Assessing hand motor function in chronic immune-mediated neuropathies: a proof-of-concept study using a data glove

Gilliam, Elisa; Brunkhorst, Robert; Matz, Oliver

doi:HT031409088

Assessing hand motor function in chronic immune-mediated neuropathies: a proof-of-concept study using a data glove

Gilliam, Elisa^RWTH*

2026

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Elisa Gilliam

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2026

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2026

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak10

Hauptberichter/Gutachter
Brunkhorst, Robert (Thesis advisor)^RWTH* ; Matz, Oliver (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2026-02-10

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2026-01684
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1028517/files/1028517.pdf

Einrichtungen

Klinik und Lehrstuhl für Neurologie (535000-2 ; 933810)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
CIDP (frei) ; MMN (frei) ; chronic immune-mediated neuropathies (frei) ; data glove (frei) ; high-resolution ultrasound (frei) ; intravenous immunoglobulin (frei) ; nerve conduction studies (frei) ; outcome measures (frei) ; rehabilitation (frei) ; wearables (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 610

Kurzfassung
Hintergrund: Chronische immunvermittelte Neuropathien sind klinisch heterogen und erfordern eine regelmäßige, objektive und multidimensionale Verlaufskontrolle, um Therapien individuell anzupassen. Etablierte Outcome-Parameter weisen jedoch Defizite hinsichtlich messtechnischer Gütekriterien (z. B. Reliabilität, Objektivität) oder funktioneller Relevanz auf. Wearables wie Datenhandschuhe könnten hier hilfreich sein, da sie eine wiederholte Quantifizierung komplexer, alltagsrelevanter motorischer Handfunktionen ermöglichen. Methoden: 25 Patientinnen und Patienten mit chronisch inflammatorischer demyelinisierender Polyneuropathie oder multifokaler motorischer Neuropathie wurden im Rahmen einer Erhaltungstherapie mit intravenösen Immunglobulinen zu fünf Zeitpunkten untersucht. 14 von ihnen wiesen eine klinisch relevante motorische Beeinträchtigung der Hand auf. Die Handfunktion wurde mithilfe eines Datenhandschuhs untersucht, der den aktiven Bewegungsumfang (Range of Motion, ROM) der Hand anhand von drei unterschiedlichen Bewegungsmustern quantifiziert. Zusätzlich wurden klinische Outcome-Parameter (Greifkraftmessung, MRC-Sum Score, INCAT-Disability-Score), Nervenleituntersuchungen (NCS) und hochauflösender Ultraschall (HRUS) durchgeführt sowie patientenberichtete Outcome-Maße (PROMs) wie die Rasch-basierte Overall Disability Scale (R-ODS) erhoben. Es wurden Korrelationskoeffizienten berechnet, Receiver-Operating-Characteristic-Analysen durchgeführt sowie Korrelationen zwischen Handschuhdaten und klinischen Outcome-Parametern analysiert. Die longitudinalen Analysen basierten auf einem linearen gemischten Modell. Die Konstruktvalidität des Datenhandschuhs wurde durch die Analyse der Zusammenhänge zwischen Handschuhmessungen und etablierten klinischen Parametern überprüft. Ergebnisse: Für den ROM in allen Bewegungsmustern des Handschuhs zeigte sich eine gute bis exzellente Test-Retest-Reliabilität (Intraklassen-Korrelationskoeffizienten = 0,83–0,94), was die Fähigkeit zur Abbildung klinischer Stabilität unterstreicht. Darüber hinaus wies der Datenhandschuh eine angemessene Sensitivität und Spezifität zur Detektion motorischer Handbeeinträchtigungen auf (Fläche unter der Kurve [AUC]: 0,714–0,780) und übertraf dabei NCS und HRUS (AUC: 0,552 bzw. 0,701). Die AUC-Werte metrisch skalierter Parameter betrugen u. a. für das Vigorimeter 0,929 und für die R-ODS 0,698. Zudem erwies sich der Datenhandschuh als valides Instrument, da moderate bis starke signifikante Korrelationen zwischen den Handschuhmessungen und etablierten klinischen Parametern (insbesondere dem Vigorimeter) sowie PROMs (insbesondere der R-ODS) nachgewiesen wurden. Schlussfolgerung: Der eingesetzte Datenhandschuh ermöglichte eine nichtinvasive Erfassung der motorischen Handfunktion und lieferte untersucherunabhängige Ergebnisse, die individuelle, alltagsrelevante funktionelle Defizite zuverlässig widerspiegelten. Zukünftige Studien sollten untersuchen, inwieweit sich damit klinisch bedeutsame Therapieansprechen auf immunmodulatorische Behandlungen vorhersagen lassen und ob der Datenhandschuh zur Unterstützung und Überwachung rehabilitativer Maßnahmen geeignet ist, auch mit potenziellen Anwendungen bei anderen neurologischen Erkrankungen.

Background: Chronic immune-mediated neuropathies are clinically heterogeneous and require regular, objective, and multidimensional monitoring to individualize treatment. However, established outcome measures are insufficient regarding measurement quality criteria (e.g., reliability, objectivity) or functional relevance. Wearables such as data gloves might be helpful, allowing repeated quantification of complex everyday life-relevant motor function of the hand. Methods: 25 patients with chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy or multifocal motor neuropathy were followed-up at five time points during maintenance therapy with intravenous immunoglobulin. 14 of them showed clinically relevant hand motor impairment. We examined the patients’ hand function using a data glove which quantifies the active range of motion (ROM) of the hand based on three different movement patterns. In addition, clinical outcome parameters (grip strength measurement, MRC Sum Score, INCAT disability score), nerve conduction studies (NCS), and high-resolution ultrasound (HRUS) were performed, and patient-reported outcome measures (PROMs) like the Rasch-built Overall Disability Scale (R-ODS) were assessed. We calculated correlation coefficients, per- formed Receiver Operating Characteristic analysis, as well as correlation analyses for the glove data and clinical out- come parameters. Longitudinal analyses were based on a Linear Mixed Model, and we assessed construct validity of the data glove by analyzing correlations between the glove measurements and well-established clinical parameters. Results: We found good to excellent test–retest reliability for the ROM in all glove movement patterns (Intraclass cor- relation coefficients = 0.83–0.94), underlining the ability to capture clinical stability. Moreover, the glove demonstrated adequate, sensitivity and specificity in detecting hand motor impairment (area under the curve (AUC): 0.714–0.780), and it performed better than NCS and HRUS (AUC: 0.552/0.701). The AUC values for the metrically scaled parameters include: Vigorimeter (AUC: 0.929) and R-ODS (AUC: 0.698). Additionally, the data glove proved to be a valid tool, as we demonstrated moderate to strong, significant correlations between the glove and established clinical parameters (especially Vigorimeter), as well as PROMs (especially R-ODS). Conclusions: This data glove allowed for a non-invasive assessment of the hand motor function and yielded investigator-independent results that reliably reflected individual functional deficits with relevance to everyday life. Future studies should explore the ability to predict clinically meaningful responses to immunomodulatory treatment and to support and monitor rehabilitation progress, with potential applications in other neurological diseases as well.

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