Efeito da sinalização háptica em autocorrelações de longo alcance na variabilidade da marcha na doença de Parkinson

1. ANTECEDENTES A doença de Parkinson (DP) é a segunda doença neurológica degenerativa mais comum. A DP induz distúrbios da marcha que levam ao aumento do risco de quedas. Essas quedas afetam seriamente a qualidade de vida dos pacientes e geram custos significativos com a saúde. Infelizmente, os distúrbios da marcha não respondem bem aos tratamentos medicamentosos e seu manejo é baseado principalmente no tratamento de reabilitação. A abordagem de reabilitação compreende duas etapas: uma avaliação funcional das capacidades locomotoras seguida da conclusão de um programa de exercícios físicos terapêuticos.

   Assim como a frequência cardíaca, a duração da passada varia a curto e longo prazo de acordo com uma complexa dinâmica de variações temporais. Essas variações apresentam autocorrelações de longo alcance (LRA): a duração da passada não varia aleatoriamente, mas de forma estruturada. O estudo da LRA é baseado em métodos matemáticos complexos que requerem o registro de pelo menos 256 ciclos de marcha consecutivos. Os LRA estão alterados em pacientes com DP cujo ritmo de marcha é excessivamente aleatório. A alteração do LRA está correlacionada com prejuízos neurológicos (escala Hoehn & Yahr e UPDRS) e estabilidade locomotora dos pacientes (escala ABC & BESTest). A medição do LRA seria o primeiro biomarcador objetivo e quantitativo disponível de estabilidade e risco de queda em pacientes com DP.

   As orientações sobre programas de reabilitação para pacientes com DP são baseadas em educação (prevenção de quedas e inatividade,...), exercícios físicos, treinamento funcional (tarefa dupla, tarefas complexas,...), aprendizagem e estratégias de adaptação, como o uso de sinalização sensorial rítmica. A Orientação Auditiva (CA) tem sido utilizada há anos para fins clínicos e de pesquisa e seus efeitos nos parâmetros espaço-temporais da marcha e LRA são conhecidos. Pouco se sabe sobre o Haptic/Somatossensorial Cueing (HC). Algumas pesquisas foram realizadas para estudar a influência do HC nos parâmetros espaço-temporais da marcha na DP, mas, até onde sabemos, nenhuma ainda abordou seus efeitos no LRA. O objetivo do presente estudo foi comparar os parâmetros sapio-temporais da marcha da DP e LRA em três condições: caminhar sem dicas, caminhar com AC e caminhar com HC.

2. MÉTODOS 2.1 Participantes: 10 pacientes com doença de Parkinson idiopática foram recrutados na comunidade local e nos ambulatórios de Neurologia e Medicina Física e de Reabilitação das Clínicas Universitárias Saint-Luc (Woluwe-Saint-Lambert, Bélgica).

2.2 Avaliação funcional: Antes do início das experiências, todos os participantes foram submetidos a uma avaliação não prejudicial, incluindo testes clínicos e questionários

Pacientes com DP: Idade, altura, peso, sexo, lado mais afetado, Escala Unificada de Avaliação da Doença de Parkinson da Sociedade para Distúrbios do Movimento (MDS-UPDRS), Mini Balance Evaluation Systems Test (Mini-BESTest), versão simplificada do Activities-specific Balance Confidence Escala (ABC-Scale), escala modificada de Hoehn & Yahr, Mini Exame do Estado Mental (MEEM).

2.3 Procedimento: Todos os participantes caminharam em três condições em uma ordem aleatória. Cada condição durou ± 10 minutos para obter 256 ciclos de marcha obrigatórios para avaliar a presença de LRA usando a versão média espaçada uniformemente da Análise de flutuações de tendência (DFA).

A primeira condição foi a condição de controle (CC), os pacientes caminhando sem nenhuma pista em uma pista retangular com canto arredondado de 63,2 metros em CUSL em sua velocidade de caminhada confortável.

A segunda condição foi a Auditory Cueing Condition (ACC) e consistiu em caminhar na mesma pista retangular usando dicas auditivas por meio de um aplicativo de smartphone chamado Soundbrenner. Este aplicativo permitiu fornecer com precisão estímulos auditivos rítmicos por meio de fones de ouvido com ritmo 10% mais rápido do que a frequência de passos preferida de cada paciente avaliada antes do experimento.

A última condição foi a Haptic Cueing Condition (ACC) e consistia em caminhar na mesma pista retangular usando dicas hápticas por meio de um dispositivo vibratório denominado Soundbrenner Pulse e acoplado ao pulso de cada paciente localizado em seu lado mais afetado. O aplicativo Soundbrenner no smartphone foi conectado ao Soundbrenner Pulse por Bluetooth para fornecer estímulos vibratórios rítmicos também 10% mais rápidos do que a frequência de passo preferida de cada paciente, a mesma frequência durante o ACC.

2.4 Aquisição de dados: Duas Unidades de Medição Inercial (IMU) (IMeasureU Research, VICON, EUA) foram gravadas em ambos os maléolos laterais dos pacientes. Este sistema permitiu registrar as acelerações do tornozelo em 500 Hz. Os dados foram então colocados em um computador e cada pico de aceleração, correspondente a cada batida do calcanhar, foi detectado por um software desenvolvido internamente para determinar todas as durações da passada.

2.5 Avaliação da marcha: Os dados foram extraídos de 256 ciclos de marcha consecutivos, necessários para o cálculo do LRA.

2.5.1 Variáveis ​​espaço-temporais da marcha:

A velocidade média da marcha, a cadência da marcha e o comprimento da passada foram medidos da seguinte forma:

Velocidade média da marcha (m.s-1) = Distância total da caminhada (m)/ Duração da aquisição (s) Cadência da marcha (#passos.min-1) = Número total de passos (#)/Duração da aquisição (min) Comprimento do passo (m) = Velocidade da marcha (m/s)*60/Cadência da marcha (passos/min)

2.5.2 Variabilidade da duração da passada: A variabilidade da duração da passada pode ser avaliada de duas maneiras: em termos de magnitude ou em termos de organização (como a duração da passada evolui em ciclos de marcha consecutivos).

2.5.2.1 Magnitude da variabilidade da duração da passada: Para determinar o efeito do RAS na magnitude da variabilidade da duração da passada durante 256 ciclos de marcha, a média, o desvio padrão (DP) e o coeficiente de variação (CV = [DP/ média] * 100) foram avaliados.

2.5.2.2 Organização temporal da variabilidade da duração da passada: A organização temporal da variabilidade da duração da passada foi avaliada por cálculo LRA usando a versão média uniformemente espaçada da Análise de flutuação de tendência (DFA) para obter o expoente α. A presença de LRA pode ser mostrada com valores de expoente α entre 0,5 e 1.

Os dados foram tratados por meio do CVI Labwindows (C++).

2.6 Análises estatísticas: As análises estatísticas foram realizadas usando o Sigmaplot 13. Se o teste de normalidade passasse, uma ANOVA de medidas repetidas unidirecionais era aplicada para determinar o efeito das várias condições de caminhada nos parâmetros espaço-temporais da marcha (velocidade da marcha, cadência da marcha, comprimento da passada) e nas medidas lineares e não lineares da variabilidade da duração da passada (CV expoentes , SD, H e α). Se uma diferença significativa entre os grupos fosse detectada com a ANOVA, um teste post hoc de Holm-Sidak era realizado para comparar cada média com as outras médias para isolar os grupos uns dos outros. O tamanho do efeito entre as condições em relação a todos os parâmetros foi avaliado usando o d de Cohen.