Efeito das Intervenções FES na Dinâmica da Marcha na População com AVC

A hemiplegia com pé caído associado ocorre em 50% dos sobreviventes de AVC e freqüentemente prejudica a capacidade de andar de um indivíduo. Dispositivos neuroprotéticos baseados em Estimulação Elétrica Funcional (FES) foram desenvolvidos para corrigir a queda do pé. A eficácia desses dispositivos foi inicialmente examinada por Liberson et al. que demonstraram que a estimulação elétrica poderia auxiliar na restauração de movimentos funcionais em membros paralisados. Além da assistência com a queda do pé, esses dispositivos mostraram melhorias significativas em variáveis ​​biomecânicas, como velocidade de caminhada, distância, comprimento da passada e custo fisiológico para indivíduos com AVC. Para compreender de forma abrangente o efeito das estimulações elétricas na recuperação da marcha, é fundamental analisar os aspectos dinâmicos da marcha e medir a variabilidade da marcha durante a intervenção de estimulação elétrica funcional. Na investigação proposta, determinaremos a 'simetria da marcha' da caminhada assistida por FES usando ciclogramas bilaterais do tornozelo e joelho durante um período de 6 meses. Essa nova abordagem será responsável pela dinâmica e complexidade do equilíbrio, medindo os desvios das articulações de uma linha de simetria em cada instância do ciclo da marcha e fornecerá uma melhor medida da simetria da marcha. A utilização dessa medida de resultado nos permitirá entender o papel da estimulação elétrica no tornozelo e como esse efeito se traduz nas articulações do joelho e do quadril durante a caminhada. As mudanças nos eletromiogramas de superfície (EMGs) de grupos musculares seletivos demonstrarão como o FES pode contribuir para o retreinamento muscular após o AVC. Usaremos algoritmos avançados de processamento de sinal para remover o artefato FES do sinal EMG, a fim de analisar de forma abrangente o efeito de transporte da intervenção FES. Por fim, empregaremos a Análise de Componentes Principais (PCA) - uma técnica avançada de mineração de dados para rastrear e quantificar o processo geral de recuperação da marcha de indivíduos com AVC usando algoritmos de classificação de padrões. A medida da simetria da marcha e os EMGs serão classificados estatisticamente para ver sua clara separação na linha de base e em intervalos de 6 meses. Essa classificação nos permitirá identificar os indivíduos que responderam melhor à intervenção. Esta informação é crítica e permitirá aos pesquisadores e clínicos redefinir a estratégia do processo de reabilitação. Essa avaliação científica fornecerá a base para o desenvolvimento e implementação de dispositivos ou tecnologias FES, apoiando assim o objetivo fundamental do NINDS de traduzir descobertas básicas e clínicas em melhores formas de tratar distúrbios neurológicos.