于进行到步骤205，其包括提示受试者执行一项或多项诊断任务。装置105提示受试者110执行一项或多项诊断任务。在一些实施例中，提示受试者执行一项或多项诊断任务包括提示受试者执行一个或多个动作。在一些实施例中，在用于评价和评估肌肉失能，特别是sma的良好既定方法和标准化测试中对诊断任务进行锚定，或在既良好定方法和标准化测试之后将诊断任务建模。
70.在一些实施例中，诊断任务可包括尽可能长时间地发出响亮的“啊”声以鼓励怪物越过终点线。
71.在本发明的特定实施例中，长或响亮的“啊”声使得能够测量受试者在从完全吸气
到完全呼气用力吹气的同时发出该声音所用的时间。
72.在本发明的另一个实施例中，本发明包括受试者在从完全吸气到完全呼气用力吹气的同时发出长或响亮的“啊”所用的时间的测量。
73.如本文所用，术语“测试”描述了要求受试者执行如本文所述的诊断任务的测试。
74.该方法进行到步骤210，其包括响应于受试者执行一项或多项诊断任务，经由一个或多个传感器接收多个第二传感器数据。响应于受试者110执行一项或多项诊断任务，诊断装置105经由与装置105相关联的一个或多个传感器接收多个传感器数据。如上所述，与装置105相关联的传感器包括设置在装置105内的第一传感器120a和由受试者110佩戴的第二传感器120b。装置105经由第一传感器120a接收多个第一传感器数据并且经由第二传感器120b接收多个第二传感器数据。
75.该方法进行到步骤215，其包括从所接收的传感器数据中提取与肌肉失能，特别是sma的肺容积相关联的第二多个特征。装置105从所接收的第一传感器数据和第二传感器数据中提取与受试者110的肌肉失能，特别是sma的肺容积相关联的特征。受试者110的肌肉失能，特别是sma的症状可包括指示受试者110的肺容积的症状。在一些实施例中，多个第一传感器数据和第二传感器数据的所提取的特征可指示肌肉失能，特别是sma的症状，诸如音高变化性。
76.该方法进行到步骤220，其包括至少基于所提取的传感器数据来确定对肌肉失能，特别是sma的肺容积的评估。装置105基于所接收的第一传感器数据和第二传感器数据的所提取的特征来确定对受试者110的肌肉失能，特别是sma的肺容积的评估。在一些实施例中，装置105可通过网络180将所提取的特征发送到服务器150。服务器150包括至少一个处理器155和存储用于症状评估应用程序170的计算机指令的存储器160，该计算机指令在由处理器155执行时，基于服务器150从装置105接收的所提取的特征来确定对受试者110的肌肉失能，特别是sma的肺容积的评估。在一些实施例中，症状评估应用程序170可基于从装置105接收的传感器数据的所提取的特征和存储在存储器160中的受试者数据库175来确定对受试者110的肌肉失能，特别是sma的肺容积的评估。受试者数据库175可包括各种临床数据。在一些实施例中，第二装置可以是一个或多个可佩戴传感器。在一些实施例中，第二装置可以是包括具有惯性测量单元(imu)的运动传感器的任何装置。在一些实施例中，第二装置可以是几个装置或传感器。在一些实施例中，受试者数据库175可独立于服务器150。在一些实施例中，服务器150向装置105发送对受试者110的肌肉失能，特别是sma的肺容积的确定的评估。在一些实施例中，诸如在图1中，装置105可在装置105的显示器160上输出对肌肉失能，特别是sma的肺容积的评估。
77.如上所述，使用根据本公开的诊断对肌肉失能，特别是sma的症状严重性和进展的评估与基于临床结果的评估充分相关，因此可以代替临床受试者监测和测试。在一组患有肌肉失能的受试者，特别是sma受试者中研究了根据本公开的诊断。为受试者提供了智能手机应用程序，其中包括肺容积测试，特别是名为“鼓励怪物”的测试。
78.图3示出了可用于实现本文所述的一个或多个说明性方面(诸如图1和图2所述的方面)的网络架构和数据处理装置的一个实例。各种网络节点303、305、307和309可经由广域网(wan)301(诸如因特网)互连。也可以或可替代地使用其他网络，包括专用内联网、公司网络、lan、无线网络、个人网络(pan)等。网络301是出于说明目的，并且可以用更少或其他
计算机网络代替。局域网(lan)可具有任何已知lan拓扑中的一种或多种，并且可以使用多种不同协议中的一种或多种，诸如以太网。装置303、305、307、309和其他装置(未示出)可经由双绞线、同轴电缆、光纤、无线电波或其他通信介质连接到一个或多个网络。
79.如本文所用和附图中所描绘的术语“网络”不仅指其中远程存储装置经由一个或多个通信路径耦合在一起的系统，而且还指可能偶尔耦合到具有存储功能的系统的独立装置。因此，术语“网络”不仅包括“物理网络”，还包括“内容网络”，其由驻留在所有物理网络中的数据(归因于单个实体)组成。
80.组件可包括数据服务器303、网络服务器305和客户端计算机307、309。数据服务器303提供用于执行本文所述的一个或多个说明性方面的数据库和控制软件的整体访问、控制和管理。数据服务器303可连接到网络服务器305，用户通过该网络服务器进行交互并根据请求获得数据。可替代地，数据服务器303本身可以充当网络服务器并且直接连接到因特网。数据服务器303可以通过网络301(例如，因特网)，经由直接或间接连接，或经由某些其他网络而连接到网络服务器305。用户可使用远程计算机307、309(例如使用网络浏览器)通过网络服务器305托管的一个或多个外部公开的网站与数据服务器303进行交互，以与数据服务器303进行相连。客户端计算机307、309可与数据服务器303一起使用以访问存储在其中的数据，或者可用于其他目的。例如，用户可如本领域中已知的使用因特网浏览器或通过执行通过计算机网络(诸如因特网)与网络服务器305和/或数据服务器303通信的软件应用程序从客户端装置307a来访问网络服务器305。在一些实施例中，客户端计算机307可以是智能手机、智能手表或其他移动计算装置，并且可以实施诊断装置，诸如图1中所示的装置105。在一些实施例中，数据服务器303可以实施服务器，诸如图1中所示的服务器150。
81.服务器和应用程序可以组合在同一台物理计算机上，并保留单独的虚拟或逻辑地址，或者可以驻留在单独的物理计算机上。图1仅示出了可以使用的网络架构的一个实例，并且本领域技术人员将理解，所使用的特定网络架构和数据处理装置可以变化，并且对它们所提供的功能进行辅助，如本文进一步所述。例如，可以在单个服务器上组合由网络服务器305和数据服务器303提供的服务。
82.每个组件303、305、307、309可以是任何类型的已知计算机、服务器或数据处理装置。数据服务器303例如可包括控制速率服务器303的整体操作的处理器311。数据服务器303可以进一步包括ram 313、rom 315、网络接口317、输入/输出接口319(例如，键盘、鼠标、显示器、打印机等)和存储器321。i/o 319可包括各种接口单元和驱动器，用于读取、写入、显示和/或打印数据或文件。存储器321可进一步存储用于控制数据处理装置303的整体操作的操作系统软件323、用于指示数据服务器303执行本文所述的方面的控制逻辑325以及提供辅助、支持和/或其他功能的其他应用软件327，其可以结合或可以不结合本文所述的其他方面一起使用。控制逻辑在本文中也可以称为数据服务器软件325。数据服务器软件的功能可指代基于编码到控制逻辑中的规则自动做出的操作或决策、由向系统提供输入的用户手动做出的操作和/或基于用户输入(例如查询、数据更新等)的自动处理的组合。
83.存储器321还可存储用于执行本文所述一个或多个方面的数据，包括第一数据库329和第二数据库331。在一些实施例中，第一数据库可包括第二数据库(例如，作为单独的表、报告等)。也就是说，根据系统设计，信息可以存储在单个数据库中，也可以分在不同的逻辑、虚拟或物理数据库中。装置305、307、309可以具有与关于装置303所描述的相似或不
同的架构。本领域技术人员将理解，如本文所述的数据处理装置303(或装置305、307、309)的功能可以分布在多个数据处理装置上，例如，以在多个计算机之间分配处理负载，以分离根据地理位置、用户访问级别、服务质量(qos)等进行的处理。
84.本文所述的一个或多个方面可以体现在由本文所述的一台或多台计算机或其他装置执行的计算机可用或可读数据和/或计算机可执行指令中，诸如在一个或多个程序模块中。通常，程序模块包括例程、程序、目标、组件、数据结构等，其在由计算机或其他装置中的处理器执行时执行特定任务或实施特定抽象数据类型。可以用源代码编程语言编写模块，然后将其编译以执行该模块，或者可以用脚本语言(诸如(但不限于)html或xml)编写模块。可以将计算机可执行指令存储在计算机可读介质上，诸如硬盘、光盘、可移动存储介质、固态存储器、ram等。如本领域技术人员将理解的，程序模块的功能可以在各个实施例中根据需要组合或分配。另外，该功能可以全部或部分地体现在固件或等效硬件(诸如集成电路、现场可编程门阵列(fpga)等)中。特定的数据结构可以用于更有效地实施一个或多个方面，并且此类数据结构包括在本文所述的计算机可执行指令和计算机可用数据的范围内。
85.图4描绘了根据本文所述的一个或多个说明性方面的诊断测试的说明性屏幕截图和进展。用户需要选择“开始”以开始任务。
86.图5是说明根据图1a-b中描绘的诊断测试的各种传感器特征结果的图表。其示出了以毫升为单位的用力容积肺活量(fvc)与鼓励怪物测试结果的相关性。传感器特征结果与两项研究中的临床锚点(fcv)一致。
87.尽管已经用特定于结构特征和/或方法作用的语言描述了主题，但是应该理解，所附权利要求书中定义的主题不必限于上述特定特征或作用。相反，以上所述的特定特征和作用被公开为实施权利要求的说明性形式。
88.实例1
89.在两项不同研究中收集的分析的患者队列的特征。
90.i)oleos研究(https://clinicaltrials.gov/ct2/show/nct02628743)
91.分析的参加者：20
92.数据分析期：最近两次临床访视之间的智能手机数据(176天)
[0093] 均值(sd)范围年龄12.4(4.1)[岁]8.0至22.0性别9名女性，11名男性 fvc1.61(0.87)[升]0.33至3.10
[0094]
ii)jewelfish研究
[0095]
(https://clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03032172？term＝bp39054)
[0096]
分析的参加者：19
[0097] 均值(sd)范围年龄23.2(17.2)[岁]6.0至60.0性别6名女性，13名男性 fvc2.75(1.76)[升]0.4至5.93
[0098][0099]
协变量：fvc,sd＝标准差
[0100]
icc＝组内相关系数
[0101]
在手机(iphone)上实现通过压力测量对手指力量进行压力测量的测试。患者应当用食指敲击怪物，使怪物回到其窝点。手机应当放在桌子上。应当尽可能快地敲击怪物。患者必须选择要使用的首选的手。患者需要玩30秒的游戏，目标是获得单次敲击的最大压力、怪物出现后敲击怪物的中等时间以及在30秒时间段内敲击的怪物总数。确定最大压力的标准差、最大压力的中位数、单次敲击的最大压力、怪物出现后击中怪物的中位时间以及在30秒内获得的怪物击中总数。真正的怪物击中是测试规定的事件。传输该数据，并将怪物击中时间戳用于计算击中怪物的中位时间。