O tempo de balanço como variável preditiva da doença de Parkinson / El tiempo de equilibrio como variable predictora de la enfermedad de Parkinson / Swing time as a predictive variable for Parkinson's disease

RESUMO

RESUMO Atualmente, a doença de Parkinson (DP) tem seu diagnóstico baseado apenas na observação clínica de uma combinação de sintomas, o que pode levar ao diagnóstico tardio. Alguns indivíduos podem, em decorrência disso, ter a doença por 5 a 10 anos antes de serem diagnosticados. O objetivo deste estudo foi identificar as variáveis cinemáticas temporais da marcha, pois estas são capazes de discriminar idosos com e sem DP. Como método, 40 indivíduos foram divididos em dois grupos grupo de idosos sem DP (n=21) e com DP (n=19). Foram obtidos dez ciclos de marcha consecutivos durante a marcha em velocidade de preferência, sendo utilizados para a análise dos dados. Realizou-se uma análise discriminativa para determinar um modelo preditor de alterações na marcha característico da DP. O modelo foi calculado com base na especificidade e sensibilidade de cada variável analisada, utilizando-se variáveis cinemáticas temporais. A variável com valor discriminativo de sensibilidade e especificidade foi o tempo de balanço, o que pode classificá-lo como a variável que possui grande potencial preditivo da presença ou não da DP, e o ponto de corte encontrado para essa variável foi de 0,48 segundos. A pesquisa concluiu que a análise cinemática da marcha permite discriminar um grupo de indivíduos com a doença de Parkinson de um grupo de indivíduos saudáveis, com alta sensibilidade e especificidade, por meio do tempo de balanço, visto que ele é menor no grupo acometido pela doença.

RESUMEN

RESUMEN Actualmente, el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson (EP) se obtiene desde la observación clínica de una combinación de síntomas, lo que puede llevar a un diagnóstico tardío. Como resultado, algunas personas pueden haber adquirido la enfermedad entre 5 y 10 años antes de que fuesen diagnosticadas. El objetivo de este estudio fue identificar las variables cinemáticas temporales de la marcha, ya que son capaces de diferenciar a los ancianos con EP y a los ancianos sin EP. Se dividieron los 40 participantes en dos grupos ancianos sin EP (n=21) y ancianos con EP (n=19). Se obtuvieron diez ciclos de marcha consecutivos durante la marcha a la velocidad preferida para el análisis de datos. Se realizó un análisis discriminante para determinar un modelo predictivo de cambios en la marcha característicos de la EP. El modelo se calculó con base en la especificidad y sensibilidad de cada variable analizada, utilizando variables cinemáticas temporales. La variable con valor discriminante de sensibilidad y especificidad fue el tiempo de equilibrio, que puede clasificarse como la variable con mayor potencial para predecir la presencia o no de EP; y el punto de cohorte encontrado para esta variable fue de 0,48 segundos. Se concluye que el análisis cinemático de la marcha puede discriminar a un grupo de individuos con enfermedad de Parkinson de un grupo de individuos sanos, con alta sensibilidad y especificidad, por medio del tiempo de equilibrio, que fue menor en el grupo afectado por la enfermedad.

ABSTRACT

ABSTRACT Currently, Parkinson's Disease (PD) is diagnosed based only on the clinical observation of a combination of symptoms, which can lead to late diagnosis, since some individuals may have the disease for 5 to 10 years before being diagnosed. The aim was to identify temporal kinematic variables of walking, capable of discriminating elderly people with and without PD. 40 individuals were divided into two groups elderly group without PD (n=21) and with PD (n=19). Ten consecutive gait cycles were obtained during walking at a preferred speed and used for data analysis. A discriminative analysis was performed to determine a predictor model of gait changes, characteristic of PD and calculated based on the specificity and sensitivity of each variable analyzed, using temporal kinematic variables. The variable with discriminative value of sensitivity and specificity was the time of balance, which can be classified as the variable with most predictive potential of the presence or not of PD, and the cut of found for this variable was 0,48 seconds. The kinematic gait analysis allows to discriminate a group of individuals with PD from a group of healthy individuals with high sensitivity and specificity, through the time of balance that is lower in the group affected by the disease (cut of 0,48 seconds).