Método de análise orientada a clínica tridimensional da marcha para avaliar o distúrbio da marcha
March 4th, 2018
Neste estudo, um método de análise clínico-amigável tridimensional da marcha, que foi concebido para ser realizado na clínica de reabilitação, é apresentado. O método consiste em um método de medição simplificada e intuitivas figuras para facilitar o entendimento dos clínicos dos resultados.
O objetivo geral deste método é simplificar a medição objetiva dos padrões de marcha para reabilitação diária por meio do uso da análise de movimento tridimensional. Este método pode diagnosticar o progresso da reabilitação da marcha, especialmente para distúrbios da marcha causados por doenças como acidente vascular cerebral, lesão medular ou fratura de quadril. A principal vantagem dessa técnica é que esse método é amigável à conexão.
Ele usa um procedimento de medição simples e tem uma apresentação de dados intuitiva. Demonstrando o procedimento estará Junya Yamada, fisioterapeuta do nosso hospital. Ele é o técnico-chefe do nosso laboratório de análise da marcha.
Antes de preparar um assunto, certifique-se de que o equipamento de imagem foi calibrado de acordo com as instruções do fabricante. Este protocolo utiliza um sistema simplificado de análise de movimento baseado em vídeo. Diz-se que coleta amostras a 60 hertz e não é tão caro quanto os sistemas 3D GA padrão.
O sujeito deve usar leggings confortáveis e justas que permitam a fácil fixação dos sensores coloridos perto da pele. Os marcadores, detectados pelo equipamento de imagem, têm 30 milímetros de diâmetro e precisam de posicionamento específico. Primeiro, coloque marcadores em ambos os acrômios.
Em seguida, coloque marcadores nos maléolos laterais dos tornozelos. Em seguida, coloque marcadores nas cabeças do quinto metatarso dos pés. Em seguida, coloque marcadores nos joelhos, especificamente ao longo da linha média do diâmetro ântero-posterior de cada epicôndilo lateral do fêmur.
Em seguida, coloque marcadores em ambos os quadris entre a espinha ilíaca ântero-superior e o trocânter maior, a cerca de um terço do trocânter maior. Em seguida, coloque os últimos marcadores necessários na crista ilíaca, ao longo da linha vertical da crista ilíaca que passa pelos quadris. Para medições, peça ao sujeito que caminhe ao longo da esteira enquanto as câmeras registram o movimento dos marcadores.
Comece a esteira a uma velocidade conservadora, cerca de 70% da velocidade de caminhada prevista do sujeito. Em seguida, aumente gradualmente a velocidade, pedindo ao sujeito que relate quando a esteira sentir que está se movendo em sua velocidade normal de caminhada. Agora, faça uma gravação de 20 segundos com a câmera para medições.
Apenas uma 22ª gravação é necessária para cada velocidade de esteira testada. Se várias velocidades de marcha forem testadas, deixe o sujeito descansar por um minuto entre os testes. Para a análise, primeiro calcule os parâmetros de distância de tempo.
Os dados de contato e levantamento do pé são calculados automaticamente pelo sistema com base nas trajetórias dos marcadores do dedo do pé e do tornozelo. Para evitar erros na detecção de passos, peça a dois fisioterapeutas experientes que verifiquem a precisão do tempo. E repare quaisquer erros na coleta automatizada de dados.
O cálculo de vários parâmetros pode ser feito dentro do software de análise de marcha ou em uma planilha. Em seguida, crie uma imagem de visão geral da logística ou um LOP. Os LOPs mostram as trajetórias das articulações marcadoras nas articulações principais.
Esses dados descreveram o padrão holístico da marcha do sujeito. Para iniciar o cálculo do LOP, primeiro determine o centro de gravidade virtual. Dê a cada segmento do corpo um conjunto de valores padronizados, construa segmentos de linha e use o centro dos segmentos como o centro de gravidade virtual.
Em seguida, calcule o movimento nos planos horizontal, sagital e coronal. Em cada marcador, extraia os dados brutos para os três componentes de cada ciclo de marcha. Em seguida, ajuste os dados para o centro de gravidade virtual no plano horizontal para cancelar o deslocamento horizontal do sujeito enquanto ele caminha na esteira.
Em seguida, normalize esses valores pelo ciclo da marcha e calcule o valor médio ao longo do ciclo da marcha. Agora, desenhe o LOP usando o software de análise de marcha ou construindo um gráfico de dispersão que cubra a faixa de movimento de todos os marcadores em uma planilha. Use as trajetórias das coordenadas de 10 marcadores e do centro de gravidade virtual.
O procedimento descrito foi utilizado para avaliar um paciente com AVC com marcha hemiparética e controle saudável. No LOP do padrão de marcha completa de um paciente com AVC, padrões típicos de marcha, como circundução, elevação do quadril e movimento lateral do tronco, podem ser observados. Esse padrão de marcha foi então analisado usando um gráfico de radar.
Os escores padronizados de circundução e elevação do quadril foram altos, indicando que esses movimentos no paciente com AVC eram muito maiores do que o padrão de indivíduos saudáveis. Por fim, foram avaliadas as estratégias de depuração dos dedos. Em um indivíduo saudável, a folga do dedo do pé geralmente é alcançada pelo encurtamento do membro, enquanto o paciente com AVC atinge a folga do dedo do pé principalmente por movimentos compensatórios, como obliquidade pélvica e salto.
Desde o seu desenvolvimento, esta técnica tem ajudado os pacientes no campo da medicina de reabilitação a explorar os mecanismos dos distúrbios da marcha e intervenções terapêuticas.
Visão geral
Este estudo apresenta um método de análise tridimensional de marcha amigável para clínicos, projetado para uso em clínicas de reabilitação. O método simplifica a medição dos padrões de marcha e fornece figuras intuitivas para melhorar a compreensão dos resultados pelos clínicos.
Componentes principais do estudo
Área da ciência
- Neurociência
- Reabilitação
- Análise de marcha
Fundo
- Distúrbios da marcha podem surgir de condições como acidente vascular cerebral, lesão medular ou fraturas de quadril.
- Os métodos tradicionais de análise de marcha podem ser complexos e caros.
- Existe uma necessidade de técnicas simplificadas que sejam acessíveis em ambientes clínicos.
- Este estudo visa abordar esses desafios com uma abordagem inovadora.
Propósito do estudo
- Simplificar a medição objetiva dos padrões de marcha para reabilitação diária.
- Fornecer um método que seja fácil de entender e implementar pelos clínicos.
- Melhorar o diagnóstico e o monitoramento do progresso da reabilitação da marcha.
Métodos utilizados
- Um sistema simplificado de análise de movimento baseado em vídeo foi utilizado.
- Marcadores foram colocados em pontos anatômicos específicos do sujeito.
- O sujeito andou em uma esteira enquanto seus movimentos eram gravados.
- Os dados foram analisados para calcular parâmetros de marcha e visualizar padrões de marcha.
Principais resultados
- O método identificou com sucesso padrões típicos de marcha em pacientes com acidente vascular cerebral.
- Altas pontuações padronizadas para circumducção e elevação do quadril foram observadas em pacientes com acidente vascular cerebral em comparação com controles saudáveis.
- As estratégias de despejamento do dedo do pé diferiram significativamente entre sujeitos saudáveis e pacientes com acidente vascular cerebral.
- A técnica tem se mostrado benéfica na exploração de distúrbios de marcha e intervenções terapêuticas.
Conclusões
- Este método de análise de marcha é eficaz para clínicos em ambientes de reabilitação.
- Fornece insights valiosos sobre os mecanismos dos distúrbios de marcha.
- A abordagem pode facilitar melhores intervenções terapêuticas para os pacientes.
Perguntas frequentes
Executive Industry Relevance
Three-dimensional gait analysis (3DGA) offers objective, quantitative assessment of gait disorders, supporting mechanistic de-risking and target validation in neuromuscular and rehabilitation research. The clinician-oriented 3DGA method streamlines data acquisition and interpretation, enabling reproducible, standardized outputs that can inform early discovery and translational studies. Its rapid, intuitive workflow positions it as a scalable tool for portfolio triage and cross-functional R&D integration.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
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Screening & Assay Development
- Delivers reproducible, quantitative gait metrics suitable for assay development and screening workflows.
- Streamlines preparation and measurement, reducing operational barriers to high-throughput studies.
- Enables rapid, standardized data collection for reliable compound or intervention evaluation.
- Supports platform reuse through intuitive data visualization and minimal marker sets.
Translational & Preclinical Research
- Aligns gait pattern indices with clinical endpoints for translational biomarker development.
- Enables continuity from discovery through preclinical validation in movement disorder models.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by providing mechanistic insight into therapeutic effects.
- Facilitates cross-study comparability through standardized, clinician-relevant outputs.
Pipeline & Workflow Integration
This clinician-friendly 3DGA method integrates into the discovery-to-preclinical continuum, enabling rapid hypothesis testing, functional screening, and translational research in neuromuscular and rehabilitation pipelines.
- Discovery Biology: Supports objective assessment of movement phenotypes and pathway clarification.
- Screening: Provides reproducible, quantitative gait metrics for assay readiness and scalability.
- Analytics: Generates standardized indices and visualizations for robust cross-condition comparisons.
- Translational Research: Aligns gait metrics with clinical relevance for biomarker continuity.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, intuitive platform adaptable across disease models and intervention types.
Operational & Enterprise Impact
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- Operational Value: Improves standardization, reproducibility, and throughput in movement analysis workflows.
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Implementation Considerations
- Requires expertise in motion analysis and clinical gait evaluation.
- Needs access to video-based motion capture systems and analytical software.
- Demands cross-team standardization for marker placement and data interpretation.
- Adaptable to various disease models with minimal protocol modifications.
- Limited by the need for treadmill access and subject compliance during measurement.
