Preventing Falls And Disability In Frail Parkinson’s Disease Patients With Freezing Of Gait: A Data-Driven, Multi-Dimensional Approach To Precision Neuromodulation And Physiotherapy.

Il progetto D^2PROFILE-PD mira a sviluppare un approccio data-driven per la gestione personalizzata del freezing of gait (FOG) nella malattia di Parkinson, uno dei sintomi più disabilitanti e associato a elevato rischio di cadute. Lo studio integrerà dati clinici, motori, neuropsicologici, biomeccanici e neurofisiologici per caratterizzare in modo multidimensionale i diversi profili di FOG e identificare pattern e potenziali biomarcatori. Attraverso modelli statistici multivariati e tecniche di clustering basate su machine learning verranno individuati sottogruppi di pazienti con caratteristiche simili. Sulla base di tali profili, i partecipanti saranno assegnati a due interventi riabilitativi combinati con tDCS per valutare quale strategia sia più efficace per ciascun profilo di paziente. L’obiettivo finale è sviluppare un framework di riabilitazione di precisione per prevenire cadute e disabilità nelle persone con Parkinson.