Uso di nuovi strumenti per stimare l'intensità delle sessioni di attività fisica adattate (UNITS-APA)

L'attività fisica è stata raccomandata per molti anni da diverse autorità sanitarie. Numerosi studi, infatti, hanno dimostrato gli effetti dell'attività fisica sulla qualità della vita, sul guadagno di autonomia e sulla riduzione delle limitazioni funzionali nell'anziano. Questo problema sta diventando sempre più presente con l'aumento dell'aspettativa di vita, che aumenta la prevalenza di individui che raggiungono lo status di anziano. Queste previsioni suggeriscono che sempre più persone dovranno convivere con le conseguenze dell'età. Da questo punto di vista, la gestione di queste persone attraverso un'attività fisica adattata è necessaria per alleviare il sistema sanitario limitando i rischi di fragilità e quindi di ricovero tra gli anziani. Al fine di promuovere l'attività fisica adattata, il ruolo degli specialisti in questo campo è quello di impostare sessioni di attività fisica che sollecitino gli aspetti neurocognitivi, neuromuscolari e cardiorespiratori attraverso l'equilibrio, il rafforzamento muscolare e gli esercizi aerobici. Queste sessioni saranno definite in base a diversi criteri come la patologia, il livello di realizzazione degli esercizi e la difficoltà percepita della sessione. Per i partecipanti, il metodo di quantificazione più comune è la scala Borg Rating of Perceived Exertion (RPE). Questa misura consiste nel misurare la percezione dello sforzo su una scala che va da 6 per "nessuno sforzo percepito" a 20 per "massimo sforzo". L'utilizzo di questo strumento ha il vantaggio di avere una forte correlazione con la frequenza cardiaca ad intensità moderate. Questi diversi parametri consentiranno all'ingegnere dell'attività fisica adattato di determinare un carico di allenamento in base a questi diversi parametri. Questo carico di allenamento consentirà quindi di adattare la/e sessione/i successiva/e per adattarsi al meglio alle capacità funzionali dei partecipanti e quindi personalizzare il trattamento di queste persone. Tuttavia, questo carico di allenamento è soggettivo. Per i professionisti dell'attività fisica adattata, la quantificazione del carico di allenamento delle diverse sessioni si basa sull'esperienza personale. Questo metodo è difficile da quantificare e generalizzare ad altri professionisti. Allo stesso modo, la sensazione della difficoltà della sessione è specifica per ogni partecipante. La quantificazione dell'RPE sarà fortemente influenzata dagli ultimi esercizi della sessione e dall'effetto di gruppo. Per affrontare questa limitazione, sono stati sviluppati vari strumenti. Una delle soluzioni più comuni è l'uso di un cardiofrequenzimetro. Il vantaggio di questo sensore è la quantificazione della frequenza cardiaca durante la sessione senza pregiudizi interindividuali soggettivi. Tuttavia, questo metodo di quantificazione ha una scarsa correlazione con il carico di allenamento del rafforzamento muscolare. Questa limitazione ha un forte impatto sulla stima delle sessioni di attività adattate a causa della grande percentuale di esercizi focalizzati sull'aspetto neuromuscolare. Per affrontare questo problema, l'analisi del movimento umano sarebbe uno strumento complementare per stimare il dispendio energetico in base ai diversi tipi di esercizi proposti durante le sessioni. Questa analisi è stata notevolmente facilitata con l'arrivo del deep learning per la classificazione dei diversi movimenti in base alla cinematica del movimento o all'attimetria. In questo contesto spiccano due sistemi di misurazione. Da un lato, l'Actigraph è uno degli strumenti più utilizzati in questo campo per quantificare il carico di lavoro in base al vettore di grandezza calcolato dall'accelerometro. Questo carico di allenamento sarà identificato come basso, moderato o alto a seconda delle attività registrate dal sensore. D'altra parte, l'uso di telecamere di profondità per segmentare il corpo umano è un'area in rapida evoluzione. I dati raccolti con questo sistema di misurazione unito al deep learning possono classificare un'ampia gamma di movimenti su più individui contemporaneamente. L'utilizzo di questi sistemi di misurazione consentirebbe una migliore comprensione della stima del carico di lavoro. Infatti, l'associazione della classificazione degli esercizi con il tempo di esecuzione e il numero di ripetizioni accoppiato con la frequenza cardiaca permetterebbe di avere un dispendio energetico accurato in condizioni ecologiche. Questi dati permetterebbero un'individualizzazione più precisa della gestione degli anziani per sessioni di attività fisica adattate. Questo tipo di cura personalizzata per la fragilità farebbe parte delle sfide future dell'invecchiamento sano.