Multiple sclerosis (MS) has heterogeneous trajectories and fluctuating symptoms that are often not captured by intermittent clinic assessments. Digital health tools can provide frequent, low-burden measurements, but clinical translation requires sustained engagement, interpretability, robust governance, and workflow integration. MSPEECH is a single-center, prospective, non-interventional Living Lab study at the MS Center Dresden conducted with ki:elements GmbH to co-create and iteratively refine the Mili smartphone/tablet speech assessment app. The protocol comprises three demonstrator cycles with structured co-design (people with MS and clinicians), implementation within predefined boundaries while keeping core tasks/schedules/security stable, and a 12-week home-based evaluation per version. The battery includes multiple speech tasks (e.g., fluency, reading, “Pa–Ta–Ka,” sustained phonation) and a dual-task module combining touchscreen fine-motor tracking with concurrent speech. A dedicated Ethical, Legal and Social Issues (ELSI) board provides continuous oversight. Primary outcomes are usability and acceptability (MAUQ plus qualitative feedback); secondary outcomes include feasibility/engagement, privacy perceptions, report interpretability, clinician workflow fit, and exploratory associations with clinical reference indicators.
Tina Lemkau, Hernan Inojosa, Anja Dillenseger et al.· Frontiers in Digital Health· 0 citations
ZUSAMMENFASSUNG Serum-Neurofilament-Leichtkette (sNfL) ist ein Biomarker für neuroaxonalen Schaden und korreliert mit klinischer und bildgebender Krankheitsaktivität, Hirnatrophie und Behinderungsprogression, ist jedoch nicht krankheitsspezifisch. Diese Übersichtsarbeit fasst aktuelle Aspekte der Messmethodik, Präanalytik und Interpretation von sNfL zusammen. Besondere Bedeutung haben zentrale Einflussfaktoren wie Alter, Body-Mass-Index beziehungsweise Verteilungsvolumen, Nierenfunktion sowie andere Einflussfraktoren. Für die klinische Anwendung ist daher eine standardisierte Bewertung anhand alters- und BMI-korrigierter Referenzdaten, etwa über Z-Scores oder Perzentile, entscheidend. Klinisch kann sNfL die initiale Risikostratifizierung und Therapieplanung unterstützen, im Verlauf als Frühwarnsignal für subklinische Krankheitsaktivität dienen, die Abgrenzung von Schub und Pseudoschub erleichtern, progrediente Verläufe ergänzend charakterisieren und Entscheidungen in besonderen Situationen wie Schwangerschaft, höherem Lebensalter oder Deeskalation begleiten. Dabei sind serielle Messungen einzelnen Bestimmungen überlegen. Zukünftige Prioritäten sollten in der Harmonisierung der Assays sowie in prospektiven Studien zu NfL-gestützten, multimodalen Entscheidungsstrategien liegen.
Hernan Inojosa, Katja Akgün, L. Masanneck et al.· Fortschritte der Neurologie...· 0 citations
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