Strategies for Maintaining Balance in Patients with Parkinson’s Disease

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The relevance of studying balance impairment in patients with Parkinson’s disease (PD) lies in the need to prevent falls and injuries while enabling patients to maintain maximum independence and mobility. Promising advances in posture and gait screening using digital image processing require a thorough understanding of fundamental balance maintenance strategies.

The study was aimed at investigating balance maintenance strategies during PD “on” and “off” periods using classical and integral stabilometric parameters.

Materials and methods. The study included 27 PD patients with the median of 61 years. The mean total daily levodopa equivalent dose was 889.71 mg. All patients underwent clinical balance assessment using the Berg Balance Scale and stabilometric platform testing during “on” and “off” periods.

Results. Berg Balance Scale scores revealed mild balance impairments in PD patients, with greater severity during the “off” period (p < 0.05). Classical Romberg test parameters during the “on” period demonstrated deteriorated balance function and increased reliance on visual strategies for balance maintenance. Analysis of vector integral parameters during the “off” period showed a significant increase in angular velocity and coefficient of abrupt direction changes (p < 0.05). Stabilometry data indicate balance impairments in both PD “on” and “off” states, accompanied by different compensatory strategies.

Conclusion. Despite clinical assessments suggesting only mild balance impairments and low fall risk in PD patients, stabilometric parameters revealed more significant static balance disorders contributing to fall risk. Notably, the diagnostic value of classical stabilometric parameters decreases during the “off” period, while vector parameters characterizing balance maintenance strategies gain importance. We propose that these integral parameters can effectively assess balance quality and fundamental compensatory strategies in PD patients undergoing treatment. The findings are valuable for developing digitalized balance analysis technologies incorporating artificial intelligence.

About the authors

A. E. Slotina

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Author for correspondence.
Email: slotina@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0003-1395-6645
SPIN-code: 4824-1240
Scopus Author ID: 57192699894
ResearcherId: F-1152-2019

Cand. Sci. (Med.), researcher, neurologist, PRM doctor, Institute of Neurorehabilitation and Recovery Technologies

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Ekaterina S. Ikonnikova

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Email: ikonnikovaes@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-6836-4386

researcher, Institute of Neurorehabilitation and Recovery Technologies

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Georgii A. Kotsoev

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Email: slotina@neurology.ru
ORCID iD: 0009-0006-7417-1402

neurologist, 5th Neurological department with a molecular genetic laboratory, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Alena S. Egunova

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Email: slotina@neurology.ru
ORCID iD: 0009-0000-8166-7103

resident

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Uliana V. Panina

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Email: slotina@neurology.ru
ORCID iD: 0009-0003-0970-7934

resident

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Ekaterina Yu. Fedotova

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Email: slotina@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0001-8070-7644

Dr. Sci. (Med.), leading researcher, Head, 5th Neurological department with a molecular genetic laboratory, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Elena V. Gnedovskaya

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Email: gnedovskaya@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6026-3388

Dr. Sci. (Med.), Corresponding Member of RAS, leading researcher, Deputy Director for research and scientific-organizational work, Head of Institute of Medical Education and Professional Development

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Natalia A. Suponeva

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Email: slotina@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0003-3956-6362

Dr. Sci. (Med.), Corresponding Member of RAS, Director, Institute of Neurorehabilitation and Recovery Technologies

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

References

  1. Roytman S, Paalanen R, Griggs A, et al. Cholinergic system correlates of postural control changes in Parkinson’s disease freezers. Brain. 2023;146(8):3243–3257. doi: 10.1093/brain/awad134
  2. Stuart S, Vitório R, Morris R, et al. Cortical activity during walking and balance tasks in older adults and in people with Parkinson’s disease: a structured review. Maturitas. 2018;113:53–72. doi: 10.1016/j.maturitas.2018.04.011
  3. Карпова Е.А. Постуральные нарушения при болезни Паркинсона (клинико-стабилометрический анализ): дис. ... канд. мед. наук. М., 2003. Karpova EA. Postural disorders in Parkinson’s disease (clinical and stabilometric analysis) [dissertation]. Moscow; 2003. (In Russ.)
  4. Bloem BR, Grimbergen YA, Cramer M, et al. Prospective assessment of falls in Parkinson’s disease. J Neurol. 2001;248(11):950–958. doi: 10.1007/s004150170047
  5. Opara J, Błaszczyk J, Dyszkiewicz A. Prevention of falls in Parkinson disease. Med Rehabil 2005;9(1):25–28.
  6. Bartolić A, Pirtosek Z, Rozman J, Ribaric S. Postural stability of Parkinson’s disease patients is improved by decreasing rigidity. Eur J Neurol. 2005;12(2):156–159. doi: 10.1111/j.1468-1331.2004.00942.x
  7. Nardone A, Godi M, Grasso M, et al. Stabilometry is a predictor of gait performance in chronic hemiparetic stroke patients. Gait Posture. 2009;30(1):5–10. doi: 10.1016/j.gaitpost.2009.02.006
  8. Хижникова А.Е., Клочков А.С., Фукс А.А. и др. Влияние тренировок в виртуальной реальности на психофизиологические и постуральные нарушения у пожилых. Вестник РГМУ. 2021;(6):49–57. Khizhnikova AE, Klochkov AS, Fuks AA, et al. Effects of virtual reality exergame on psychophysiological and postural disorders in elderly patients. Vestnik RGMU. 2021;(6):49–57. doi: 10.24075/vrgmu.2021.058
  9. Terekhov Y. Stabilometry as a diagnostic tool in clinical medicine. Can Med Assoc J. 1976;115(7):631–633.
  10. Nagymáté G, Orlovits Z, Kiss RM. Reliability analysis of a sensitive and independent stabilometry parameter set. PLoS One. 2018;13(4):e0195995. doi: 10.1371/journal.pone.0195995
  11. Доценко В.И., Усачев В.И., Морозова С.В., Скедина М.А. Современные алгоритмы стабилометрической диагностики постуральных нарушений в клинической практике. Медицинский совет. 2017;(8):116–122. Dotsenko VI, Usachev VI, Morozova SV, Skedina MA. Modern algorithms of postural disturbances in clinical practice. Medical Council. 2017;(8):116–122. doi: 10.21518/2079-701X-2017-8-116-122
  12. Скворцов Д.В. Стабилометрическое исследование: краткое руководство. М.; 2010. Skvorcov DV. Stabilometric research: a quick guide. Moscow; 2010. (In Russ.)
  13. Карпова Е.А., Иванова-Смоленская И.А., Черникова Л.А. и др. Клинико-стабилометрический анализ постуральных нарушений при болезни Паркинсона. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2004;(1):20–23. Karpova EA, Ivanova-Smolenskaya IA, Chernikova LA, et al. Clinical and stabilometric analysis of postural instability in parkinson’s disease. Zh Nevrol Psikhiatr Im S S Korsakova. 2004;(1):20–23.
  14. Третьякова Н.А. Компьютерная стабилометрия в диагностике постуральных нарушений при болезни Паркинсона: автореферат дис. … канд. мед. наук. Саратов; 2012. Tret’yakova NA. Computer stabilometry in the diagnosis of postural disorders in Parkinson’s disease. Saratov; 2012. (In Russ.)
  15. Чигалейчик Л.А., Тесленко Е.Л., Карабанов А.В. и др. Стабилометрическое исследование пробы Ромберга у пациентов с ранними проявлениями болезни Паркинсона. Асимметрия. 2020;14(4):16–25.Chigaleychik LA, Teslenko EL, Karabanov AV, et al. Stabilometric study of romberg test in patients with early stages of parkinson’s disease. Asimmetriya. 2020;14(4):16–25. doi: 10.25692/ASY.2020.14.4.002
  16. Gimenez FV, Ripka WL, Maldaner M, Stadnik AMW. Stabilometric analysis of Parkinson’s disease patients. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2021;2021:1341–1344. doi: 10.1109/EMBC46164.2021.9629598
  17. Sebastia-Amat S, Tortosa-Martínez J, Pueo B. The Use of the static posturography to assess balance performance in a Parkinson’s disease population. Int J Environ Res Public Health. 2023;20(2):981. doi: 10.3390/ijerph20020981
  18. Postuma RB, Berg D, Stern M. et al. MDS clinical diagnostic criteria for Parkinson’s disease. Mov Disord. 2015;30(12):1591–1601. doi: 10.1002/mds.26424
  19. Супонева Н.А., Юсупова Д.Г., Зимин А.А. и др. Валидация Шкалы баланса Берг в России. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2021;13(3):12–18. Suponeva NA, Yusupova DG, Zimin AA, et al. Validation of a Russian version of the Berg Balance Scale. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2021;13(3):12–18. doi: 10.14412/2074-2711-2021-3-12-18
  20. Мезенчук А.И., Кубряк О.В. Проба Ромберга: от ходьбы в темноте до тестов на стабилоплатформе. Альманах клинической медицины. 2022;50(5):335–347.Mezenchuk AI, Kubryak OV. The Romberg’s sign: from walking in the dark to tests on the force plate. Almanac of Clinical Medicine. 2022;50(5):335–347. doi: 10.18786/2072-0505-2022-50-040
  21. Palakurthi B, Burugupally SP. Postural instability in Parkinson’s disease: a review. Brain Sci. 2019;9(9):239. doi: 10.3390/brainsci9090239
  22. Lahr J, Pereira MP, Pelicioni PH, et al. Parkinson’s disease patients with dominant hemibody affected by the disease rely more on vision to maintain upright postural control. Percept Mot Skills. 2015;121(3):923–934. doi: 10.2466/15.PMS.121c26x0
  23. Adamovich SV, Berkinblit MB, Hening W, et al. The interaction of visual and proprioceptive inputs in pointing to actual and remembered targets in Parkinson’s disease. Neuroscience. 2001;104(4):1027–1041. doi: 10.1016/s0306-4522(01)00099-9
  24. Paolucci T, Iosa M, Morone G, et al. Romberg ratio coefficient in quiet stance and postural control in Parkinson’s disease. Neurol Sci. 2018;39(8):1355–1360. doi: 10.1007/s10072-018-3423-1
  25. Nardone A, Schieppati M. Balance in Parkinson’s disease under static and dynamic conditions. Mov Disord. 2006;21(9):1515–1520. doi: 10.1002/mds.21015
  26. Sebastia-Amat S, Tortosa-Martínez J, Pueo B. The use of the static posturography to assess balance performance in a Parkinson’s disease population. Int J Environ Res Public Health. 2023; 20(2):981. doi: 10.3390/ijerph20020981
  27. Третьякова Н.А., Повереннова И.Е. Состояние постуральных функций при болезни Паркинсона по данным компьютерной стабилометрии. Саратовский научно-медицинский журнал. 2011;7(4):874–879.
  28. Tretiakova NA, Poverennova IE. Computer stabilometer data on state of postural functions in patients with Parkinson’s disease. Saratov Journal of Medical Scientific Research. 2011;7(4):874–879.
  29. Потрясова А.Н., Базиян Б.Х., Иллариошкин С.Н. Комплексная оценка постуральной неустойчивости у пациентов с ранними стадиями болезни Паркинсона. Нервные болезни. 2018;(2):12–16.
  30. Potryasova AN, Baziyan BH, Illarioshkin SN. Complex assessment of postural instability in patients with early-stage Parkinson’s disease. Nervnye bolezni. 2018; 2:12–16. doi: 10.24411/2226-0757-2018-12017

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 2. Distribution of the Romberg coefficient in the “on” (A) and “off” (B) phases during BP.

Download (101KB)
Indexing metadata
3. Fig. 1. Changes in the balance function on the Berg Balance Scale during “on” and “off” periods in PD.

Download (92KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Slotina A.E., Ikonnikova E.S., Kotsoev G.A., Egunova A.S., Panina U.V., Fedotova E.Y., Gnedovskaya E.V., Suponeva N.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».