< p > <大胆>背景:< /大胆>研究旨在客观量化使用可穿戴传感器在上肢运动障碍任务最近增加,但在描述各种测量和分析方法,阻碍的标准化方法研究和诊所。因此,本文的主要目的是提供一个概述传感器设置和类型,包括任务、传感器的特性和方法用来量化在上肢运动障碍的任务在多个病理人群。二级目标是确定最敏感的传感器特性检测和量化的运动障碍,另一方面描述提出的临床应用方法另一方面。< / p > < p > <大胆>方法:使用斯高帕斯< /大胆>文献搜索,网络科学、和PubMed执行。文章需要满足以下条件:1)参与者成人/儿童神经系统疾病,2)(至少)一个传感器被放置在上肢在上肢运动障碍的评估任务,3)对比:团体有/无运动障碍,干预前后传感器特性,或传感器特性与临床量表评估运动障碍。4)结果评价包括从加速度传感器的特性/角速度信号。< / p > < p > <大胆>结果:< /大胆>包括总共有101篇文章,其中56个研究帕金森病。手腕,手(s)和食指(s)是最受欢迎的传感器的位置。最常见的任务是:手指轻敲,手腕pro /旋后,保持手臂在身体和finger-to-nose延长。最频繁计算传感器的特征是平均值,标准偏差,均方根,范围,偏态、峰态/加速度和角速度,熵结合主导频率/加速度信号的力量。临床应用的例子是临床规模的自动化或歧视病人/对照组之间或不同的患者群体。Conclusion: Current overview can support clinicians and researchers in selecting the most sensitive pathology-dependent sensor features and methodologies for detection and quantification of upper limb movement disorders and objective evaluations of treatment effects. Insights from Parkinson’s Disease studies can accelerate the development of wearable sensors protocols in the remaining pathologies, provided that there is sufficient attention for the standardisation of protocols, tasks, feasibility and data analysis methods.