Dolore muscoloscheletrico, controllo motorio, rischio di cadute e realtà virtuale

Sfondo

Il dolore muscoloscheletrico (MSP) è comune tra gli anziani, colpisce una percentuale considerevole di questa popolazione ed è associato a varie condizioni come dolori articolari, dolori muscolari o mal di schiena, tra gli altri. Più specificamente, il dolore al collo e la lombalgia sono altamente dolorosi e invalidanti a livello globale, comportando un costo significativo sia in termini economici che in termini di assistenza sanitaria.

Diversi studi hanno dimostrato una forte associazione tra MSP e cadute negli anziani. In particolare, è stato osservato che la MSP è un significativo predittore di cadute multiple ed è strettamente correlata ad un deficit di equilibrio.

Per comprendere correttamente la stretta relazione tra MSP e cadute, è fondamentale considerare le disfunzioni nel controllo motorio associato al dolore, poiché spesso rappresentano il principale fattore scatenante delle cadute. Gli studi in questo campo evidenziano l’importanza di indirizzare la nuova ricerca concentrandosi sui compiti funzionali, poiché rappresentano l’epitome del controllo motorio. Pertanto, l’osservazione e l’analisi dei compiti funzionali sono cruciali per esaminare il controllo motorio degli anziani, essendo i sistemi di motion capture 3D il gold standard per la misurazione e l’analisi del movimento umano. D’altra parte, le nuove tecnologie come la realtà virtuale immersiva (VR) stanno guadagnando riconoscimento e popolarità come modalità di trattamento. Questo perché consentono agli utenti di interagire con ambienti e situazioni che simulano la vita reale, offrendo attività su misura per le loro esigenze evitando i potenziali rischi del mondo reale. Inoltre, offre l'opportunità di ripetere esercizi, migliorare le prestazioni e ottenere un apprendimento efficace.

Obiettivi Vengono delineati diversi obiettivi, poiché verrà portato avanti un approccio globale che prevede due fasi diverse.

• Fase 1 (Studio Trasversale) Obiettivo principale: descrivere la popolazione di età pari o superiore a 60 anni che vive nella comunità in termini di dolore muscoloscheletrico, funzionalità e rischio di caduta.
• Fase 2 (Studio sperimentale) Obiettivo principale: valutare l'efficacia di un intervento di realtà virtuale in una popolazione residente in comunità di età pari o superiore a 60 anni in termini di riduzione del dolore muscoloscheletrico, miglioramento della funzionalità e riduzione del rischio di caduta.

Metodi

• Ambientazione, luoghi e date: i test saranno condotti presso il Centro di Ricerca per le Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione (CITIC) (A Coruña, Spagna) e il Centro Universitario Senior dell'Università di A Coruña (A Coruña, Spagna).
• La raccolta dei dati è prevista per i mesi da maggio 2024 a maggio 2025.
• Partecipanti: il reclutamento dei partecipanti sarà effettuato attraverso la diffusione dello studio tramite poster informativi distribuiti nell'Università di A Coruña, inclusa l'Università Senior; nella rete dei centri civici della città di A Coruña; nonché elettronicamente attraverso le reti di social media dei ricercatori (Twitter, Facebook e Instagram). Il processo di informazione dei partecipanti, nonché la richiesta di consenso informato, sarà condotto presso il CITIC, dopo aver risposto ai questionari di preselezione.
• Variabili: vedere "misure dei risultati".
• Dimensione dello studio: la dimensione del campione è stimata utilizzando il programma G-power, indicando che il numero minimo di partecipanti necessari per rilevare dimensioni dell'effetto medie, con una probabilità di errore di tipo I di 0,05 e una potenza di 0,95, con una dimensione dell'effetto di 0,7 e considerando l'analisi tramite il t-test: la differenza tra due medie indipendenti sarebbe un totale di 110 partecipanti.
• Analisi statistica: verrà effettuata un'analisi descrittiva per caratterizzare nel dettaglio gli argomenti. Le variabili qualitative saranno presentate come cifre assolute con le rispettive percentuali e le variabili quantitative come misure di tendenza centrale (media e mediana) e dispersione (deviazione standard, valori minimo e massimo). Per valutare la normalità della distribuzione dei dati verrà utilizzato il test di Kolmogorov-Smirnov.

Per esplorare le differenze significative tra i gruppi, verrà condotta un'analisi statistica bivariata. Il test T di Student per campioni indipendenti verrà utilizzato per confrontare le medie se le variabili considerate sono normali; in caso contrario, per le variabili non normali verrà utilizzato il test U di Mann-Whitney. Per l'associazione delle variabili qualitative verrà applicata la statistica chi-quadrato (X2) con un intervallo di confidenza del 95%. La correlazione tra variabili quantitative sarà valutata utilizzando il coefficiente di correlazione di Pearson o Spearman. Verrà considerato un livello di significatività p < 0,05. L'elaborazione e l'analisi dei dati verranno effettuate utilizzando il pacchetto statistico SPSS, versione 24.0 per Windows (Armonk, NY: IBM Corp.).