Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría

Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría ÍNDICE 0 T E S I S D O C T O R A L C O N M E N C I Ó N I N T E R N A C I O N A L T u t o r a A c a d é m i c a : R a q u e l C h i l l ó n M a r t í n e z T u t o r A c a d é m i c o : J o s é J e s ú s J i m é n e z R e j a n o 2015 Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez Universidad de Sevilla Departamento de Fisioterapia Universidad de Sevilla Departamento de Fisioterapia Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Tesis presentada por Dª Marina Castel Sánchez, para optar al grado de Doctora con Mención Internacional por la Universidad de Sevilla, dirigida por los Doctores Dª Raquel Chillón Martínez y D. José Jesús Jiménez Rejano. Sevilla, a 22 de Julio de dos mil quince El Doctorando Marina Castel Sánchez Los Directores Dra. Raquel Chillón Martínez Dr. José Jesús Jiménez Rejano Dra. Raquel Chillón Martínez, Profesora Contratada adscrita al Departamento de Fisioterapia de la Universidad de Sevilla y Dr. José Jesús Jiménez Rejano, Profesor Contratado, adscrito al Departamento de Fisioterapia de la Universidad de Sevilla. HACEMOS CONSTAR: Que Dª. Marina Castel Sánchez ha realizado, bajo nuestra dirección y coordinación, la Tesis Doctoral titulada: "Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medida a través de acelerometría", para optar al grado de Doctora con Mención Internacional por la Universidad de Sevilla, y que dicho trabajo reúne las condiciones necesarias para su presentación y defensa ante el Tribunal Calificador. Sevilla, a 22 de Julio de dos mil quince. Los Directores, Fdo.: Dra. Raquel Chillón Martínez Fdo.: Dr. José Jesús Jiménez Rejano Departamento de Fisioterapia Agradecimientos Me gustaría agradecer a las personas que han tutorizado este trabajo, tanto en España como en Holanda. A mis tutores españoles, Raquel Chillón y Jesús Jiménez por su guía académica y su ánimo. Y a mis tutores holandeses, en especial a Hans Bussmann, por la oportunidad que me brindaron de tener una maravillosa experiencia en Róterdam, por todo lo que me han enseñado y por la calidad humana e investigadora que siempre han mostrado. Agradecer a todos la generosidad de los esfuerzos empleados para enseñarme el manejo de los datos acelerométricos y su análisis; toda la inversión intelectual que ha sido necesaria desde el comienzo, con el diseño y definición del proyecto y durante todo el desarrollo del mismo; con la elaboración del artículo y todo el proceso de publicación, y con la finalización y escritura de la tesis doctoral. Todos los tutores y colaboradores me han enseñado la humildad, la paciencia y la disposición a intentar mejorar siempre el trabajo. Además, a todas las personas que me han ayudado en asuntos informáticos, de análisis estadístico, de manejo de referencias bibliográficas, en ajustes y correcciones del lenguaje, en español y en inglés, tanto en la Universidad de Sevilla como en el departamento de Rehabilitación y Fisioterapia en Róterdam. Muchas gracias a todos estos compañeros que, con educación, cariño y delicadeza me han ayudado tanto. Por supuesto a mi familia, mi madre, María del Mar, mi hermano, Javier, y mi pareja, Dani, que confían en mí, que ni por un momento han dejado de motivarme y de darme todo su apoyo para seguir caminando con paciencia y constancia a lo largo de todo el camino que ha implicado esta tesis doctoral. Ellos son mi fuerza y me sostienen con toda la inteligencia, la sensibilidad, la comprensión y el amor que me dan. A mis amigas Paqui y Nazaret, que siempre me tratan y me cuidan como auténticas hermanas y que con tanto cariño me han acompañado. Y un agradecimiento muy especial a mi niña, que llevo en mi vientre, y que, durante este último periodo, fundamental para concluir el trabajo, me ha acompañado dándome una energía desbordante y todo el ánimo que nunca pensé que una personita tan pequeña fuera capaz de transmitir. Muchas gracias pequeñina. A todos, muchas gracias. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez V 5.3.4 Comparación de las variables de calidad de la marcha entre el grupo de individuos sanos y el grupo de pacientes con ictus .................................................................................................... 135 6 DISCUSIÓN ........................................................................................................ 141 6.1 Interpretación de los resultados obtenidos y comparación con otros estudios similares o parecidos .................................................................. 141 6.1.1 Interpretación de los resultados obtenidos en el seguimiento de la cohorte durante el primer año tras el ictus ........................................................................................................... 142 6.1.1.1 Interpretación de los resultados en relación a las variables de cantidad ......................................................................... 142 6.1.1.2 Interpretación de los resultados en relación a las variables de distribución ................................................................... 145 6.1.1.3 Interpretación de los resultados en relación a las variables de calidad ........................................................................... 149 6.1.2 Interpretación de los resultados del estudio correlacional ........................ 153 6.1.3 Interpretación de los resultados del estudio comparativo entre el grupo control y el grupo de los pacientes con ictus ........................................................................................................... 156 6.1.3.1 Interpretación de los resultados del estudio comparativo de las variables de cantidad ......................................... 156 6.1.3.2 Interpretación de los resultados del estudio comparativo de las variables de distribución .................................... 159 6.1.3.3 Interpretación de los resultados del estudio comparativo de las variables de calidad ........................................... 160 6.2 Limitaciones del estudio ................................................................................... 162 6.3 Consecuencias derivadas del estudio, aplicación y fortalezas .......................... 164 6.4 Prospectiva de la investigación ......................................................................... 180 Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez VI 7 CONCLUSIONES .............................................................................................. 187 7.1 Conclusiones en español ................................................................................... 187 7.2 Conclusiones en inglés (Conclusions) .............................................................. 188 8 RESUMEN .......................................................................................................... 193 8.1 Resumen en español ......................................................................................... 193 8.2 Resumen en inglés (Abstract) ........................................................................... 195 9 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................. 200 10 ANEXOS ............................................................................................................. 233 10.1 Anexo I. Explicación detallada de la variable regularidad del paso perteneciente a los parámetros de calidad de la marcha ........................... 233 10.2 Anexo II. Análisis de datos. Propiedades paramétricas de las variables dependientes ...................................................................................... 235 Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez VII ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Clasificación de la enfermedad cerebrovascular según su forma de presentación clínica. ...................................................................... 14 Tabla 2. Estudios de incidencia de enfermedad vascular cerebral en España (tasas por 100.000 habitantes/año). ................................................. 17 Tabla 3. Segmento corporal, posición y dirección del eje sensor de los acelerómetros en el Activity Monitor en un individuo en posición anatómica. ................................................................................. 43 Tabla 4. Subcategorías (posturas y movimientos) detectados por el Activity Monitor (AM). ................................................................................ 46 Tabla 5. Ejemplos de investigaciones sobre la marcha que han usado acelerómetros diseñados a medida. .................................................... 49 Tabla 6. Variables de estudio basadas en datos acelerométricos. .............................. 76 Tabla 7. Otras variables de estudio que no fueron medidas con acelerómetros. .............................................................................................. 77 Tabla 8. Variables de calidad de la marcha. ............................................................... 80 Tabla 9. Clasificación de todas las posturas/movimientos que el acelerómetro puede detectar. Se usan los denominados códigos Post-r que diferencian 30 subcategorías. ........................................ 96 Tabla 10. Otro tipo de clasificación de posturas/movimientos según los códigos Post-I en la que se diferencian 16 subcategorías (se agrupan actividades como caminar despacio, caminar lento y caminar a velocidad media en un solo código). El código Post-S es exactamente igual que el Post-I pero se eliminan todas las actividades inferiores a 5 segundos. ................................................................................ 97 Tabla 11. Características demográficas e información clínica de los sujetos con ictus en la primera semana tras la lesión, T1. .......................... 112 Tabla 12. Características demográficas, clínicas y funcionales de los dos subgrupos de pacientes con ictus, aquellos que podían Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez VIII levantarse de forma autónoma de la silla en T1, grupo A, y los que no eran capaces, grupo B............................................................... 113 Tabla 13. Estadísticos descriptivos para los parámetros de cantidad, distribución y calidad de la marcha en los tres momentos de medida: T1, T2 y T3. ............................................................................ 114 Tabla 14. Parámetros de cantidad de tiempo dedicado a realizar diferentes actividades. Los resultados se expresan como porcentaje del total de 8 horas registradas en cada una de las tres mediciones T1, T2 T3.................................................................... 115 Tabla 15. Parámetros de distribución de la marcha en T1, T2 y T3. ......................... 116 Tabla 16. Parámetros de calidad de la marcha en la primera semana, el tercer mes y el año tras el ictus. ............................................................. 117 Tabla 17. Estadísticos descriptivos de las variables de estudio para los dos subgrupos de pacientes con ictus, grupo A y grupo B. ................................................................................................................ 118 Tabla 18. Análisis lineal mixto del cambio a lo largo del tiempo de los parámetros de cantidad, distribución y calidad. Se presentan los valores estimados y la desviación típica (estimado ± desviación típica) para los 23 pacientes en los tres momentos de medida (T1, T2 y T3), los valores generales de significación Pgeneral y las comparaciones post-hoc (sin corrección de Bonferroni) entre los diferentes momentos de medida : T1 y T2 (P1-2), T2 y T3 (P2-3) y T1 y T3 (P1-3)................................................................................. 121 Tabla 19. Análisis lineal mixto. Se presentan los valores estimados y la desviación típica (estimado ± DT) para los 23 pacientes. Los valores de P representan la comparación entre los tres momentos de medida con corrección de Bonferrroni: entre T1 y T2 (P1-2), T2 y T3 (P2-3) y T1 y T3 (P1-3). ......................................... 123 Tabla 20. Análisis lineal mixto del cambio a lo largo del tiempo de los parámetros de cantidad. Se presentan los valores Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez IX estimados y la desviación típica (estimado ± desviación típica) para los 23 pacientes en los tres momentos de medida (T1, T2 y T3), los valores generales de significación Pgeneral y las comparaciones post-hoc (sin corrección de Bonferroni) entre los diferentes momentos de medida : T1 y T2 (P1-2), T2 y T3 (P2-3) y T1 y T3 (P1-3). ...................... 124 Tabla 21. Análisis lineal mixto del cambio a lo largo del tiempo de los parámetros de distribución. Se presentan los valores estimados y la desviación típica (estimado ± desviación típica) para los 23 pacientes en los tres momentos de medida (T1, T2 y T3), los valores generales de significación Pgeneral y las comparaciones post-hoc (sin corrección de Bonferroni) entre los diferentes momentos de medida : T1 y T2 (P1-2), T2 y T3 (P2-3) y T1 y T3 (P1-3). ...................... 126 Tabla 22. Análisis lineal mixto del cambio a lo largo del tiempo de los parámetros de calidad. Se presentan los valores estimados y la desviación típica (estimado ± desviación típica) para los 23 pacientes en los tres momentos de medida (T1, T2 y T3), los valores generales de significación Pgeneral y las comparaciones post-hoc (sin corrección de Bonferroni) entre los diferentes momentos de medida : T1 y T2 (P1-2), T2 y T3 (P2-3) y T1 y T3 (P1-3). ...................... 128 Tabla 23. Coeficiente de Pearson para las correlaciones entre variables primarias de estudio. ................................................................... 131 Tabla 24. Test Rho de Spearman para las correlaciones entre las variables primarias de estudio. ................................................................... 132 Tabla 25. Comparación entre las variables de cantidad del grupo control y del grupo de pacientes un año después del ictus, T3. .............................................................................................................. 134 Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez X Tabla 26. Comparación entre las variables de distribución del grupo control y del grupo de pacientes un año después del ictus, T3. .............................................................................................................. 135 Tabla 27. Comparación entre las variables de calidad del grupo control y del grupo de pacientes un año después del ictus, T3. .............................................................................................................. 136 Tabla 28. Test de normalidad de Shapiro-Wilk para las variables significativas en los tres momentos de medida (T1, T2 y T3).............................................................................................................. 236 Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez XI ÍNDICE DE ILUSTRACIONES Ilustración 1. Interacciones entre los componentes de la CIF. .................................... 22 Ilustración 2. Componentes de la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud, CIF (2001). ............................................................................................ 24 Ilustración 3. Sistema de masa suspendida de muelle en el que se basa el funcionamiento del acelerómetro. ............................................. 36 Ilustración 4. Acelerómetro piezoeléctrico. ................................................................ 38 Ilustración 5. Acelerómetro piezo-resistivo. ............................................................... 39 Ilustración 6. Esquema de un acelerómetro piezo-resistivo. ā grav, aceleración gravitacional; ā inert, aceleración inercial; ā sens, parte de aceleración inercial o gravitacional registrada por el acelerómetro. .............................................................. 40 Ilustración 7. Acelerómetro capacitativo. ................................................................... 41 Ilustración 8. Configuración de los sensores en el Vitaport Activity Monitor. ................................................................................................. 43 Ilustración 9. Ejemplo de una señal procedente del acelerómetro situado en uno de los muslos y las tres características/señales derivadas de la misma. Imagen tomada de Bussmann y colaboradores (63). ......................................... 45 Ilustración 10. Fases de la marcha según Whittle. ........................................................ 52 Ilustración 11. Aceleraciones obtenidas con un acelerómetro triaxial colocado en la zona lumbar del sujeto durante la marcha. .................................................................................................. 53 Ilustración 12. Representación gráfica de los componentes gravitacionales e inerciales de la aceleración........................................ 84 Ilustración 13. Configuración estándar del Activity Monitor con acelerómetros en los muslos, esternón y antebrazos. ............................ 85 Ilustración 14. Esquema de las fases del análisis automático de los datos acelerométricos. ........................................................................... 92 Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez XII Ilustración 15. Señal acelerométrica procedente del sensor longitudinal del tronco (TruLon) en la parte superior de la gráfica; señal angular (ATruLo) derivada de la misma, en la gráfica inmediatamente inferior; señal de motilidad ((MTruLo), en la gráfica situada debajo de la anterior; y señal de frecuencia (FTruLo) representada en la gráfica de la parte más inferior de la ilustración. ........................................................................................ 94 Ilustración 16. Módulo Kinematics Analysis del programa Vitaport Analysis Package. ................................................................................. 99 Ilustración 17. Documento Excel que aparece tras la generación del informe con el Kinematics Analysis en el que aparece el porcentaje de tiempo empleado para realizar cada una de las actividades (posturas o movimientos). .............................. 100 Ilustración 18. Opción ASCI export del Vitaport Analysis Package. ......................... 102 Ilustración 19. Programa de Matlab para la detección de los períodos de marcha y su duración. .................................................................... 102 Ilustración 20. Programa de Matlab para el análisis de las variables de calidad de la marcha. ..................................................................... 104 Ilustración 21. Diagrama de flujo de los participantes en el estudio. ......................... 111 Ilustración 22. Ejemplo de una señal de aceleración procedente de un sensor colocado en el tronco del individuo.. ...................................... 234 Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez XIII ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Diagrama de barras que representa los valores estimados tras el análisis lineal mixto de los parámetros de cantidad en los tres momentos de medida T1, T2 y T3. .................................................. 125 Figura 2. Diagrama de líneas de los valores estimados tras el análisis lineal mixto de los parámetros de distribución en los tres momentos de medida T1, T2 y T3. ............................................................... 126 Figura 3. Diagrama de líneas de los valores estimados en el análisis lineal mixto de las variables de calidad de la marcha en los tres momentos de medida, T1, T2 y T3, para los 23 pacientes con ictus. ....................................................................................... 129 Figura 4. Resultados del análisis linear mixto en T1, primera semana tras el ictus; T2, tres meses después de la lesión, y T3, un año posterior al ictus, y la comparación de resultados con el grupo de sujetos sanos para las variables: (A) Time walking: tiempo de marcha, (B) Time upright, tiempo en bipedestación, (C) Mean duration of walking bouts, duración media de los periodos de marcha, (D) Number of walking bouts, número de periodos de marcha, (E) Step Regularity Longitudinal, regularidad del paso en el eje longitudinal, (F) Gait Symmetry Longitudinal, índice de simetría en el plano longitudinal, (G) Gait speed, velocidad de la marcha. ................................................................................................. 137 Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 5 inconvenientes de la valoración de la deambulación en la comunidad después del ictus son, por un lado, la falta de validez ecológica de los instrumentos de medida, es decir, el grado en que los resultados obtenidos en el laboratorio y los modelos sobre ellos fundamentados se pueden extrapolar a situaciones más naturales y propias de la vida cotidiana. La mayoría de las variables empleadas hasta el momento en la literatura científica se miden en un entorno artificial y homogeneizado (hospital, laboratorio). Sin embargo, éstas no tienen por qué reflejar la marcha en el ambiente donde los pacientes caminan diariamente (44). Por otro lado, los instrumentos de valoración no restringidos a un ambiente estandarizado se reducen a cuestionarios y test que, en muchos casos, presentan la desventaja de ser subjetivos y poco precisos (45-49). En las últimas décadas se ha desarrollado un modo de valoración objetiva de la actividad física durante la vida diaria gracias a la acelerometría. Estos dispositivos permiten medir posturas corporales, movimientos y actividades de forma continua durante días o incluso semanas, permitiendo registrar la actividad del paciente en su entorno habitual (50-53). A pesar de los beneficios descritos, pocos estudios han examinado objetivamente la deambulación con acelerómetros en el entorno habitual del paciente con ictus (50-52, 54-57). Especialmente existe un déficit de investigaciones que analicen en profundidad algunos componentes más específicos de la macha relacionados con aspectos cuantitativos, por ejemplo, cuánto tiempo caminan los pacientes en su vida diaria, o cualitativos, es decir, cómo caminan las personas en su entorno comunitario (58, 59). Además, estos estudios muestran ciertas limitaciones, tales como el reducido tamaño de la muestra, la ausencia de grupos de personas sanas para la comparación de resultados y periodos de seguimiento de corta duración, un sólo día en el estudio de Prajapati et al. (59) y tres meses en el de Shaughnessy et al. (58). Para resumir el problema de investigación de nuestro estudio podemos decir que éste se estructura en torno a cuatro ideas principales: la repercusión económica del ictus en los ámbitos social y sanitario, la repercusión de la discapacidad provocada por el ictus en las actividades de la vida diaria, el papel de la fisioterapia en la mejora de la calidad de vida de estos pacientes y su mayor INTRODUCCIÓN 6 integración en el contexto social y la batería de herramientas que la fisioterapia puede ofrecer para la valoración de la marcha en el entorno habitual de los pacientes. Estos cuatro pilares ponen de manifiesto la necesidad de desarrollar una fisioterapia neurológica comunitaria respondiendo a criterios económicos, sociales y de salud (según la CIF) en relación a la valoración y recuperación de la marcha tras el ictus en el entorno habitual de los pacientes. Para ello es necesario el uso de herramientas de medición objetivas, precisas y fiables que permitan la valoración y el seguimiento de la marcha durante la vida diaria. De este modo, la pregunta de investigación de nuestro estudio se puede enunciar de la siguiente manera: ¿es la acelerometría un método de valoración válido para medir distintos aspectos de la marcha en pacientes con ictus dentro del proceso de recuperación en su entorno familiar y comunitario? 1.2 Justificación del estudio En primer lugar, uno de los motivos fundamentales que justifican nuestro estudio está determinado por las características de la enfermedad y la población que la padece, como son: la elevada frecuencia del ictus, su afectación predominante a una población anciana con tendencia a incrementarse, su elevada morbilidad y mortalidad, la cronicidad de sus secuelas, y la repercusión socioeconómica y de participación que conlleva. Aproximadamente un 70% de los pacientes sufren alteraciones de la marcha durante las primeras semanas después del ictus y se estima que un 20-25% de ellos continúa siendo incapaz de caminar independientemente seis meses después del ictus (36). Es decir, se trata de una población que requiere una intervención a largo plazo por parte de las instituciones y que presenta por tanto, necesidades sociales y sanitarias (perfil de paciente sociosanitario). La gestión económica en la atención de dichas necesidades es fundamental. En este aspecto, cabe destacar que los acelerómetros representan un modo de valoración de bajo coste en comparación con otras técnicas de Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 7 medición objetiva de la marcha, como las plataformas de presión, el análisis cinemático y cinético de la marcha o la electromiografía (60). Estas técnicas, además de su elevado coste económico, presentan una serie de inconvenientes como: una utilización restringida al laboratorio, la complejidad de montaje y la necesidad de personal cualificado para realizar el análisis. Por el contrario, la acelerometría puede ser empleada en diferentes ambientes (casa, hospital, comunidad), el pequeño tamaño de los dispositivos permite caminar al paciente sin restricciones mecánicas (61) y, como se ha mencionado anteriormente, son poco costosos en comparación con los equipos usados comúnmente para analizar la marcha en el laboratorio. En relación a la repercusión de la discapacidad provocada por el ACV en las actividades de la vida diaria, podemos decir que la acelerometría permite medir las consecuencias reales del déficit en la deambulación en el entorno cotidiano del paciente. De acuerdo con el modelo de la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud, el hecho de conocer la situación en el contexto habitual del paciente facilita la promoción de la salud y la mejora de la participación, eliminando o mitigando las barreras y promoviendo el desarrollo de soportes sociales y elementos facilitadores, mejorando la calidad de vida y la integración en el contexto social. Un instrumento así es fundamental para el estudio de los sistemas de atención a la salud en el ámbito de la fisioterapia comunitaria, tanto para la formulación como para la valoración de políticas económicas, sociales y sanitarias en la población afectada por el ictus. Además, la evidencia científica disponible en la actualidad (56, 61-63) confirma que la acelerometría ofrece un modo de valoración objetivo de gran utilidad para medir aspectos cuantitativos y cualitativos de la marcha en pacientes con alteraciones del movimiento. En la actualidad existen en el mercado una gran variedad de acelerómetros y cada uno de ellos es útil en la monitorización de ciertos aspectos del movimiento humano. El tipo de acelerómetros empleado en el presente estudio, Vitaport Activity Monitor, muestra la gran ventaja de medir no sólo la cantidad de actividades realizadas y tiempo INTRODUCCIÓN 8 dedicado a la deambulación, sino que es capaz de ofrecer datos objetivos de gran precisión y fiabilidad de parámetros espacio-temporales de la marcha (63-65). Esto permite su uso como herramienta de valoración en dos ámbitos de gran relevancia que son, en primer lugar, en la asistencia clínica, para el diagnóstico, seguimiento y establecimiento de objetivos de tratamiento; y, en segundo lugar, en el ámbito de la investigación, como instrumento de monitorización objetiva de la marcha. Es de utilidad por tanto, abrir líneas de investigación en las que se emplee la acelerometría para describir los diferentes aspectos del comportamiento de la deambulación en la vida diaria, llevando a cabo un seguimiento de la evolución de la misma tras el ictus e incorporando otros elementos de estudio, como grupos control de referencia, para determinar características propias de la marcha en la población con ictus. En conclusión y para resumir la justificación del estudio, podemos destacar que ésta se estructura en torno a cuatro pilares principales, que son: - Las propias características del ictus y de la población a la que afecta, que se incluyen dentro del perfil del paciente sociosanitario. - La acelerometría constituye una herramienta de medición de bajo coste en comparación con otros métodos de valoración objetivos de la marcha. - Los acelerómetros permiten la valoración y el seguimiento de la marcha del paciente con ACV en su entorno cotidiano, acercando la fisioterapia al modelo de análisis de la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y la Salud (CIF) y, en relación a la reeducación de la marcha, permitiría entender el ictus de una manera más social e integradora, noción fundamental en enfermedades crónicas con repercusiones en las actividades de la vida diaria del paciente. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 9 - Estos instrumentos ofrecen la posibilidad de medir diferentes aspectos de la marcha, tanto cualitativos como cuantitativos, de un modo objetivo y fiable. 2. MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 13 2 MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 2.1 Accidente vascular cerebral El concepto de enfermedad vascular cerebral se refiere a aquel trastorno en el cual un área del encéfalo se afecta de forma transitoria o permanente por una isquemia o hemorragia, estando uno o más vasos sanguíneos afectados por el proceso patológico. Su manifestación aguda se conoce con el término ictus –que en latín significa “golpe”- porque su presentación suele ser súbita y violenta. El término ictus une a la naturaleza cerebrovascular la connotación del carácter agudo del episodio (66). Incluye infarto cerebral, hemorragia cerebral y hemorragia subaracnoidea. 2.1.1 Concepto y clasificación del ictus Se denomina ictus al trastorno brusco del flujo sanguíneo cerebral que altera de forma transitoria o permanente la función de una determinada región del encéfalo. Como consecuencia de esto se originan una serie de síntomas variables en función del área encefálica afectada. Lo que diferencia al ictus, de otros conceptos similares, es la consideración de ser un episodio agudo y la afectación de funciones del sistema nervioso central. Como términos sinónimos se han utilizado de forma indistinta «ataque cerebral» o «accidente cerebrovascular», aunque la tendencia actual es la del uso del término «ictus» en analogía con el vocablo inglés «stroke». MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 14 Los ictus se clasifican en diversos subtipos siguiendo criterios clínicos, topográficos, patogénicos, diagnósticos y pronósticos. En la Tabla 1 se muestra una clasificación del ictus de 1990 realizada por el National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) en función de su presentación clínica, sus mecanismos patogénicos y sus lesiones anatomopatológicas (67). Tabla 1. Clasificación de la enfermedad cerebrovascular según su forma de presentación clínica. A) Asintomática B) Disfunción cerebral focal 1. Ataques isquémicos transitorios (AIT) - Carotídeo - Vertebrobasilar - Ambos - Localización no definida - Posible AIT 2. Ictus a) Perfil temporal - Mejoría - Progresión - Ictus estable b) Tipos de ictus - Hemorragia cerebral - Hemorragia subaracnoidea - Hemorragia intracraneal asociada a malformación arteriovenosa - Infarto cerebral · Mecanismos: trombótico, embólico, hemodinámico · Categorías clínicas: aterotrombótico, cardioembólico, lacunar, otros. · Localización: arteria carótida interna, arteria cerebral media, arteria cerebral anterior, sistema vertebrobasilar (arteria vertebral, arteria basilar, arteria cerebral posterior) C) Demencia vascular D) Encefalopatía hipertensiva Fuente: modificada del National Institute of Neurological Disorders and Stroke, NINDS, 1990 (67). Atendiendo al mecanismo de producción del ictus, se pueden distinguir dos grandes grupos: la isquemia cerebral y la hemorragia intracraneal. Los ictus Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 21 Con este objetivo, la CIF ofrece un modelo que permite valorar y clasificar las secuelas tras el ictus. Este sistema valora tanto las deficiencias (anormalidad o pérdida de una función o estructura corporal) como los factores contextuales (ambientales o personales, facilitadores o barreras) y los clasifica en un sistema de codificación. Las consecuencias del ictus pueden ser descritas en relación a distintos aspectos y usando diferentes terminologías. En este sentido, es importante la unificación y el uso de un lenguaje común aplicable transculturalmente (77). Además, la CIF constituye una herramienta fundamental para la identificación y medición de la eficacia y eficiencia de los servicios de rehabilitación, a través de la delimitación de perfiles funcionales y objetivos hacia los que dirigir las intervenciones terapéuticas. Es decir, proporciona un modelo científico internacional para comprender el funcionamiento humano y la discapacidad, tanto desde el punto de vista clínico, como de la investigación y del desarrollo de políticas sanitarias (32). La CIF no establece un modelo para el proceso del funcionamiento y la discapacidad, pero puede utilizarse para describir dicho proceso proporcionando los medios para definir diferentes “constructos” y “dominios”, considerando este proceso interactivo y evolutivo. En la Ilustración 1 se representa la interacción entre los distintos componentes de la CIF. MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 22 Ilustración 1. Interacciones entre los componentes de la CIF. Fuente: modificada del manual abreviado de la CIF en español (78). De acuerdo con el diagrama de la Ilustración 1, el funcionamiento de un individuo en un dominio específico se entiende como una relación compleja o interacción entre la “condición de salud” y los “factores contextuales” (por ejemplo, los factores ambientales y personales). Hay una interacción dinámica entre estos elementos: las intervenciones en un elemento tienen el potencial de modificar uno o más de los otros elementos. Se puede inferir una limitación en la capacidad por causa de uno o más déficits, o una restricción en el “desempeño/realización” por una o más limitaciones. No obstante, es importante recoger datos de estos “constructos” independientemente para poder explorar las asociaciones y los vínculos causales entre ellos. Para describir la experiencia completa en la salud es necesario hacerlo de forma global, por lo que todos los componentes son útiles. Los “factores contextuales” interactúan con la persona con una condición de salud y determinan el nivel y la extensión del funcionamiento de esa persona. Los factores ambientales son extrínsecos a la persona (por ejemplo, las actitudes de la sociedad, las características arquitectónicas, el sistema legislativo). Los factores personales incluyen sexo, raza, edad, forma física, estilos de vida, hábitos, estilos de enfrentarse a los problemas y otras características similares. Condición de Salud (trastorno o enfermedad) Actividades Funciones y Estructuras Participación Factores Ambientales Factores Personales Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 23 A lo largo de la historia se han propuesto diferentes modelos conceptuales para explicar y entender la discapacidad y el funcionamiento. El “modelo biomédico” ha considerado tradicionalmente la discapacidad como un problema de la persona directamente causado por una enfermedad, trauma o condición de salud. El tratamiento de la discapacidad está encaminado a conseguir la cura, o una mejor adaptación de la persona y un cambio de su conducta. La atención sanitaria se considera la cuestión primordial y, en el ámbito político, la respuesta principal es la de modificar y reformar la política de atención a la salud. Por otro lado, el “modelo social” de la discapacidad considera el fenómeno fundamentalmente como un problema de origen social y como un asunto centrado en la completa integración de la persona en la sociedad. La discapacidad no es un atributo de la persona, sino un complicado conjunto de condiciones, muchas de las cuales son creadas por el contexto/entorno social. El manejo del problema requiere la actuación social y la discapacidad se configura como un tema de índole política. La CIF se basa en la combinación de estos dos modelos, con el fin de conseguir la integración de diferentes dimensiones del funcionamiento, la clasificación utiliza un enfoque biopsicosocial. Es decir, intenta proporcionar una visión coherente de las diferentes dimensiones de la salud desde una perspectiva biológica, individual y social. En la Ilustración 2 se muestran los diferentes niveles que componen este modelo biopsicosocial. MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 24 Ilustración 2. Componentes de la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud, CIF (2001). Fuente: elaboración propia. Más concretamente, y centrándonos en la población de pacientes con ictus, se ha llevado a cabo un estudio de Geyh y colaboradores (28) en el que se muestran los resultados de un proceso de consenso integrando la evidencia de estudios preliminares (un estudio Delphi, una revisión sistemática y una colección de datos empíricos) para elaborar la primera versión extendida y abreviada de los principales componentes de la CIF a tener en cuenta en estos pacientes. Los estudios preliminares identificaron un conjunto de 448 categorías de la ICF con 193 categorías pertenecientes al dominio “funciones corporales”, 26 de “estructuras corporales”, 165 de “actividades y participación” y 64 de “factores ambientales”. Treinta y nueve expertos de doce países diferentes participaron en la conferencia para el consenso de la aplicación de la CIF en pacientes con ictus. Un total de 130 categorías fueron incluidas en la versión extendida, con 41 de CIF Funcionamiento y Discapacidad Funciones y Estructuras Corporales Cambios en Funciones Corporales Cambios en Estructuras Corporales Actividades y Participación Capacidad Desempeño / Realización Factores Contextuales Factores Ambientales Facilitador / Barrera Factores Personales Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 25 “funciones corporales”, 5 de “estructuras corporales”, 51 de “actividades y participación” y 33 de “factores ambientales”. En la versión abreviada se incluyeron un total de 6 categorías de “funciones corporales”, 2 de “estructuras corporales”, 7 de “actividades y participación” y 3 de “factores ambientales”. Centrándonos en el tema de nuestra investigación, destacamos uno de los componentes definidos por la CIF, el de las “actividades y participación en la vida diaria”, y dentro de éste se hace una distinción entre el calificador de “capacidad” (las tareas que una persona es capaz de realizar en un entorno estandarizado) y el calificador de “desempeño/realización” (referente a las tareas que la persona puede hacer en su entorno real). A pesar de la aceptación del modelo ofrecido por la CIF en la comunidad científica y clínica (31, 79), no todos los “componentes” y “calificadores” han sido objeto del mismo interés. Así, los estudios sobre la deambulación en pacientes con ictus se han centrado principalmente en la “función”, “estructura” y “capacidad”, prestando menos atención al calificador de “desempeño” y usando para la medición de éste técnicas poco precisas y subjetivas. En nuestro estudio, nos centraremos en la recuperación de la marcha tras el ictus vinculado a este último calificador, el de “desempeño”, en el entorno habitual del paciente. 2.3 Valoración de la marcha en el paciente hemipléjico desde la fisioterapia La alteración de la marcha tras el ictus repercute sustancialmente a la funcionalidad y la participación en la sociedad, y uno de los principales objetivos de estos pacientes es recuperar la deambulación autónoma (80, 81). Desde la fisioterapia, y dada la importancia de la capacidad de deambulación en los pacientes con ictus, consideramos fundamental el uso de la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud (CIF) como marco teórico en la identificación de los principales factores que causan alteraciones en la marcha tras el ictus, la selección de los parámetros MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 26 de marcha fiables, válidos y sensibles a los cambios en estos pacientes y la identificación de factores personales y ambientales que pueden facilitar o dificultar objetivos individuales para mejorar la marcha (por ejemplo, barreras o facilitadores que pueden influenciar al individuo en la adherencia a programas de rehabilitación para mejorar la deambulación) (82). Los principales determinantes de la habilidad de caminar en pacientes con ictus pertenecen al dominio del modelo de la CIF de “funciones corporales y estructuras”, en concreto a las categorías b7 (funciones musculo-esqueléticas y relacionadas con el movimiento), s7 (estructuras relacionadas con el movimiento), b2 (funciones sensoriales y dolor), s2 (la vista, el oído y estructuras relacionadas), b4 (funciones de los sistemas cardiovascular, hematológico, inmunológico y respiratorio) y s4 (estructuras de los sistemas cardiovascular, inmunológico y respiratorio). No obstante, al intentar buscar la relación entre el modelo de la CIF y las variables que se usan con frecuencia en la población con ictus, encontramos a menudo variables que podrían englobar múltiples componentes o encajar en diferentes dominios de la CIF (83). En particular, y relacionado con la “capacidad” de deambulación en la comunidad, la velocidad confortable de marcha ha sido uno de los parámetros más comúnmente usados. Perry y colaboradores (49) concluyeron que los sujetos con ictus que podían caminar a una velocidad confortable de 25 m/min (0,4 m/s) tienen mayor probabilidad de caminar en la comunidad. La segunda medida más comúnmente usada en los ensayos clínicos es el test de 6 minutos de la marcha, apropiada para medir la resistencia durante la marcha y reflejar la limitación de movilidad del individuo. La distancia recorrida en este test en pacientes con ictus varía de 200 a 300 metros (84, 85), que difiere bastante de los 400 metros recorridos por sujetos sanos (86). Los test que miden el tiempo empleado en subir y bajar escaleras han mostrado una buena fiabilidad en la población con ictus (86) y se trata de tareas importantes para la movilidad en la comunidad. El denominado test cronometrado “Up & Go” (Timed Up & Go, TUG) evalúa el equilibrio dinámico en una serie de tareas de movilidad durante la marcha, que incluyen levantarse de una silla, caminar, girar y sentarse. Este test ha Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 27 sido descrito como un instrumento de valoración fiable en pacientes tras el ictus. Los pacientes que caminan a una velocidad confortable de 0,49 m/s necesitan una media de 22,6 segundos para completar el test, mientras que los sujetos sanos emplean una media de 9,1 segundos (86, 87). Además, las “Categorías de Deambulación Funcional”, que clasifican la habilidad de caminar según el nivel de independencia, necesidad de silla de ruedas y entorno (casa y comunidad), puede también reflejar el dominio “actividades” de la CIF. Aproximadamente del 53 al 68% de los sujetos que caminan en la comunidad tras el ictus pueden hacerlo en su entorno comunitario cercano, con o sin asistencia, y sólo el 16% puede conseguirlo en cualquier entorno (ilimitado) (46, 49). Un nuevo método para medir la cantidad de actividades relacionadas con la marcha en la comunidad lo constituyen los “contadores de pasos” (step counters) y, por tanto, se puede emplear para valorar el dominio “actividades” de la CIF. Numerosos estudios han empleado el denominado Step Activity Monitor (SAM) y podómetros que contabilizan los pasos en la población con ictus (54, 58, 88, 89). La medida de los pasos/día podría reflejar también el dominio de “participación” de la CIF, ya que, indica cuánto camina un paciente con ictus en su entorno real. En este aspecto, también la acelerometría, tal y como se describe en la presente tesis, constituye una herramienta de valoración muy apropiada para la valoración del dominio de “actividades y participación” de la CIF, y dentro de éste, cubriría un componente con frecuencia medido de forma subjetiva que es el calificador de desempeño. El componente de “factores contextuales” del modelo de la CIF ayuda a identificar factores personales y ambientales que puedan determinar las intervenciones específicas para mejorar la marcha que mejor se adapten a cada paciente. Dos factores personales importantes a considerar son el motivacional, que se puede medir por ejemplo con el cuestionario Stages of Change (90)), y la autosuficiencia, medida por ejemplo con la Activity Balanace Confidence Score y la Ambulatory Self-Confidence (91, 92). Aquellos sujetos que están psicológicamente preparados para cambiar pueden tener más probabilidad para MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 28 iniciar y adherirse a un programa de rehabilitación. La evaluación del entorno debe valorar la accesibilidad a medios de transporte y servicios de la comunidad, así como la seguridad en el hogar. Finalmente, las caídas y las lesiones provocadas por ellas están relacionadas con todos los niveles del modelo de la CIF. En los pacientes con ictus, las caídas ocurren con frecuencia durante la marcha y están determinadas por las características del entorno y por las limitaciones en el dominio de las “actividades y la participación”. Las caídas deben ser monitorizadas y tradicionalmente se ha hecho a través de diarios mensuales de caídas y llamadas de seguimiento (93). En la actualidad, la acelerometría constituye una herramienta potencial en la monitorización de las caídas así como en la identificación de parámetros espaciotemporales de la marcha, empleando información de las señales acelerométricas, y las condiciones ambientales y del entorno en las que se producen las caídas, al combinarlo con cuestionarios o diarios. La mayoría de herramientas de valoración de la marcha descritas hasta ahora, a excepción de los acelerómetros y los contadores de pasos, son subjetivas. Por este motivo, en este último párrafo mencionaremos una serie de instrumentos de medición objetivos, disponibles en la actualidad gracias al avance de la tecnología aplicada al estudio del movimiento humano. Los sistemas de medición del movimiento incluyen una gran variedad de dispositivos, como son luces reflectantes infrarrojas, luces de refracción, vídeo cámaras digitales, sensores electromagnéticos y acelerómetros. Es posible elegir entre sistemas que registran y representan los datos en tiempo real o en diferido. También las plataformas de presión proveen detallados estudios sobre las fuerzas de reacción de suelo, que en la actualidad no sólo usan plataformas metálicas sino también no metálicas, que eliminan las interferencias con los sistemas electromagnéticos de medición del movimiento. Las alfombras (mat) de análisis de la marcha permiten no sólo calcular las presiones ejercidas durante la deambulación sino también la longitud del paso y la cadencia. Otros sistemas, como el de la electromiografía dinámica ha mejorado notablemente, por lo que se han reducido los ruidos y el tamaño de los dispositivos de medición y se han Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 29 mejorado los sistemas de transmisión telemétrica o de cableado. Los avances en la tecnología de los ordenadores con procesadores más rápidos, mayor capacidad de memoria y componentes miniaturizados permiten obtener más información de un mayor número de parámetros con una mayor velocidad de procesamiento y mayor eficiencia en un espacio muy reducido. Con todos estos avances tecnológicos, la instrumentación y registro de datos relacionados con el movimiento humano han dejado de ser una limitación para el uso clínico del análisis de la marcha (94). 2.4 Reeducación funcional de la marcha tras el ictus Una vez realizada la correcta evaluación de la deambulación en el paciente con ictus, se establecen los objetivos terapéuticos desde la fisioterapia y se procede a la reeducación de la marcha. Hay diferentes abordajes del tratamiento fisioterapéutico de la marcha en el paciente con ictus. Una revisión bibliográfica de 2014 (95) analizó el efecto del entrenamiento de la marcha en la capacidad de marcha y en el autocuidado en las diferentes etapas, aguda, subaguda y crónica de pacientes con ictus en 38 ensayos clínicos. Estos autores clasificaron los sistemas de entrenamiento de la marcha en tradicional y específico. A continuación, describiremos en qué consisten y qué técnicas emplean ambos sistemas. 2.4.1 Sistemas de reeducación de la marcha tradicionales Antes de 1940, las técnicas consistían principalmente en ejercicios correctivos basados en principios ortopédicos de contracción y relajación de la musculatura, poniendo énfasis en recuperar la función compensando con los miembros no afectos. En los años 50 y 60 se desarrollaron técnicas basadas en nuevos conocimientos de neurofisiología, como son el método Bobath, Brunnström, Rood y la Facilitación Neuromuscular Propioceptiva. En la década MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 30 de los 80, fue ganando importancia la neuropsicología y el aprendizaje motor (96), de este modo surgió la propuesta del método de reaprendizaje motor. Este enfoque postulaba la práctica activa de tareas motoras específicas contextualizadas y con un feedback apropiado promovería el aprendizaje y la recuperación motora. Una revisión bibliográfica de Pollock y colaboradores (97) examinaron estudios sobre abordajes de fisioterapia para la recuperación del control postural y la función del miembro inferior (incluyendo la marcha) y concluyeron que ningún método ha sido probado como el más ventajoso en la recuperación del paciente con ictus y que la fisioterapia que usa un tratamiento multimodal de componentes de diferentes abordajes puede ser más efectiva. El método tradicional incluye técnicas como caminar con ayudas técnicas/ortesis combinadas con asistencia manual y/o verbal, pistas visuales, dual task (tareas cognitivas simultáneas a la marcha), feedback musical y los sistemas basados en la repetición de tareas específicas, como son: la estimulación eléctrica funcional, el entrenamiento en cinta de marcha (con y sin soporte parcial del peso corporal) y la práctica intensiva de circuitos de tareas funcionales de movilidad. A continuación describiremos en estos últimos, es decir, los sistemas de entrenamiento basados en la repetición de tareas específicas. El ictus puede resultar en alteraciones del reclutamiento motor, la propiocepción, las propiedades viscoelásticas del músculo y el tejido conectivo, reflejos posturales, la función vestibular y la visión. Aunque aún no conocemos con exactitud cómo está codificada la representación motora en el sistema nervioso, la práctica repetitiva de una tarea puede facilitar el desarrollo de nuevos programas motores o refinar programas existentes previos para adaptarse a los déficits consecuencia de la lesión. En la literatura encontramos las siguientes intervenciones para la mejora de la marcha a través del entrenamiento de repetición de tareas específicas: - La estimulación eléctrica funcional o estimulación eléctrica neuromuscular consiste en la activación de musculatura parética o pléjica a través de la estimulación de la motoneurona inferior intacta. Esta técnica se emplea como “neuroprótesis” para mejorar la marcha en Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 37 2.5.3 Tipos de acelerómetros Actualmente existen en el mercado diferentes tipos de acelerómetros que se pueden usar para el estudio del movimiento. Las técnicas de fabricación existentes permiten la construcción de acelerómetros uniaxiales (registran la aceleración en una sola dirección), biaxiales y triaxiales (miden la aceleración en dos/tres direcciones ortogonales del espacio) (108). Desde el punto de vista funcional, los acelerómetros se pueden clasificar en aquellos que necesitan una fuente externa de energía y los que no la requieren; y aparatos que responden a aceleraciones estáticas (aceleraciones debidas a la gravedad) y aquellos que no (113). Atendiendo a la naturaleza del transductor distinguimos acelerómetros piezoeléctricos, piezoresistivos y capacitivos (60). 2.5.3.1 Acelerómetros piezoeléctricos Éstos están constituidos por un elemento piezoeléctrico y una masa inercial sujeta al otro lado por un muelle y, todo el conjunto, dentro de una caja metálica (Ilustración 4). Su funcionamiento se basa en las propiedades de los cristales piezoeléctricos. Cuando los sensores experimentan una aceleración, el elemento piezoeléctrico se ve sometido a una fuerza variable que provoca en él una deformación física, causando un cambio en su estructura cristalina, modificando así sus características eléctricas. De este modo, debido al efecto piezoeléctrico, se produce un potencial eléctrico proporcional a la fuerza aplicada (108). Una de las grandes limitaciones de este tipo de acelerómetros es que sólo son fiables en la medición de fenómenos dinámicos. El hecho de que la mayoría son incapaces de detectar el componente estático de la aceleración significa que no son apropiados para medir ángulos (con respecto a la gravedad) de las MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 38 superficies donde se encuentran fijados los acelerómetros. En otras palabras, no pueden diferenciar posturas corporales (116). Ilustración 4. Acelerómetro piezoeléctrico. Fuente: imagen tomada de Manzanares del Moral y colaboradores (117). 2.5.3.2 Acelerómetros piezo-resistivos Un acelerómetro piezo-resistivo a diferencia de uno piezoeléctrico utiliza un sustrato en vez de un cristal piezoeléctrico (Ilustración 5). En esta tecnología la fuerza que ejerce la masa sobre el sustrato produce un cambio en su resistencia eléctrica. Este sustrato forma parte de un circuito eléctrico que mediante un puente de Wheatstone mide la intensidad de la corriente generada. El potencial producido es proporcional a la aceleración (118). La ventaja de esta tecnología respecto a la piezoeléctrica es que pueden medir aceleraciones muy bajas (hasta cero Hz de frecuencia) (113). Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 39 Ilustración 5. Acelerómetro piezo-resistivo. Fuente: imagen tomada de Manzanares del Moral y colaboradores (117). La aceleración resultante medida con un acelerómetro piezo-resistivo es una combinación del componente gravitacional de la aceleración (āgrav = 9.8 m/s2) y del componente inercial (āinert) (Ilustración 6). En situaciones estáticas, el acelerómetro mide únicamente el componente gravitacional, mientras que en situaciones dinámicas el acelerómetro combina la información gravitacional y la inercial (63). La parte de āgrav medida por el acelerómetro (āgrav,sens) depende del ángulo φ2 entre el eje sensor (en la ilustración 6 denominado sensitive axis) y la aceleración de la gravedad (āgrav). La parte de āinert medida por el sensor (ā inert,sens) depende del ángulo φ1 entre el eje sensor y āinert. Se puede asumir un valor constante de āsens menor de 9.8 m/s2 como resultado de āgrav. En este caso, el ángulo entre el eje sensor y el vector de gravedad puede ser determinado por la señal del acelerómetro, luego dicha señal informa sobre la orientación del sensor. MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 40 Ilustración 6. Esquema de un acelerómetro piezo-resistivo. ā grav, aceleración gravitacional; ā inert, aceleración inercial; ā sens, parte de aceleración inercial o gravitacional registrada por el acelerómetro. Fuente: Imagen tomada de Bussmann y colaboradores (63). 2.5.3.3 Acelerómetros capacitativos Estos acelerómetros basan su funcionamiento en la variación de la capacidad entre dos o más conductores en respuesta a un cambio de la aceleración aplicada. Modifican la posición relativa de las placas de un microcondensador cuando está sometido a una aceleración. El movimiento paralelo de una de las placas del condensador hace variar su capacidad. La aceleración o desaceleración en el eje sensor ejerce una fuerza a la masa central. Al moverse libremente, la masa desplaza las minúsculas placas del condensador, provocando un cambio de capacidad. Este cambio de capacidad es detectado y procesado para obtener un voltaje de salida (118) (véase Ilustración 7). Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 41 Ilustración 7. Acelerómetro capacitativo. Fuente: imagen tomada de Manzanares del Moral y colaboradores (117). 2.5.4 Descripción del sistema de acelerometría Vitaport Activity Monitor El tipo de acelerometría empleado en la presente tesis doctoral se denomina Vitaport Activity Monitor (VAM, en inglés) (63). Este monitor de actividad se desarrolló para responder a la necesidad de un instrumento que permitiera obtener una información válida, fiable y sin restricciones en la medición de actividades durante la vida diaria en el entorno habitual de la persona estudiada. El objetivo era medir a largo plazo la actividad ambulatoria usando las señales acelerométricas y determinar la cantidad (cuándo, durante cuánto tiempo, con qué frecuencia) y la calidad (cómo se ejecuta la actividad). Éstas incluían actividades estacionarias (bipedestación, sedestación y tres variantes de decúbitos) y dinámicas (marcha, subir escaleras, montar en bici e ir en silla de ruedas). El inicio del desarrollo de este sistema de monitorización se remonta al año 1992 y en el proyecto participaron de forma conjunta la Universidad Erasmus de Rotterdam (Departamento de Rehabilitación), la Universidad de Twente (Departamento de Ingeniería Eléctrica) y un socio industrial, todos ellos de Holanda (64). De forma posterior al desarrollo de esta tecnología se llevaron a cabo diferentes estudios de validación en distintas poblaciones de individuos sanos y con diversas patologías (64, 119-121). Estos estudios de validación se MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 42 describen detalladamente en el capítulo de Material y Método, en el apartado denominado “Acelerómetros y validación del Vitaport Activity Monitor”. 2.5.4.1 Configuración del sistema Los acelerómetros empleados en nuestro estudio son piezo-resistivos modelo ADLXL202 (Analog Devices, Breda, Países Bajos, adaptados por Temec Instruments, Kerkrade, Países Bajos) con un tamaño de 1.5 x 1.15 x 1 cm. La fijación de los sensores se puede hacer a través de un material llamado Rolian Kushionflex (Smith & Nephew, Hoofddorp, Países Bajos) o adhesivos de silicona (Schwa-Medico, Ehringshausen, Alemania) usando cinta adhesiva con fijación en las dos caras. Ambos materiales se pueden fijar directamente en la piel. En cada lado externo de los muslos hay un sensor que se coloca en el punto medio de la línea que une el trocánter mayor y la articulación de la rodilla. Estos acelerómetros son uniaxiales y tienen su eje sensor orientado en la dirección sagital cuando el sujeto está en la posición anatómica. El tercer acelerómetro es triaxial y se encuentra situado en la parte inferior del esternón (Ilustración 8, Tabla 3). El eje sensor de todos los acelerómetros debe estar posicionado lo más paralelo posible al eje anatómico del segmento corporal en el que se encuentra fijado; está permitida una desviación de 15º. Si un sensor no se puede colocar dentro de este rango de desviación, deben colocarse cuñas. Cada acelerómetro se une al dispositivo portátil de registro de datos mediante cables separados o mediante un multiconector. El dispositivo se lleva en una bandolera alrededor de la cintura (Ilustración 8). Antes de iniciar las mediciones los acelerómetros son calibrados (+1g, –1g). Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 43 Ilustración 8. Configuración de los sensores en el Vitaport Activity Monitor. Fuente: imagen tomada de Bussmann et al. (65) Tabla 3. Segmento corporal, posición y dirección del eje sensor de los acelerómetros en el Activity Monitor en un individuo en posición anatómica. Segmento corporal Posición acelerómetro Eje sensor Muslo derecho Cara lateral, punto medio entre trocánter mayor y rodilla Sagital (x) Muslo izquierdo Cara lateral, punto medio entre trocánter mayor y rodilla Sagital (x) Tronco Parte inferior del esternón Sagital (x) Tronco Parte inferior del esternón Longitudinal (z) Tronco Parte inferior del esternón Transversal (y) Fuente: Traducida de Bussmann et al. (63). 2.5.4.2 Dispositivo de registro de datos El tipo de dispositivo empleado no es crucial pero éste debe cumplir ciertos requisitos: debe permitir mediciones de al menos un día de duración, tiene que ser capaz de registrar señales procedentes de al menos tres acelerómetros, tiene que ser de pequeñas dimensiones, ligero y de fácil manejo para los MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 44 investigadores. En el presente estudio se usó el modelo denominado Vitaport 2 (Temec Instruments) que es digital, tiene unas dimensiones de 9 x 15 x 4.5 y un peso de 700 gr. Permite el registro de hasta ocho señales de una frecuencia de 128 Hz. Los datos se almacenan en una tarjeta de memoria con capacidad de 360 MB. Es posible la monitorización continua de hasta tres días. Una vez registrados los datos, éstos se descargan en el ordenador para su análisis con el programa Kinematic Analysis del Vitaport Analysis Package. Este programa detecta automáticamente un gran número de posturas corporales, movimientos y transiciones de una postura a otra, con una resolución de 1 segundo. Las posturas y movimientos con una duración inferior a 5 segundos son filtradas y no se emplean para su estudio. Además de detectar la actividad, las señales de aceleración obtenidas se pueden emplear en el análisis cuantitativo y cualitativo del movimiento. 2.5.4.3 Análisis con el programa Vitaport Analysis Package El análisis de los datos descargados en el ordenador se lleva a cabo a través de un procesamiento de los mismos denominado signal processing and inferencing language (S.P.I.L.). En dicho análisis se pueden distinguir tres partes, que se detallan a continuación. 1ª parte: extracción de características Cada señal procedente del acelerómetro se descompone en tres características: angular (low-pass/angular feature), motilidad (motility feature) y frecuencia (frequency feature). En la Ilustración 9 se observa un ejemplo de tres señales características derivadas de una única señal acelerométrica (measured signal). Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 45 Ilustración 9. Ejemplo de una señal procedente del acelerómetro situado en uno de los muslos y las tres características/señales derivadas de la misma. Imagen tomada de Bussmann y colaboradores (63). Fuente: imagen tomada de Bussmann et al. (63). 2ª parte: detección de posturas/movimientos En el programa de análisis se distinguen más de 20 subcategorías de posturas y movimientos (Tabla 4). La detección de estas posturas está basada en las señales características extraídas de la señal original. Existe una base de datos donde cada subcategoría corresponde a un conjunto de características. MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 46 Tabla 4. Subcategorías (posturas y movimientos) detectados por el Activity Monitor (AM). Subcategorías del AM Observaciones Decúbito prono, estándar Decúbito prono, tronco ligeramente elevado Decúbito lateral, tronco ligeramente hacia delante Derecho/izquierdo opcional Decúbito lateral, tronco ligeramente hacia detrás Derecho/izquierdo opcional Decúbito lateral, tronco ligeramente hacia delante Derecho/izquierdo opcional Decúbito lateral, tronco ligeramente hacia detrás Derecho/izquierdo opcional Decúbito supino Bipedestación, estándar Bipedestación, tronco ligeramente flexionado Bipedestación, tronco muy flexionado Sedestación, estándar Sedestación, tronco hacia atrás Sedestación, tronco ligeramente flexionado Sedestación, tronco muy flexionado Movimiento general Movimiento no cíclico Deambulación, estándar Deambulación, lento Deambulación, rápido Bajando escaleras Subiendo escaleras Montando en bicicleta Conduciendo una silla de ruedas Tras el post-procesamiento Corriendo Fuente: traducida de Bussmann y colaboradores (63). 3ª parte: post-procesamiento Una vez que se han detectado las posturas/movimientos, existen una serie de procedimientos opcionales de post-procesado, como son: Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 53 En el análisis de la marcha con acelerómetros, la detección del apoyo (choque) de talón es fundamental para la determinación de parámetros del ciclo de marcha. Numerosos autores han propuesto diferentes métodos para derivar parámetros espacio-temporales de las señales acelerométricas. Tal es el caso de Evans et al. (170) que emplearon un acelerómetro uniaxial para la detección de cada golpe de talón; Auvinet et al. (171) usaron un acelerómetro biaxial para obtener la frecuencia del ciclo de marcha, simetría de la zancada y regularidad de la misma a la velocidad preferida de los sujetos; y Zijstra et al. (145) que a través de un acelerómetro triaxial colocado en zona lumbar de sujetos sanos establecieron dos métodos para la detección del golpe de talón. A modo de ejemplo, en la Ilustración 11 se observan las aceleraciones procedentes de un acelerómetro triaxial colocado en la zona lumbar de un sujeto mientras camina; se aprecia que, tanto los máximos en el eje z como en el eje y, corresponden con el momento de apoyo de cada pie (en el que la aceleración aumenta) mientras que la aceleración disminuye cuando el pie se encuentra en el aire. Ilustración 11. Aceleraciones obtenidas con un acelerómetro triaxial colocado en la zona lumbar del sujeto durante la marcha. Fuente: ilustración tomada de Izquierdo et al (60). El choque de talón se traduce en oscilaciones rápidas y diferenciadas que se pueden detectar simultáneamente tanto en la parte superior como la inferior del MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 54 cuerpo, por tanto, la alineación del eje sensor no es causa de error en la detección del golpe de talón. Sin embargo, sí es fuente de error el retraso en la detección de oscilaciones debido al movimiento del aparato por un mal ajuste de éste al cuerpo, así como la atenuación de las oscilaciones por parte del aparato músculoesquelético (61). En resumen, la determinación del choque de talón durante la marcha se puede realizar a través de distintos tipos de acelerómetros (uniaxiales, biaxiales o triaxiales), diferentes localizaciones (parte superior o inferior del tronco, muslos, espinillas, etc.) y número de sensores. En todos los casos, una vez detectado el golpe de talón es necesario aplicar algoritmos matemáticos para derivar los parámetros espaciales y temporales que se quieren estudiar. Uno de los algoritmos propuestos y de amplio uso en diferentes investigaciones sobre la marcha (56, 57, 161, 172, 173) es el de Moe-Nilssen et al. (174). Estos autores proponen que una señal cíclica (como es el caso de la aceleración producida durante la marcha) provocará coeficientes de autocorrelación cuyos valores máximos (picos) serán equivalentes a la periodicidad de la señal. La autocorrelación es una herramienta matemática utilizada frecuentemente en el procesamiento de señales y se define como la correlación cruzada de la señal consigo misma. Resulta de gran utilidad para encontrar patrones repetitivos dentro de una señal. Para una serie de aceleraciones procedentes del tronco durante la marcha se dan periodos de periodicidad de la señal denominados periodos dominantes por Moe-Nilssen et al. (174). Se pueden calcular coeficientes de autocorrelación para determinar los picos en el primer y segundo periodos dominantes, que corresponderán con el periodo del paso y de la zancada, respectivamente. Esta técnica es la empleada en la presente tesis doctoral para la obtención de parámetros espacio-temporales por lo que será explicada con mayor detalle en el capítulo de Material y Método. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 55 2.6.2 Monitorización de la marcha con acelerómetros en pacientes con ictus Desde el punto de vista general del proceso de rehabilitación, conocer el comportamiento del paciente durante la vida diaria es de gran importancia clínica. Por este motivo, se desarrolló en un primer momento el monitor de actividad. Pero, en ciertos pacientes, como la población con ictus, en los que se produce una alteración en la marcha, es importante determinar no sólo la actividad de la deambulación en sí misma sino analizar también cuándo, con qué frecuencia y de qué manera (velocidad, frecuencia, simetría y regularidad del paso) caminan estos pacientes en su entorno real. El uso de las señales acelerométricas del monitor de actividad en mediciones de larga duración (posibilidad de medición de más de 24 horas) tiene la ventaja adicional de que la medida de la locomoción durante la vida diaria tiene una mayor validez ecológica que el análisis de la marcha realizado en un laboratorio (175). Antes de usar las señales de aceleración del monitor de actividad en el análisis de la marcha fue necesario profundizar en el conocimiento de la señal acelerométrica durante el ciclo de marcha. Por ejemplo, fue necesario comprender características y componentes de la señal acelerométrica como la amplitud, la secuencia y la forma de la misma durante la deambulación (65). En los estudios iniciales en los que se examinaba la validez de la acelerometría como medio de análisis de la marcha se emplearon diferentes colocaciones de los sensores, por ejemplo, algunos autores colocaban los acelerómetros en la zona lumbar (127, 128, 176, 177), mientras otros los situaban en los miembros inferiores para determinar el patrón de marcha y la coordinación del movimiento (178) o para detectar diferentes fases de la marcha (179). A continuación, se describirán estudios específicos realizados hasta el momento en el estudio de la marcha con acelerómetros en la población con ictus. En primer lugar, haremos referencia a una serie de estudios que emplearon la acelerometría para medir la deambulación con sensores en el tronco de MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 56 pacientes hemipléjicos. Siete investigaciones con un diseño transversal, es decir, realizadas en un momento puntual en el tiempo (56, 57, 59, 62, 151, 180, 181) han estudiado la marcha en pacientes con ictus. Seis de ellas (56, 57, 62, 180, 181) compararon los resultados obtenidos con un grupo control de individuos sanos: Saremi et al. (62) describieron la validez de las medidas de la marcha obtenidas con acelerómetros en los muslos y pies; Hodt-Billinton et al. (57) y Mizuike et al. (56) determinaron la regularidad y simetría de la marcha a través de los coeficientes de Moe-Nilssen et al. (174) empleando un acelerómetro triaxial colocado a nivel de L3 y, en cambio Akay et al. (180) usaron tres acelerómetros uniaxiales; y Dobkin et al. (181) emplearon acelerómetros triaxiales en ambos tobillos. El estudio de Prapajati et al. (59), no dispone de grupo control. En esta investigación usaron dos acelerómetros triaxiales colocados bilateralmente en los tobillos de los pacientes para estudiar variables como el número y la duración de los periodos de marcha, la simetría y el ritmo durante la deambulación. Muy escasa es la literatura referente al estudio de marcha con acelerómetros en pacientes con ictus con un diseño longitudinal. Destacamos tres estudios, si bien ninguno de ellos describe de forma detallada el comportamiento durante la marcha. El primero es de 2009 (52), y el periodo de seguimiento de la cohorte fue relativamente corto, sólo seis semanas después del alta. En este estudio se midieron, entre otras variables más generales relativas a la intensidad y la variabilidad de la actividad, el número de pasos realizados por día. Los otros dos estudios son de 2013. El de Askim y colaboradores (182) realiza un seguimiento durante un año tras el ictus, pero el tipo de acelerómetros que emplearon sólo permitía diferenciar las posiciones de decúbito, sedestación y bipedestación, por lo que no realizaron un estudio específico de parámetros de la marcha. La investigación de Moore et al. (183) llevó a cabo el seguimiento de una cohorte de pacientes de seis meses y analizó de forma más genérica la actividad física, valorando el tiempo total empleado realizando actividades y el número total de pasos al día realizado por los pacientes. Otro grupo de publicaciones acerca de la marcha tras el ictus está constituido por aquellas que emplearon un instrumento basado en acelerómetros Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 57 denominado Step Actvity Monitor (SAM, en inglés). La revisión bibliográfica de Gebruers y colaboradores (50) estudió siete investigaciones que emplearon el SAM para medir la marcha en pacientes con ictus (54, 55, 58, 88, 184-186). Con frecuencia, tanto el SAM como los podómetros se usan para medir el número de pasos que realiza una persona en un tiempo determinado. En la investigación de Macko et al. (184) se analizó la precisión y la fiabilidad del SAM con respecto a un podómetro convencional en pacientes crónicos con ictus, concluyendo que el SAM es más preciso y fiable que el podómetro en la determinación de la cadencia y el número total de pasos en pacientes con una marcha hemipléjica. En varios estudios (88, 187) el SAM se ha empleado para la determinación de parámetros de la marcha tales como velocidad, ritmo y longitud del paso, para determinar el efecto del ambiente y otros factores en la marcha de pacientes con ictus en su entorno habitual. En otros, como el de Mudge et al. (89), el de Fulk et al. (188) y el de Michael y colaboradores (55), se estudió la correlación entre los resultados de los parámetros de la marcha obtenido con el Step Activity Monitor y otras medidas de la habilidad de marcha empleadas frecuentemente en el entorno clínico, como son los test cronometrados de la marcha, la escala de Berg, la velocidad confortable de marcha, la sección motora del miembro inferior de la escala Fugl-Meyer y la escala de Impacto del Ictus (Stroke Impact Scale). Por último, existe un gran número de estudios relacionados con la aplicación de la acelerometría para su uso en combinación con aparatos de estimulación eléctrica funcional (133, 144, 189-191) en pacientes hemipléjicos. En dichas investigaciones el acelerómetro actúa como sensor para detectar la fase de la marcha del paciente y se sincroniza con el estimulador eléctrico para que éste desencadene el estímulo eléctrico en el nervio peroneal y evitar la caída del pie durante la fase de oscilación. A la vista de los antecedentes descritos en relación al estudio de la marcha con acelerómetros en la población con ictus, la presente investigación pretende estudiar con más detalle aspectos del comportamiento de la marcha, prestando especial atención a distintos aspectos de la misma en el contexto natural de los MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 58 pacientes. Estos aspectos son: la cantidad, la distribución y la calidad de la marcha. Respecto al primer aspecto, la cantidad de deambulación hace referencia al tiempo que el paciente emplea en caminar. La cantidad de tiempo dedicado a la marcha durante la vida diaria es considerado un determinante en la recuperación y el estado de salud en personas con ictus (59). En este sentido, numerosas investigaciones (54, 55, 58, 88, 187, 188, 192) han estudiado el nivel de actividad física con acelerómetros que miden el número de pasos que realiza el paciente y el consumo calórico diario. El aspecto novedoso de nuestro estudio es que no se limita a contar el número de pasos por día, sino que el tipo de acelerometría empleada permite medir de forma muy precisa la cantidad de tiempo dedicada a diferentes actividades (marcha, bipedestación estática, sedestación y decúbito) y relacionar el nivel de salud del paciente y su repercusión en las actividades de la vida diaria. En cuanto al segundo aspecto de la marcha estudiado, la distribución, hace referencia al reparto temporal de diferentes actividades, por ejemplo, determinar el número de periodos de deambulación, la duración de los mismos y los patrones de distribución a lo largo del día (muchos periodos de corta duración o pocos de larga duración). Estudios recientes que usan acelerómetros para analizar la distribución de actividades (193-195), ponen de manifiesto que no sólo es importante la cantidad de una actividad determinada sino el modo en que ésta se distribuye. Por ejemplo, en el estudio de Chastin et al. (193) se describió que la distribución de periodos de sedentarismo es en sí mismo un factor de riesgo independiente en enfermedades crónicas y niveles bajos de salud, y en el estudio de Healy et al. (194) se encontró correlación entre el número de interrupciones en los periodos sedentarios y marcadores metabólicos relacionados con el nivel de salud. No obstante, los estudios mencionados analizaron aspectos globales de la actividad física (periodos de actividad y sedentarismo) pero no se centraron en actividades concretas de la vida diaria, como la deambulación. La investigación de Mann et al. (52) determinó que la duración de los periodos de marcha es una medida representativa a la hora de describir la deambulación, ya que puede estar Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 59 relacionada con la capacidad de resistencia y la fatigabilidad del sujeto. Desde nuestro conocimiento, sólo el estudio de Prajapati et al. (59) ha descrito algunos parámetros de distribución de la marcha con acelerómetros. Nuestra investigación pretende ofrecer un análisis exhaustivo de dichos parámetros y describir el grado de recuperación de éstos a lo largo de un año. Esto permitirá aportar información complementaria al estudio de cantidad de la marcha, diferenciando a aquellos pacientes que a pesar de caminar cada vez más tiempo (a lo largo del año de seguimiento) no mejoren su patrón de distribución de marcha, o viceversa. De este modo, el fisioterapeuta podrá establecer medidas terapéuticas específicas adaptadas a cada paciente según el aspecto de la marcha que requiera mayor atención. En relación al tercer aspecto, los parámetros de calidad de la marcha, la presente investigación estudia la regularidad, simetría y velocidad durante la deambulación en el entorno real del paciente. La observación de dichos parámetros en el entorno cotidiano del paciente marca la diferencia con un gran número de estudios (196-204) sobre la marcha realizados en pacientes con ictus en un ambiente uniforme o normalizado. En el estudio de Prajapati et al. (59) se determinó que la asimetría de la marcha durante la vida diaria (medida con acelerometría) en pacientes con ACV era mayor que la medida en el laboratorio en estos mismos pacientes. Por ello, la medición de la marcha en un contexto real es fundamental, ya que si los factores ambientales o sociales del paciente hacen que la calidad de la marcha disminuya, la fisioterapia comunitaria debe ser capaz identificar estos parámetros “in situ” para poder actuar en consecuencia. Si la calidad de la marcha empeora en el entorno cotidiano puede conducir al paciente a una menor participación y/o a un mayor riesgo de sufrir caídas en la comunidad. Los estudios publicados (153-155, 157) muestran que hay determinados parámetros de calidad de la marcha medidos con acelerómetros que pueden ser empleados como indicadores del riesgo de caída. La información aportada por los acelerómetros en este sentido ofrece una herramienta fundamental a la fisioterapia para decidir cuestiones como el grado de supervisión que necesita el paciente para deambular sin riesgo en la comunidad y las recomendaciones y medidas de MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL 60 seguridad oportunas. El sistema de detección-predicción que supone la acelerometría puede ser muy útil para evitar las caídas y sus consecuencias. Debemos destacar que la población a la que va dirigida nuestro estudio está constituida principalmente por personas mayores, que por el propio proceso de envejecimiento, presentan un mayor riesgo de caídas. 3. OBJETIVOS E HIPÓTESIS MATERIAL Y MÉTODO 70 4 MATERIAL Y MÉTODO En este capítulo describiremos el tipo de diseño empleado para realizar la investigación, las características y el tamaño de la muestra, los criterios para seleccionar a los individuos participantes, el tipo de muestreo, los aspectos éticos, las variables de estudio, el protocolo de intervención-valoración, los instrumentos para la recogida de datos y el análisis estadístico de éstos. 4.1 Diseño del estudio Nuestro estudio puede ser incluido en distintas clasificaciones siguiendo los criterios de Argimon y Jiménez (205) y de Juez (206). En términos generales, en relación a la cronología de los hechos, es un estudio de tipo retrospectivo, puesto que el inicio de nuestro trabajo fue posterior a los hechos que hemos analizado. En cuanto a su naturaleza, es de tipo descriptivo. Atendiendo a los tres objetivos generales de nuestra investigación, podemos distinguir tres diseños diferentes. En relación al primer objetivo, el diseño consistió en el seguimiento de una cohorte en el que se establecieron una serie de cortes transversales realizándose tres observaciones a lo largo de un año: una inicial, otra a los tres meses de evolución y la última, al año tras el ictus. Para responder al segundo objetivo, se realizó un estudio descriptivo correlacional y para el tercer objetivo se diseñó un estudio de asociación cruzada. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 71 4.2 Población, muestreo y muestra 4.2.1 Población diana La población diana la constituyen todos los sujetos adultos que han sufrido un ictus y que manifiestan como consecuencia del mismo una alteración en la marcha. 4.2.2 Criterios de selección Los pacientes de la Unidad de Ictus del Erasmus Medical Center (Róterdam, Holanda) que fueron seleccionados en nuestro estudio reunían los criterios de inclusión y de exclusión que se describen a continuación. 4.2.2.1 Criterios de inclusión - Tener una edad entre los 25 y los 80 años. - Haber sufrido un ictus - Que hayan transcurrido cuatro días como máximo tras la aparición del ictus. 4.2.2.2 Criterios de exclusión - Estado comatoso dentro de los cuatro primeros días tras el ictus. - Haber padecido un ictus previamente con síntomas motores persistentes. - Haber sufrido un accidente isquémico transitorio en un momento próximo a la inclusión. - Co-morbilidad grave debida a lesiones neurológicas diferentes del ictus o lesiones traumatológicas severas que interfirieran en la marcha. MATERIAL Y MÉTODO 72 - Deficiencia severa de la comunicación y/o deterioro cognitivo valorado mediante la respuesta de los pacientes a ciertas instrucciones de movimiento. 4.2.3 Población experimental, ámbito de estudio y muestreo Los pacientes que formaron parte de esta investigación fueron reclutados de la unidad de ictus del hospital universitario Erasmus (Erasmus Medical Center, Róterdam, Países Bajos) entre enero del año 2004 y diciembre del 2005. Todos los pacientes fueron estudiados con acelerómetros en su entorno habitual: hospital, centro de rehabilitación o domicilio durante días laborables. El tipo de muestreo utilizado fue no probabilístico de conveniencia. 4.2.4 Aspectos éticos Nuestro estudio ha respetado los principios éticos para las investigaciones médicas en seres humanos, de acuerdo con la Carta Internacional de los Derechos del Hombre, adoptada por la Resolución de la Asamblea General 217 III del 10 de Diciembre de 1948 de la Organización de las Naciones Unidas (207), la Declaración Bioética de Gijón (208), de la Sociedad internacional de Bioética y derechos humanos de la organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) (209) y la Declaración de Helsinki de la Asociación Médica Mundial, en su versión revisada del año 2013 (210). Así mismo, antes de su incorporación al estudio todos los participantes, así como su familiar o cuidador principal, fueron informados de forma verbal y escrita acerca del procedimiento a llevar a cabo y firmaron un documento de consentimiento informado para participar en la investigación. En el mencionado documento se recoge que han leído el texto de información que se les entrega, han podido hacer preguntas sobre el estudio, han recibido suficiente información sobre Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 73 el ensayo, han hablado con el investigador, comprenden que su participación es voluntaria, que pueden retirarse del estudio cuando quieran, sin tener que dar explicaciones y sin que esto repercuta en la atención que se les presta. Por otro lado, han dado su consentimiento para el tratamiento informatizado de los datos de ellos obtenidos con fines científicos, conforme a las normas legales. La participación es anónima, sin embargo, los datos de los participantes estarán registrados en una lista de control que será guardada por el investigador principal y sólo recurrirá a ella en los momentos imprescindibles. El presente estudio ha contado con la aprobación del Comité Ético del Erasmus Medical Center en Rotterdam, Holanda. 4.2.5 Muestra: tamaño y características Inicialmente, y cumpliendo con los criterios de selección establecidos, fueron reclutados 50 sujetos de estudio para esta investigación. Debido a cuestiones técnicas y otros motivos, que se explican con detalle en el apartado de Resultados, se incluyeron en el análisis únicamente aquellos individuos que disponían de datos acelerométricos válidos para un mínimo de dos de los tres momentos establecidos, 1ª semana (T1), tercer mes (T2) y el año (T3) tras el ictus. Finalmente se estudiaron 23 sujetos que presentaban la marcha alterada tras sufrir un ictus. Estos pacientes se incorporaron al estudio en la fase aguda (dentro de los cuatro primeros días posteriores al diagnóstico) y se realizó un seguimiento durante un año. De los 23 sujetos, 4 son mujeres (17,39%) y 19 son hombres (82,61%). Este grupo tiene una edad media de 58,13 (desviación típica=12,58). En relación al tamaño de la muestra para los dos primeros objetivos de nuestra investigación, es decir, en el estudio de seguimiento de la cohorte y el correlacional, podemos decir que es un tamaño en consonancia con el empleado en otros estudios de acelerometría similares al nuestro. Así, en una revisión bibliográfica de 2010, Gebruers y colaboradores (50) incluyeron diferentes artículos sobre la validación y aplicaciones clínicas de la MATERIAL Y MÉTODO 74 monitorización con acelerometría de la actividad física en pacientes con ictus. Estos autores clasificaron los estudios en tres grandes bloques, uno de ellos, el que tiene más relación con nuestra investigación, era el centrado en la extremidad inferior, la marcha, la cadencia y la actividad ambulatoria. De las diez investigaciones descritas en este bloque, ocho de ellas tenían un tamaño de la muestra que variaba entre los 6 y los 27 pacientes (54, 57, 58, 62, 88, 184, 185, 211), todos emplearon un tamaño de la muestra inferior al de nuestra investigación excepto el de Mudge y colaboradores (185) con 25 pacientes y Lord et al. (88), con 27 sujetos. Sólo los dos trabajos de Michael et al. (55, 186) tenían una muestra de 50 y 53 pacientes. No obstante, cabe destacar que todos los mencionados en la revisión de Gebruers eran estudios transversales con un único momento de medida, seis de estos estudios analizaban la fiabilidad y validez de los acelerómetros empleados, o bien realizaban una comparación entre el tipo de monitor de actividad y otro instrumento de medida. Otros cuatro describían características clínicas de variables de la marcha de los pacientes con ictus en diferentes entornos, tanto en casa como en la comunidad. Hay otra revisión bibliográfica de 2011 (212), donde se revisaron artículos en los que se empleó la acelerometría para medir la actividad diaria de pacientes ancianos, en general. Estos autores establecieron que un 54% de los estudios incluidos tenían una muestra menor o igual a 10 sujetos, 12 estudios tenían de 11 a 20 individuos y 11 estudios tenían una muestra mayor o igual a 20. Destacamos otra serie de estudios con características similares al nuestro en relación al uso de la acelerometría y a la medición de variables de la actividad física y de la marcha en diferentes entornos de la comunidad y con tamaños de muestras similares, como son el de Prajapati et al. (59), con una muestra de 16 sujetos tras el ictus y el de Baert y colaboradores en 2012 (213), con 16 pacientes con ictus de gravedad moderada. La diferencia principal de nuestra investigación con estos estudios es que son transversales y emplean otro tipo de acelerometría. Encontramos en la literatura tres investigaciones longitudinales en las que se valoró la actividad física y el comportamiento sedentario en pacientes con ictus. Dos de ellas con un periodo de seguimiento de seis meses, el de Askim et Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 75 al. (182) y el de Moore y colaboradores (183) con muestras de 28 y 25 pacientes, respectivamente. Y el tercero, de Manns (52), con una muestra de 10 pacientes subagudos y con un periodo de seguimiento de corta duración, seis semanas tras el ictus. 4.2.6 Grupo control En relación al tercer objetivo general de nuestra investigación, para el que se diseñó un estudio de asociación cruzada, se seleccionó un grupo de individuos sanos. Los datos referentes a este grupo se obtuvieron de una base de datos de 120 sujetos sanos que habían sido medidos con acelerómetros en estudios previos en el departamento de Rehabilitación y Fisioterapia del Erasmus Medical Center (Róterdam, Países Bajos). Como grupo control se incluyeron 20 personas sanas con una edad media de 55,35 y desviación típica ±12,70. Del conjunto, 9 eran mujeres (45%) y 11 hombres (55%). El grupo control fue seleccionado atendiendo a criterios de homogeneidad de edad, testada con una t de Student (t=0,719 p=0,476). El tamaño de la muestra para el tercer objetivo del presente estudio se determinó mediante el uso del programa informático “Gpower 3.1.6" para Windows de software gratuito. Los datos aportados al programa para dicho cálculo fueron: hipótesis a una cola, error α de 0,05 (Nivel de Confianza del 95%), una potencia del estudio del 80% (error β de 0,20) y un tamaño del efecto (d) de 0.8329. Este tamaño del efecto se obtuvo al realizarse un estudio piloto con 20 sujetos (10 sanos y 10 afectados por ictus) en el que se consideró como variable dependiente principal el parámetro de estudio regularidad del paso longitudinal, LAd1, registrándose en los individuos afectos una media de 0.7544 (DT = 0.0805; en este caso y en adelante DT: desviación típica) y en los sanos una media de 0.8162 (DT = 0.0673). Con estas condiciones el tamaño de muestra estimado es de 38 pacientes, 19 en cada grupo. Sin embargo finalmente hemos incluido un MATERIAL Y MÉTODO 76 total de 43 sujetos, 23 con ictus y 20 sanos, disminuyendo el tamaño del efecto estimado a priori hasta un valor de d = 0,7730. 4.3 Variables de estudio Todas las variables descritas en nuestro estudio fueron medidas en tres momentos tras la aparición del ictus: T1, primera semana tras el ictus; T2, 12ª semana; y T3, 48ª semana. Para facilitar la lectura de este apartado se ha incluido en la Tabla 6 y en la Tabla 7 un resumen de todas las variables de estudio. Tabla 6. Variables de estudio basadas en datos acelerométricos. Variables de cantidad Variables de distribución Variables de calidad Tiempo de marcha Duración media periodos de marcha Regularidad del paso Tiempo en bipedestación Número de periodos de marcha Regularidad del ciclo de marcha Tiempo en sedestación Coeficiente de variación de los periodos de marcha Índice de simetría de la marcha Tiempo en decúbito Exponente de sedentarismo Ratio de duración del paso Tiempo de sedentarismo Velocidad de marcha Fuente: elaboración propia En relación a las variables, en el estudio correlacional, para simplificar los análisis ante la presencia del gran número de variables, éstas se clasificaron en primarias y secundarias. Es decir, para cada aspecto de la marcha, cantidad, distribución y calidad, se seleccionaron variables primarias representativas, entre las que se estudiaron las diferentes correlaciones. Se tuvieron en cuenta una serie de criterios para seleccionar dichas variables como primarias, así, en el aspecto cuantitativo, se seleccionaron aquellas más relacionadas con el comportamiento Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 77 durante la marcha (tiempo de marcha y tiempo en bipedestación); en el aspecto de la distribución, se emplearon aquellas con una interpretación clínica más sencilla y referidas con mayor frecuencia en la literatura científica previa (duración y número de los periodos de marcha); y, en relación al aspecto cualitativo, se seleccionaron aquellas variables descritas como las más estables según los autores que crearon este método de valoración, Moe-Nilssen y Helbostad (42, 174), y que son: regularidad del paso longitudinal, índice de simetría longitudinal y velocidad de la marcha. Tabla 7. Otras variables de estudio que no fueron medidas con acelerómetros. Otras variables de estudio Motor Assessment Scale Functional Independence Measure Velocidad de la marcha medida con el test de 5 metros Fuente: elaboración propia 4.3.1 Variables medidas con acelerometría Los acelerómetros registraron los datos durante las actividades de la vida diaria de los sujetos durante un total de ochos horas por día, desde las 10 de la mañana hasta las 6 de la tarde. Los datos del presente estudio se emplearon inicialmente en una investigación de Janssen et al.(53). En dicho estudio se analizó el paso de sedestación a bipedestación y aquellos pacientes que no eran capaces pasar de la posición sentado a de pie de forma independiente no fueron medidos con acelerometría. Como consecuencia, en nuestro estudio hay 11 pacientes que carecen de datos acelerométricos en T1. Podemos describir las variables medidas con acelerómetros agrupándolas según el aspecto de la marcha al que hacen referencia. MATERIAL Y MÉTODO 78 4.3.1.1 Variables de cantidad Hacen referencia a la cantidad de tiempo dedicado a diferentes actividades a lo largo de las 8 horas registradas: - Tiempo de marcha. Es el porcentaje de tiempo empleado en caminar. Variable cuantitativa continua. - Tiempo de bipedestación. Es el porcentaje de tiempo en bipedestación (incluye el tiempo en bipedestación tanto estática como durante la marcha). Variable cuantitativa continua. - Tiempo en sedestación. Es el porcentaje de tiempo sentado. Variable cuantitativa continua. - Tiempo en decúbito. Es el porcentaje de tiempo tumbado (supino, lateral o prono). Variable cuantitativa continua. - Tiempo de sedentarismo. Es el porcentaje de tiempo que la persona está tumbada o sentada. Variable cuantitativa continua. 4.3.1.2 Variables de distribución La distribución de las actividades a lo largo del periodo de ocho horas medido ha sido valorada utilizando el método descrito por Sebastian Chastin y colaboradores(193). Este método cuantifica cómo periodos más largos o cortos de actividades contribuyen al tiempo total dedicado a una determinada actividad. Por ejemplo, puede ocurrir que el tiempo total empleado en una actividad esté formado por muchos periodos de corta duración o por pocos de duración más larga. El citado investigador colaboró personalmente en el equipo del presente estudio para realizar los análisis estadísticos del apartado de distribución de actividades. Las variables son: - Duración media de los periodos de deambulación. Variable cuantitativa continua. Esta variable está basada en la duración media de los periodos después de realizar una transformación log-normal. En estadística esta media se denomina mu. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 85 Fuente: imagen tomada del departamento de Rehabilitación y Medicina Física del hospital Erasmus Medical Center (Rotterdam, Holanda). Los acelerómetros están fijados sobre un material almohadillado denominado Rolian Kushionflex (Smith & Nephew, Hoofddorp, The Netherlands) o sobre unos adhesivos de silicona (Schwa-Medico, Ehringshausen, Germany) a través de adhesivo de doble cara; ambos materiales se pueden fijar directamente a la piel. Todos los acelerómetros deben colocarse tan paralelos como sea posible al eje longitudinal del segmento corporal al que van adheridos; el máximo de desviación permitida es de 15º. Si un sensor no se puede fijar dentro de este rango, Ilustración 13. Configuración estándar del Activity Monitor con acelerómetros en los muslos, esternón y antebrazos. MATERIAL Y MÉTODO 86 se usa una cuña. Cada acelerómetro se une a un dispositivo portátil de registro por medio de cables separados o a través de un multiconector. Este dispositivo de registro se lleva en una bandolera fijada alrededor de la cintura (ver Ilustración 13). La validación del Activity Monitor (AM) como medio de monitorización del movimiento ha sido previamente investigada (64, 119-121). En estos cuatro estudios participaron sujetos sanos, personas con amputación de miembro inferior, estudiantes que colaboraban en un estudio psicofisiológico, pacientes tras cirugía de espalda y pacientes crónicos tras infarto de miocardio. Los individuos realizaban un gran número de actividades funcionales. Las mediciones se realizaron registrando de forma simultánea con el AM y una cámara de vídeo. En las publicaciones mencionadas, a excepción de la de van den Berg-Emon et al., se describe una versión previa del AM, idéntica en la configuración de los sensores, pero diferente en el programa de análisis. Esta versión permitía distinguir diferentes posturas (bipedestación, sedestación y diferentes decúbitos) y movimientos (por ejemplo, marcha, subir escaleras, ir en bici) como un grupo. Los movimientos se diferenciaban de las posturas a través de un algoritmo booleano, la detección de posturas/movimientos era jerárquica y diversos movimientos no se podían distinguir unos de otros. Ya que la versión previa y la actual se diferencian únicamente en el programa de análisis, los datos de la versión previa se pueden usar para validar aquellos de la versión actual. La validez del AM fue medida calculando la concordancia de datos entre el output del AM y el output del vídeo y comparando el número de periodos caminando y la duración de las posturas/movimientos determinados por ambos métodos. La concordancia entre el output del AM (versión actual) y el registro de vídeo en los cuatro estudios fue del 89%, 93%, 81% y 90%. En los tres estudios en los que los periodos de actividad dinámica tenían una duración considerable, la marcha tenía una puntuación de concordancia que variaba desde un 67 a un 95%. Las diferencias con el análisis de la cinta de vídeo se produjeron principalmente en las denominadas “áreas grises”, como las correspondientes a periodos de marcha arrastrando los pies o bipedestación con movimiento. Durante la subida de Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 87 escaleras, la puntuación de sensibilidad fue menor, una media alrededor de 24%, 76% y 49% en cada estudio, con un rango de 0-87%, debido por lo general a la mala detección de periodos de marcha. En general, la duración de la marcha fue subestimada, -0,8%, -0,8% y -4,1%. El número total de periodos de marcha fue bien determinado, número total, 169 vs. 170, 255 vs. 240 y 94 vs. 110, respectivamente. La puntuación de concordancia para la actividad de ir en bicicleta varió desde un 51 hasta un 100%. La versión actual del AM es una extensión/ampliación válida de la primera versión. La detección de posturas es equivalente, y la actividad de la marcha e ir en bicicleta fueron así mismo bien determinadas. La habilidad para determinar la subida de escaleras fue menos potente pero una mejor determinación de la desviación angular de los segmentos podría compensar este hecho. 4.4.2 Motor Assessment Scale (MAS) Esta escala, desarrollada por Carr & Shepherd en 1985 (217), tiene como objetivo evaluar la función motora durante las actividades de la vida diaria en una población adulta (18-64 años) y anciana (mayor de 65 años) que ha sufrido un ictus. La evaluación consta de 8 apartados referentes a 8 áreas de la función motora y un apartado relativo al tono general. El paciente realiza cada tarea 3 veces y se emplea para puntuar la que realiza mejor. La puntuación de todos los apartados, con excepción del relacionado con el tono, se realiza de acuerdo a una escala de 7 valores, de 0 a 6, en la que el 6 representa un comportamiento motor óptimo. El apartado del tono general se evalúa en base a la observación a lo largo de toda la realización del test. Una puntuación de 4 en el tono indica una respuesta normal de forma sistemática durante la realización de las tareas, si hay un hipertono persistente se puntúa por encima de 4 y valores por debajo de 4 indican diferentes grados de hipotonía. La puntuación de los apartados, exceptuando el del MATERIAL Y MÉTODO 88 tono muscular, se suma y se obtiene un resultado global cuyo valor máximo es de 48 puntos. En cuanto a la validez de la escala, Carr et al. (217) describieron dos aspectos de la fiabilidad de la misma. Para comprobar la fiabilidad entre observadores, se grabaron con vídeo a cinco pacientes con ictus mientras eran evaluados con la escala MAS. Éstas se establecieron como valoraciones estándar. A continuación, veinte observadores valoraron a los pacientes y sus resultados fueron correlacionados con las valoraciones estándar. Para determinar la fiabilidad test-retest los observadores tuvieron que pasar la misma escala en dos ocasiones, con un intervalo de 4 semanas, a 14 pacientes con ictus cuya recuperación se consideraba estable y, finalmente, se correlacionaron los resultados. En este estudio se concluyó que la escala MAS tiene una alta fiabilidad con una correlación intra-observador de 0,95 y una media de correlación test-retest de 0,98. Malouin et al. (218) en 1994 estudiaron la validez criterial, predictiva o de pronóstico de la escala MAS, para ello la compararon con la escala Fugl-Meyer Assessment (FMA), un test fiable y validado para la valoración de la función motora en pacientes con ictus. Concluyeron que existe una validez concurrente o simultánea excelente con la puntuación total de la FMA, r = 0,96, excluyendo el apartado del tono muscular; un nivel adecuado-excelente de validez concurrente entre los apartados similares de la MAS y FMA, r = 0,65 a 0,93, y una validez concurrente pobre con el apartado de equilibrio en sedestación de la MAS y FMA, r = -0,10. La validez de constructo fue estudiada en 2004 por Tyson & De Souza(219) y con este objetivo compararon los mismos constructos de las escalas MAS, Berg Balance Scale y Rivermead Mobility Index utilizando el coeficiente Rho de Spearman. Resultó en una adecuada validez convergente en el apartado de elevación del brazo en sedestación, r = 0,33, p < 0,05, y una adecuada validez convergente en el apartado del paso de sedestación a bipedestación, r = 0,54, p < 0,01. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 89 En nuestra investigación se empleó la escala MAS en inglés, idioma en el que había sido validada en los estudios mencionados anteriormente (217-219). Se completó el test en su totalidad pero se prestará especial atención al quinto apartado, referente a la marcha del paciente. Las medidas se realizaron en 6 momentos consecutivos: la 1ª, 3ª, 6ª, 9ª, 12ª, 24ª y 48ª semanas tras la aparición del ictus. 4.4.3 Functional Independence Measure (FIM) Este test tiene como objetivo medir el grado de discapacidad basándose en la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud e indica cuánta asistencia necesita el individuo para llevar a cabo las actividades de la vida diaria. La población a la que se dirige está constituida por adultos de 18 a 64 años y ancianos mayores de 65. Ha sido validada en pacientes con ictus, lesión medular, daño cerebral, esclerosis múltiple, lesiones ortopédicas y ancianos. Consta de 18 apartados de los cuales 13 se refieren a tareas motoras basadas en el índice de Barthel y 5 a tareas cognitivas consideradas actividades básicas de la vida diaria. Las tareas se puntúan en una escala ordinal de 7 que puede variar desde una necesidad de asistencia total hasta la independencia total del individuo para realizar la tarea. La puntuación total puede ser de un mínimo de 18 hasta un máximo de 126 indicando el nivel de funcionalidad. En este test los valores se puntúan según la información referida por el paciente. La validez de contenido de la FIM se estableció en un estudio piloto de Keith & Granger (214) en 1987 llevado a cabo en 11 centros donde 110 pacientes fueron evaluados. La validez inter e intra-observador de la FIM fue estudiada por Kohler et al. (220) en ancianos y pacientes con ictus. Se concluyó que existía una adecuada fiabilidad entre las dos valoraciones para la mayoría de los 18 items y una fiabilidad pobre en 4 apartados relacionados con las escaleras, vestido, marcha e MATERIAL Y MÉTODO 90 incontinencia fecal. En un metanálisis de Ottenbacher et al. (221) sobre 11 estudios publicados entre 1993 y 1995 con un total de 1.568 participantes, se concluyó que había una consistencia general excelente, fiabilidad media intraobservador de 0,95, en pacientes con diferentes diagnósticos y niveles de gravedad. La consistencia interna de la FIM en pacientes con ictus agudo fue estudiada por Hsueh et al. (222). Se determinó una buena consistencia interna de la subescala motora de la FIM con un alfa de Cronbach de 0,88 en el ingreso y 0,91 al alta. En este mismo estudio se determinó la validez predictiva comparando la FIM con el índice de Barthel. La validez concurrente resultó en una correlación excelente entre la FIM y la versión de 10 items del índice de Barthel, ingreso r = 0,92, alta r = 0,94. La validez de constructo fue estudiada por Tur et al. (223) que determinaron fuerte correlación entre la puntuación total de la FIM y la edad, la duración de la estancia hospitalaria y varios índices de recuperación motora. En nuestro estudio se empleó el cuestionario de la FIM en holandés, idioma en el que fue validado con anterioridad por Streppel et al. (215) en pacientes con ictus. Se pasó dicho test en la primera semana tras el ictus y consecutivamente en las semanas 3, 6, 9, 12, 24 y 48. 4.4.4 Test de la marcha en 5 metros (5-meter walking test) Los test de velocidad de la marcha han sido empleados frecuentemente en investigación usando distancias que varían desde los 2 a los 10 metros. En nuestra investigación se ha empleado el test de los 5 metros realizado a una velocidad confortable para el paciente. Esta medición ha sido previamente validada en términos de fiabilidad inter-observador y test-retest en una población con ictus en diversos estudios (47, 224) y en términos de sensibilidad en la investigación de Salbach et al. (216). Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 91 En nuestro estudio se realizó el test de 5 metros de la marcha en tres ocasiones, la primera semana, a los 3 meses y al año tras el ictus. Se empleó para obtener la velocidad de marcha, al dividir la distancia entre el tiempo empleado en recorrerla. 4.5 Protocolo de procesamiento y análisis de los datos acelerométricos A continuación se describe con detalle el proceso de análisis de datos llevado a cabo en esta investigación para la obtención de las variables de estudio relativas a la acelerometría. 4.5.1 Análisis automático de los datos En primer lugar, una vez que la actividad del paciente ha sido registrada con los acelerómetros, hay que descargar en el ordenador la información almacenada en la unidad portátil de registro Vitaport 2. El programa de PC empleado para realizar este análisis se denomina Vitaport Analysis Package, y para el caso concreto de nuestros datos se empleó el módulo denominado Kinematic Analysis. En el análisis automático se distinguen tres fases: 1. Extracción de caracteres (feature extraction). A partir de cada señal acelerométrica se generan nuevas señales con unas características determinadas (feature signals). 2. Detección de posturas/movimientos (posture/motion detection). Un conjunto de señales características (feature signals) determina una cierta postura o movimiento. En esta fase se clasifican las diferentes posturas y movimientos a partir de las señales características extraídas de la señal original. MATERIAL Y MÉTODO 92 3. Post-procesamiento (postprocessing). Una vez las posturas y movimientos han sido obtenidas en la fase anterior, hay una serie de opciones de post-procesamiento de los datos. Este paso es opcional y depende del tipo de información que se quiera aportar. En la Ilustración 14 se presenta un esquema general de las fases mencionadas. Ilustración 14. Esquema de las fases del análisis automático de los datos acelerométricos. Fuente: elaboración propia. 4.5.2 Extracción de caracteres En la primera fase, de cada señal acelerométrica se derivan tres características. 1. Característica angular (low pass/angular feature). La señal angular (LP/angular signal) es la que resulta tras someter la señal original a un filtro de baja frecuencia (“filtro pasa bajas”). El filtro se utiliza para 2-7 señales acelerométricas Extracción de caracteres Clasificación de posturas/movimientos Post-procesamiento Base de datos para detección de actividades Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 93 permitir el paso de un rango de frecuencias (en este caso, menores de 0,3 Hz) y rechazar todas las frecuencias mayores de ese valor. A continuación, se extrae la media de las frecuencias filtradas en un intervalo de 1 segundo y se convierten en una señal angular a través de una transformación arcoseno (arcsine transformation), con un rango de -90º a +90º. De este modo, la señal analógica se transforma en una señal angular (ver Ilustración 15). 2. Motilidad (motility feature). Cuando la señal acelerométrica se somete a un filtro de alta frecuencia (“filtro pasa altas”) se obtiene como resultado la señal de motilidad. En este caso, el filtro deja pasar únicamente las frecuencias mayores de 0,3 Hz. Se obtiene al substraer la señal filtrada a baja frecuencia a la señal original. Se hace una media de los datos obtenidos en el intervalo de un segundo y el valor medio se asigna a la señal de motilidad (1 Hz). Este valor depende de la variabilidad de la señal medida con respecto a la media y puede ser considerada como la “energía de aceleración”. 3. Frecuencia (frequency feature). La señal de frecuencia (frequency signal) se obtiene al aplicar un “filtro pasa bandas”. Este tipo de filtro permite el paso de un rango específico de frecuencias. Dicho rango, en nuestro caso es de 0,3-2 Hz para las señales procedentes de los sensores de las piernas y de 0,6-4 Hz para las procedentes del tronco. La señal filtrada tiene, idealmente, una forma sinusoidal con la frecuencia de movimiento del segmento corporal donde está fijado el sensor. Dicha señal es el input (entrada) para el procedimiento denominado fast time frequency transform (FTFT). Este procedimiento es un análisis de frecuencia instantáneo que determina la amplitud y la frecuencia de la señal filtrada con el filtro pasa bandas. Para que el procedimiento sea válido la señal debe cumplir tres criterios en la base de datos del FTFT: el rango de frecuencia, el rango de amplitud de la MATERIAL Y MÉTODO 94 señal filtrada y la variabilidad de la frecuencia detectada. Si la señal no reúne estos tres criterios, no se asigna ninguna frecuencia válida. Si la señal cumple los criterios, se asignan frecuencias y se obtiene la media de las mismas en un intervalo de 1 segundo. En la Ilustración 15 se muestra un ejemplo de una señal procedente de un acelerómetro y las tres señales características derivadas de la misma. Ilustración 15. Señal acelerométrica procedente del sensor longitudinal del tronco (TruLon) en la parte superior de la gráfica; señal angular (ATruLo) derivada de la misma, en la gráfica inmediatamente inferior; señal de motilidad ((MTruLo), en la gráfica situada debajo de la anterior; y señal de frecuencia (FTruLo) representada en la gráfica de la parte más inferior de la ilustración. Fuente: elaboración propia. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 101 4.8 Análisis en Matlab para la obtención de las variables de calidad de la marcha Con el fin de realizar un análisis más detallado de los datos acelerométricos durante la marcha, se empleó el software Matlab (abreviatura de MATrix LABoratory) que permite la implementación de algoritmos para calcular determinados parámetros de estudio. En primer lugar, los datos procedentes de la unidad portátil de registro Vitaport se descargan en el ordenador. Esta información se almacena en documentos del tipo VPD (VPD files) que, para su análisis en Matlab, tienen que ser transformados en documentos de texto (text files). Con este objetivo, el documento VPD se abre con el programa Vitaport Analysis Package y se selecciona la opción ASCI export (ver Ilustración 18). En esta opción, se seleccionan los datos con frecuencias de 1 Hz, incluida la señal post-S, que contiene la codificación que representa las diferentes posturas/movimientos (ver Tabla 10), y omitimos la señal de 128 Hz. Al abrir este documento con un programa de Matlab creado para detectar la actividad de la marcha (ver Ilustración 19), se puede determinar en qué momento exacto comienzan y terminan los periodos de marcha a lo largo de las ocho horas de registro, así como el número y duración de dichos periodos. MATERIAL Y MÉTODO 102 Ilustración 18. Opción ASCI export del Vitaport Analysis Package. Fuente: elaboración propia. Ilustración 19. Programa de Matlab para la detección de los períodos de marcha y su duración. Fuente. Elaboración propia. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 103 En segundo lugar, se vuelven a exportar los datos del documento original de Vitaport Analysis Package con la opción ASCI export, en este caso, se omiten las señales de 1 Hz y se seleccionan las señales de 128 Hz. Se crea un nuevo programa de Matlab en el que se añaden los algoritmos para la detección de variables de calidad de la marcha de Moe-Nilssen et al.(174), previamente descritos en el capítulo de Material y Método. Al abrir los documentos de texto que contienen las señales de 128 Hz con este nuevo programa de Matlab (Ilustración 20), podemos seleccionar manualmente un periodo de marcha. En primer lugar, fueron seleccionados periodos de al menos 20 segundos (detectados automáticamente por un programa de MatLab diseñado con este fin) fueron seleccionados para el análisis. Posteriormente, dentro de esos periodos, se seleccionaron de forma manual intervalos de marcha “estables”. Se excluyeron las muestras relacionadas con los dos primeros y últimos pasos, para evitar fases de transición de la iniciación y terminación de la marcha. El programa nos permite calcular las siguientes variables de estudio: - Duración de cada paso realizado con miembro inferior derecho. - Duración de cada paso realizado con miembro inferior derecho. Al dividir en cada caso el tiempo que emplea el miembro parético en realizar el paso entre el tiempo empleado por el miembro sano, se obtiene la variable de estudio denominada ratio de duración del paso. - Duración del ciclo de marcha derecho. - Duración del ciclo de marcha izquierdo. - Regularidad del paso (Ad1) en el eje longitudinal y transversal. - Regularidad del ciclo de marcha (Ad2) en el eje longitudinal y transversal. - Índice de simetría de la marcha (Ad1/Ad2) en el eje longitudinal y transversal. MATERIAL Y MÉTODO 104 Ilustración 20. Programa de Matlab para el análisis de las variables de calidad de la marcha. Fuente: elaboración propia. En tercer lugar, se creó una modificación en el programa de Matalab para calcular con exactitud el parámetro body motility durante los periodos de marcha seleccionados, de esta forma, como se explicó en el capítulo de Material y Método, se obtuvo un indicativo de la velocidad de marcha en nuestro estudio. 4.9 Análisis estadístico de los datos Una vez obtenidos los datos tras el análisis automático con el programa Vitaport Analysis Package y el análisis en Matlab, la información referente a las variables de estudio se organizó, procesó y analizó con el programa estadístico SPSS (versión 17.0) para Windows. En este apartado cabe mencionar que en nuestro estudio, al utilizar los datos de otra investigación previa (53) referente a la transición de sedestación a bipedestación, aquellos pacientes que no eran capaces de levantarse de la silla de Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 105 forma independiente en T1 no fueron medidos con acelerómetros en dicho momento. De modo que, hay 11 pacientes que no disponen de datos acelerométricos para T1. En primer lugar se realizó un estudio de las propiedades paramétricas de las variables, véase Anexo II, y un análisis descriptivo de los datos. En segundo lugar, para describir el cambio producido a lo largo de los tres momentos, se aplicó un modelo lineal mixto, teniendo en cuenta las correlaciones de las variables intra e inter-sujetos. El momento de medida fue incluido como factor en cada modelo para evaluar el cambio a lo largo de todo el periodo de seguimiento de la cohorte (T1, T2, T3) y para comparar los cambios entre los diferentes momentos de medida en análisis post-hoc (T1-T2, T2-T3 y T1-T3). Para comprobar el efecto de la comparación múltiple, se aplicaron también correcciones de Bonferroni en los análisis post-hoc. En este modelo se incluyó como factor la capacidad de levantarse de forma independiente de la silla. A continuación, se llevó a cabo un estudio de las correlaciones entre las variables de estudio utilizando el coeficiente de correlación de Pearson. Finalmente, con el fin de comparar los datos entre el grupo de pacientes con ictus y los del grupo control se empleó una prueba t de Student para muestras independientes. 5. RESULTADOS Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 109 5 RESULTADOS Nuestros resultados se organizan en tres grandes apartados que hemos desarrollado con objeto de dar respuesta a los objetivos planteados. En el primer apartado se presentan los resultados del estudio de seguimiento de la cohorte, describiendo la evolución de los parámetros de marcha a lo largo del primer año tras el ictus. En segundo lugar se hace referencia al estudio correlacional, por lo que se muestran las distintas relaciones entre las variables de cantidad, distribución y calidad de la marcha. Y, finalmente, en el tercer apartado, se muestran los resultados de la comparación de parámetros entre el grupo de individuos sanos y el grupo de pacientes con ictus. 5.1 Resultados obtenidos en el seguimiento de la cohorte durante el primer año tras el ictus En esta sección se mostrará, en primer lugar un análisis descriptivo de la muestra poblacional. En segundo lugar se presentarán los estadísticos descriptivos de las variables de cantidad, distribución y calidad de la marcha en los tres momentos de medida establecidos. Y, por último, se expondrán los resultados del análisis linear mixto de los datos para examinar la evolución de dichas variables a lo largo del primer año. 5.1.1 Análisis descriptivo de la muestra poblacional Un total de 50 pacientes con ictus fueron reclutados inicialmente para la investigación. De estos 50, cuatro de ellos abandonaron el estudio rápidamente tras el reclutamiento; otros cuatro abandonaron la investigación en un estadío más avanzado de la misma, por lo que carecen de las últimas valoraciones; nueve RESULTADOS 110 pacientes no recuperaron la capacidad de levantarse de forma independiente de la silla en T2 (tres meses después del ictus); tres fueron medidos con acelerometría en momentos diferentes a los establecidos para este estudio; dos pacientes se negaron a ser medidos con acelerometría y los datos de cinco sujetos fueron excluidos del análisis debido a problemas técnicos en la medición acelerométrica, como por ejemplo la ausencia de señal procedente de uno de los sensores por fallos en el cable o en el conector. Sólo aquellos que disponían de datos acelerométricos válidos para un mínimo de dos de los tres momentos establecidos, 1ª semana (T1), tercer mes (T2) y el año (T3) tras el ictus, fueron incluidos para el análisis, quedando finalmente un grupo de 23 pacientes (véase diagrama de flujo en la Ilustración 21). Los sujetos de nuestro estudio eran valorados con acelerometría solo en el caso de tener la capacidad de realizar el paso de sedestación a bipedestación de forma autónoma en el momento de la medición, considerando que no podía ser medida la marcha durante la vida diaria si no podían levantarse por sí mismos. De los 23 incluidos finalmente para el estudio, 11 no eran capaces de realizar esta transferencia por sí solos en el primer momento de medida, T1. Esta característica, en la presente investigación, nos ha hecho distinguir dos subgrupos de pacientes. El primero, al que hemos denominado grupo A (daño moderado), está formado por los 12 pacientes capaces de realizar el paso de sentado a bipedestación de forma independiente en T1, por lo que disponen de datos acelerométricos para T1, T2 y T3. El segundo, grupo B (daño severo), está compuesto por los 11 pacientes que no podían realizar la transferencia de forma autónoma en T1 y que, como consecuencia, presentan unas características clínicas y funcionales peores a las del grupo A (Tabla 12). El grupo B sólo tiene datos acelerométricos para T2 y T3. Véase Ilustración 21. En T1 todos los pacientes fueron medidos en el entorno hospitalario a excepción de uno al que se midió en casa. En T2, veintiún pacientes llevaron los acelerómetros en casa, uno en una residencia de ancianos y otro en un centro de rehabilitación. En el tercer momento de medida, T3, todos los sujetos estaban en casa. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 117 Tabla 16. Parámetros de calidad de la marcha en la primera semana, el tercer mes y el año tras el ictus. Parámetros de calidad T1(Sem 0) n = 12 T2(Sem 12) n = 23 T3 (Sem 48) n = 23 Regularidad de la marcha Regularidad del paso LAd1 0,60 ± 0,19 0,61 ± 0,23 0,67 ± 0,23 TAd1 -0,64 ± 0,20 -0,60 ± 0,17 -0,64 ± 0,15 Regularidad del ciclo LAd2 0,53 ± 0,19 0,60 ± 0,24 0,65 ± 0,22 TAd2 0,71 ± 0,16 0,68 ± 0,14 0,71 ± 0,14 Simetría de la marcha Índice simetría marcha LAd1/LAd2 1,12 ± 0,13 1,03 ± 0,17 1,02 ± 0,19 TAd1/TAd2 -0,87 ± 0,20 -0,88 ± 0,15 -0,83 ± 0,32 Ratio simetría del paso TPP/TPNP 1,00 ± 0,08 1,17 ± 0,37 1,15 ± 0,39 Velocidad de la marcha Test 5 metros marcha (m/s) 0,76 ± 0,21 0,95 ± 0,31 1,01 ± 0,27 Bod. Mot. Wal. (g) 0,12 ± 0,03 0,16 ± 0,06 0,17 ± 0,05 Abreviaturas: Sem, semana; LAd1, coeficiente de autocorrelación longitudinal en el primer periodo dominante; TAd1, coeficiente de autocorrelación transversal en el primer periodo dominante; LAd2, coeficiente de autocorrelación longitudinal en el segundo periodo dominante; TAd2, coeficiente de autocorrelación transversal en el segundo periodo dominante; TPP, tiempo de duración del paso del miembro inferior parético; TPNP, tiempo de duración del paso del miembro inferior no parético; Bod. Mot. Wal., body motility during walking=motilidad corporal durante la marcha; g. 1g = 9,8 m/s. Nota: Los valores se expresan como media±desviación típica. Fuente: elaboración propia. 5.1.2.4 Descriptivos de las variables de cantidad, distribución y calidad para los dos subgrupos de pacientes, grupo A y grupo B El objetivo de este apartado es analizar las diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de pacientes A y B. Considerando que la capacidad de levantarse de forma independiente en T1 constituye una característica funcional diferente en el aspecto clínico, con este análisis pretendemos determinar si repercute en diferencias estadísticamente significativas en T2 y T3 entre ambos grupos. En la Tabla 17 se exponen los estadísticos descriptivos para todas las variables de estudio haciendo una distinción entre el grupo de pacientes al que pertenecen. Los pacientes del grupo A, es decir, aquellos que eran capaces de pasar de sedestación a bipedestación en la primera semana tras el ictus, T1, RESULTADOS 118 constan de datos para los tres momentos de medida, a diferencia de los del grupo B, que llevaron los acelerómetros únicamente en T2 y T3. Para comparar las medias de los valores de ambos grupos se realizó un análisis t-student para muestras independientes, se observan diferencias estadísticamente significativas en la regularidad del paso en el plano transversal, TAd1 (grupo A: TAd1 = -0,67± 0,14 y grupo B: TAd2 = 0,52 ± 0,17), y en la regularidad el ciclo en el plano longitudinal, LAd2 (grupo A: LAd2 = 0.69 ± 0.17 y grupo B: LAd2 = 0.49 ± 0.26). Tabla 17. Estadísticos descriptivos de las variables de estudio para los dos subgrupos de pacientes con ictus, grupo A y grupo B. Aspecto de la marcha Parámetros Grupo T1 (Semana 0) T2 (Semana 12) T3 (Semana 48) Cantidad Marcha (%) Grupo A 3,65 ± 2,61 11,82 ± 5,51 12,87 ± 8,96 Grupo B 13,19 ± 15,39 10,72 ± 11,52 Bipedestación (%) Grupo A 12,77 ± 9,75 31,26 ± 12,94 31,43 ± 12,89 Grupo B 23,05 ± 17,47 21,71 ± 13,02 Sedestación (%) Grupo A 59,87 ± 16,74 50,85 ± 13,99 52,31 ± 20,51 Grupo B 55,81 ± 28,99 52,50 ± 26,09 Decúbito (%) Grupo A 24,76 ± 14,36 15,38 ± 15,21 14,62 ± 13,88 Grupo B 18,40 ± 21,73 20,87 ± 24,33 Sedentarismo (%) Grupo A 83,77 ± 11,30 66,24 ± 13,00 66,93 ± 12,64 Grupo B 73,93 ± 17,67 73,39 ± 15,94 Distribución Número de periodos de marcha Grupo A 47,67 ± 33,97 123,58 ± 42,62 137,33 ± 74,37 Grupo B 84,36 ± 73,13 86,27 ± 55,24 Duración media de periodos de marcha (segundos) Grupo A 14,97 ± 5,46 14,55 ± 3,06 14,43 ± 4,36 Grupo B 18,55 ± 16,12 16,04 ± 9,46 Coeficiente de variación periodos de marcha Grupo A 0,05 ± 0,01 0,05 ± 0,01 0,07 ± 0,02 Grupo B 0,06 ± 0,02 0,06 ± 0,01 Exponente de sedentarismo Grupo A 1,27 ± 0,07 1,29 ± 0,05 1,31 ± 0,07 Grupo B 1,27 ± 0,08 1,25 ± 0,04 Calidad Regularidad del paso lon (LAd1) Grupo A 0,60 ± 0,19 0,68 ± 0,20 0,69 ± 0,18 Grupo B 0,52 ± 0,24 0,63 ± 0,27 Regularidad del paso tra (TAd1) Grupo A -0,64 ± 0,20 -0,67 ± 0,14 -0,65 ± 0,14 Grupo B -0,52 ± 0,17 * -0,62 ± 0,16 Regularidad del ciclo lon (LAd2) Grupo A 0,53 ± 0,18 0,69 ± 0,17 0,67 ± 0,18 Grupo B 0,49 ± 0,26 * 0,62 ± 0,27 Regularidad del ciclo tra (TAd2) Grupo A 0,71 ± 0,16 0,71 ± 0,16 0,74 ± 0,09 Grupo B 0,65 ± 0,12 0,68 ± 0,18 Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 119 (Continuación Tabla 17) Parámetros Grupo T1 (Semana 0) T2 (Semana 12) T3 (Semana 48) Indice de simetría lon (LAd1/LAd2) Grupo A 1,12 ± 0,13 1,01 ± 0,14 1,02 ± 0,23 Grupo B 1,06 ± 0,21 1,01 ± 0,16 Indice de simetría tra (TAd1/TAd2) Grupo A -0,87 ± 0,20 -0,93 ± 0,11 -0,90 ± 0,13 Grupo B -0,82 ± 0,18 -0,74 ± 0,45 Ratio de simetría del paso (TPP/TPNP) Grupo A 1,00 ± 0,08 1,05 ± 0,18 1,05 ± 0,28 Grupo B 1,34 ± 0,49 1,29 ±0,48 Velocidad Test de 5 metros de marcha Grupo A 0,76 ± 0,21 1,01 ± 0,22 1,07 ± 0,22 Grupo B 0,87 ± 0,39 0,93 ± 0,31 Bo. Mot. Wal. (g) Grupo A 0,12 ± 0,03 0,17 ± 0,05 0,17 ± 0,05 Grupo B 0,16 ± 0,08 0,17 ± 0,06 Abreviaturas: LAd1, coeficiente de autocorrelación longitudinal en el primer periodo dominante; TAd1, coeficiente de autocorrelación transversal en el primer periodo dominante; LAd2, coeficiente de autocorrelación longitudinal en el segundo periodo dominante; TAd2, coeficiente de autocorrelación transversal en el segundo periodo dominante; TPP, tiempo de duración del paso del miembro inferior parético; TPNP, tiempo de duración del paso del miembro inferior no parético; Bod. Mot. Wal., body motility during walking=motilidad corporal durante la marcha; g. 1g = 9,8 m/s. Notas: Grupo A, pacientes de daño moderado, aquellos que eran capaces de levantarse de forma autónoma en T1; Grupo B, pacientes de daño severo, aquellos que no eran capaces de levantarse de forma autónoma en T1. Todos los valores se expresan como media±desviación típica. *: Existe una diferencia estadísticamente significativa (p < 0,05) entre los datos referentes al grupo A y al grupo B. Fuente: elaboración propia. 5.1.3 Estudio de la evolución de los parámetros a lo largo del año: análisis lineal mixto En el estudio de seguimiento de la cohorte de la presente investigación, para analizar la evolución de las distintas variables desde la primera semana tras el ictus hasta el tercer mes y, finalmente, al año, empleamos un análisis linear mixto. Esta técnica estadística nos permite valorar los cambios a lo largo del tiempo cuando disponemos de conjuntos de datos incompletos, como en nuestro caso para el grupo B (daño severo) de pacientes en T1. En el análisis linear mixto fue incluido como factor la capacidad de levantarse de forma autónoma en T1, por considerarse éste un aspecto fundamental relacionado con la capacidad funcional de los pacientes y, en RESULTADOS 120 consecuencia, a tener en cuenta para la estimación de los valores medios de los datos perdidos en T1. Del mismo modo, inicialmente, se hizo un estudio para determinar si otras variables, tales como los valores de las escalas Motor Assessment Scale, Functional Indepence Measure, Trunk Control Test, Postural Assessment Stroke Scale, 5-meter walking test, escala de Barthel, edad de los sujetos y sexo, podían ser incluidas como factores o covariables en el análisis linear mixto, pero ninguna de ellas resultó en una relación significativa suficiente para la estimación de los valores en dicho análisis. Con el objetivo de minimizar el efecto de las comparaciones múltiples, se llevó a cabo un test primario en el que se examinaba el efecto general del momento de medida (T1, T2, T3) para una misma variable de estudio. A esta significación se le ha denominado Pgeneral. La comparación entre los diferentes momentos de medida se realizó a través de test secundarios a modo de análisis post-hoc: entre T1 y T2 (P1-2), entre T2 y T3 (P2-3) y entre T1 y T3 (P1-3). Véase Tabla 18. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 121 Tabla 18. Análisis lineal mixto del cambio a lo largo del tiempo de los parámetros de cantidad, distribución y calidad. Se presentan los valores estimados y la desviación típica (estimado ± desviación típica) para los 23 pacientes en los tres momentos de medida (T1, T2 y T3), los valores generales de significación Pgeneral y las comparaciones post-hoc (sin corrección de Bonferroni) entre los diferentes momentos de medida : T1 y T2 (P1-2), T2 y T3 (P2-3) y T1 y T3 (P1-3). Variables de estudio T1 (estimado±DT) T2 (estimado±DT) T3 (estimado±DT) Pgeneral P1-2 P2-3 P1-3 Cantidad Marcha (%) 3,33 ± 2,19 12,45 ± 2,37 11,82 ± 2,14 0,03 0,01 0,71 0,01 Bipedestación (%) 8,35 ± 3,65 27,14 ± 3,15 26,58 ± 2,69 <0,01 <0,01 0,87 <0,01 Sedestación(%) 60,69 ± 7,10 53,28 ± 4,67 52,47 ± 4,85 0,65 0,44 0,85 0,37 Decúbito (%) 26,78 ± 5,94 16,92 ± 3,87 17,70 ± 4,07 0,42 0,21 0,82 0,26 Sedentarismo(%) 87,37 ± 4,27 70,07 ± 3,19 70,17 ± 2,97 0,01 <0,01 0,98 0,01 Distribución Nº de periodos de marcha 26,29 ± 12,85 103,87 ± 12,28 111,95 ± 13,66 <0,001 <0,01 0,58 <0,001 Duración media periodos (seg) 13,98 ± 2,10 16,46 ± 2,37 15,20 ± 1,51 0,59 0,54 0,30 0,70 Coeficiente de variación 0,06 ± 0,01 0,06 ± 0,00 0,06 ± 0,00 0,90 0,99 0,73 0,74 Exponente de sedentarismo 1,24 ± 0,02 1,28 ± 0,01 1,28 ± 0,01 0,40 0,20 0,70 0,21 Calidad Regularidad del paso lon (LAd1) 0,56 ± 0,06 0,60 ± 0,05 0,66 ± 0,05 0,08 0,51 0,12 0,08 Regularidad del paso tra (TAd1) -0,60 ± 0,06 -0,60 ± 0,03 -0,63 ± 0,03 0,52 0,94 0,27 0,64 Regularidad del ciclo lon (LAd2) 0,48 ± 0,06 0,59 ± 0,05 0,64 ± 0,05 0,09 0,14 0,28 0,04 Regularidad del ciclo tra (TAd2) 0,68 ± 0,05 0,68 ± 0,03 0,71 ± 0,03 0,66 0,97 0,41 0,57 Índice simetría lon (LAd1/LAd2) 1,12 ± 0,04 1,03 ± 0,04 1,02 ± 0,04 0,12 0,10 0,68 0,048 Indice simetría tra (TAd1/TAd2) -0,82 ± 0,07 -0,88 ± 0,03 -0,83 ± 0,07 0,43 0,45 0,44 0,95 Ratio simetría paso (TPP/TPNP) 1,14 ± 0,08 1,20 ± 0,08 1,17 ± 0,08 0,76 0,57 0,60 0,72 Velocidad de la marcha Body motility walking (g) 0,13 ± 0,02 0,16 ± 0,01 0,17 ± 0,01 0,10 0,14 0,59 0,049 5MWT (m/s) 0,69 ± 0,08 0,94 ± 0,07 1,00 ± 0,06 <0,01 0,02 0,11 <0,01 Abreviaturas: seg, segundos; LAd1, coeficiente de autocorrelación longitudinal en el primer periodo dominante (first autocorrelation dominant period); TAd1, coeficiente de autocorrelación transversal en el primer periodo dominante; LAd2, coeficiente de autocorrelación longitudinal en el segundo periodo dominante (second autocorrelation dominant period); TAd2, coeficiente de autocorrelación transversal en el segundo periodo dominante; TPP, tiempo de duración del paso del miembro inferior parético; TPNP, tiempo de duración del paso del miembro inferior no parético; Bod. Mot. Wal., body motility during walking=motilidad corporal durante la marcha; 5MWT, 5-meter walking test= test 5 metros marcha, el valor representado es la velocidad obtenida del test de 5 metros de la marcha. Fuente: elaboración propia. RESULTADOS 122 Para comprobar el efecto de la comparación múltiple, en la Tabla 19, se muestran los datos del análisis linear mixto tras la aplicación de la corrección de Bonferroni en las comparaciones entre los tres momentos de medida. Este tipo de corrección se puede considerar exagerada para los datos que se presentan en el estudio. No obstante, se adjunta la Tabla 19 como material adicional. Se aprecia que, tras la corrección de Bonferroni, se mantienen significativos todos los valores de las comparaciones post-hoc de la Tabla 18, a excepción de la regularidad del ciclo y la simetría de la marcha en el plano longitudinal (LAd2 y LAd1/LAd2) y la velocidad de la marcha expresado como índice de motilidad de la marcha (Bod.Mot.Wal.), que aparecen como no significativos en la comparación de T1 y T3 (P1-3) cuando se aplica la citada corrección. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 123 Tabla 19. Análisis lineal mixto. Se presentan los valores estimados y la desviación típica (estimado ± DT) para los 23 pacientes. Los valores de P representan la comparación entre los tres momentos de medida con corrección de Bonferrroni: entre T1 y T2 (P1-2), T2 y T3 (P2-3) y T1 y T3 (P1-3). Aspecto de la marcha Variables T1 (estimado±DT) T2 (estimado±DT) T3 (estimado±DT) P1-2 P2-3 P1-3 Cantidad Marcha (%) 3,33 ± 2,19 12,45 ± 2,37 11,82 ± 2,14 0,03 1,00 0,04 Bipedestación (%) 8,35 ± 3,65 27,14 ± 3,15 26,58 ± 2,69 0,01 1,00 0,01 Sedestación (%) 60,69 ± 7,10 53,28 ± 4,67 52,47 ± 4,85 1,00 1,00 1,00 Decúbito (%) 26,78 ± 5,94 16,92 ± 3,87 17,70 ± 4,07 0,61 1,00 0,77 Sedentarismo (%) 87,37 ± 4,27 70,07 ± 3,19 70,17 ± 2,97 0,03 1,00 0,03 Distribución Nº periodos de marcha Duración media periodos (seg) 26,29 ± 12,85 103,87 ± 12,28 111,95 ± 13,66 0,01 1,00 0,01 Coeficiente de variación 13,98 ± 2,10 16,46 ± 2,34 15,20 ± 1,51 1,00 0,91 1,00 Exponente de sedentarismo 0,06 ± 0,01 0,06 ± 0,00 0,06 ± 0,00 1,00 1,00 1,00 Calidad Regularidad del paso lon (LAd1) 1,24 ± 0,02 1,28 ± 0,01 1,28 ± 0,01 0,59 1,00 0,64 Regularidad del paso tra (TAd1) Regularidad del ciclo lon (LAd2) 0,56 ± 0,06 0,60 ± 0,05 0,66 ± 0,05 1,00 0,35 0,23 Regularidad del ciclo tra (TAd2) -0,60 ± 0,06 -0,60 ± 0,03 -0,63 ± 0,03 1,00 0,82 1,00 Indice simetría lon (LAd1/LAd2) 0,48 ± 0,06 0,59 ± 0,05 0,64 ± 0,05 0,43 0,85 0,13 Indice simetría tra (TAd1/TAd2) 0,68 ± 0,05 0,68 ± 0,03 0,71 ± 0,03 1,00 1,00 1,00 Ratio simetría paso (TPP/TPNP) 1,12 ± 0,04 1,03 ± 0,04 1,02 ± 0,04 0,31 1,00 0,14 Velocidad Bod. Mot. Wal. (g) -0,82 ± 0,07 -0,88 ± 0,03 -0,83 ± 0,07 1,00 1,00 1,00 5MWT (m/s) 1,14 ± 0,08 1,20 ± 0,08 1,17 ± 0,08 1,00 1,00 1,00 Abreviaturas: seg, segundos; LAd1, coeficiente de autocorrelación longitudinal en el primer periodo dominante (first autocorrelation dominant period); TAd1, coeficiente de autocorrelación transversal en el primer periodo dominante; LAd2, coeficiente de autocorrelación longitudinal en el segundo periodo dominante (second autocorrelation dominant period); TAd2, coeficiente de autocorrelación transversal en el segundo periodo dominante; TPP, tiempo de duración del paso del miembro inferior parético; TPNP, tiempo de duración del paso del miembro inferior no parético; Bod. Mot. Wal., body motility during walking=motilidad corporal durante la marcha; 5MWT, 5-meter walking test= test 5 metros marcha, el valor representado es la velocidad obtenida del test de 5 metros de la marcha. Fuente: elaboración propia. En los apartados sucesivos se describirán de forma separada el análisis linear mixto para cada uno de los aspectos de la marcha (Tabla 20, Tabla 21, Tabla 22 y Figura 1, Figura 2 y Figura 3), sin corrección de Bonferroni, con un test primario general y test post-hoc para la comparación de los valores entre los distintos momentos de medida. RESULTADOS 124 5.1.3.1 Análisis lineal mixto de las variables de cantidad En el grupo de pacientes de la presente cohorte se aprecia un efecto general del momento de medida significativo en el tiempo que emplean en caminar (Pgeneral=0,03), en bipedestación (Pgeneral<0,01) y en el tiempo de sedentarismo (Pgeneral=0,01). En estos tres parámetros se producen los mayores cambios en los tres primeros meses tras el ictus, siendo además estadísticamente significativos (P1-2<0,05). Sin embargo, no se produjeron cambios significativos en los nueve últimos meses de seguimiento (T2 vs T3). Un patrón similar, pero no significativo, se aprecia para las variables tiempo en sedestación y en decúbito. Estos resultados se describen en la Tabla 20 y están representados gráficamente en la Figura 1. Tabla 20. Análisis lineal mixto del cambio a lo largo del tiempo de los parámetros de cantidad. Se presentan los valores estimados y la desviación típica (estimado ± desviación típica) para los 23 pacientes en los tres momentos de medida (T1, T2 y T3), los valores generales de significación Pgeneral y las comparaciones post-hoc (sin corrección de Bonferroni) entre los diferentes momentos de medida : T1 y T2 (P1-2), T2 y T3 (P2-3) y T1 y T3 (P1-3). Variables de cantidad T1 (estimado±DT) T2 (estimado±DT) T3 (estimado±DT) Pgeneral P1-2 P2-3 P1-3 Marcha (%) 3,33 ± 2,19 12,45 ± 2,37 11,82 ± 2,14 0,03 0,01 0,71 0,01 Bipedestación (%) 8,35 ± 3,65 27,14 ± 3,15 26,58 ± 2,69 <0,01 <0,01 0,87 <0,01 Sedestación(%) 60,69 ± 7,10 53,28 ± 4,67 52,47 ± 4,85 0,65 0,44 0,85 0,37 Decúbito (%) 26,78 ± 5,94 16,92 ± 3,87 17,70 ± 4,07 0,42 0,21 0,82 0,26 Sedentarismo(%) 87,37 ± 4,27 70,07 ± 3,19 70,17 ± 2,97 0,01 <0,01 0,98 0,01 Fuente: elaboración propia. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 125 Figura 1. Diagrama de barras que representa los valores estimados tras el análisis lineal mixto de los parámetros de cantidad en los tres momentos de medida T1, T2 y T3. Fuente: elaboración propia. 5.1.3.2 Análisis lineal mixto de las variables de distribución En la Tabla 21 se observa un efecto significativo general del momento de medida en el número de periodos de marcha (Pgeneral<0,001). Se aprecia un incremento del número de periodos de marcha significativo en los tres primeros meses de evolución tras el ictus (P1-2<0,01). Se mantiene ese incremento, pero no de forma significativa, desde el tercer mes hasta el año después de la lesión (P2- 3=0,58). El resto de variables de distribución: duración media de los periodos de marcha, coeficiente de variación de dichos periodos y exponente de sedentarismo, se mantienen estables y sin variaciones significativas a lo largo de todo el año después del ictus. La evolución de estas variables en T1, T2 y T3 se representa de forma gráfica en el diagrama de líneas de la Figura 2. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 T1 T2 T3 Marcha Bipedestación Sedestación Decúbito Sedentarismo RESULTADOS 126 Tabla 21. Análisis lineal mixto del cambio a lo largo del tiempo de los parámetros de distribución. Se presentan los valores estimados y la desviación típica (estimado ± desviación típica) para los 23 pacientes en los tres momentos de medida (T1, T2 y T3), los valores generales de significación Pgeneral y las comparaciones post-hoc (sin corrección de Bonferroni) entre los diferentes momentos de medida : T1 y T2 (P1-2), T2 y T3 (P2-3) y T1 y T3 (P1-3). Variables de distribución T1 (estimado±DT) T2 (estimado±DT) T3 (estimado±DT) Pgeneral P1-2 P2-3 P1-3 Nº de periodos de marcha 26,29 ± 12,85 103,87 ± 12,28 111,95 ± 13,66 <0,001 <0,01 0,58 <0,001 Duración media periodos (seg) 13,98 ± 2,10 16,46 ± 2,37 15,20 ± 1,51 0,59 0,54 0,30 0,70 Coeficiente de variación 0,06 ± 0,01 0,06 ± 0,00 0,06 ± 0,00 0,90 0,99 0,73 0,74 Exponente de sedentarismo 1,24 ± 0,02 1,28 ± 0,01 1,28 ± 0,01 0,40 0,20 0,70 0,21 Fuente: elaboración propia. Figura 2. Diagrama de líneas de los valores estimados tras el análisis lineal mixto de los parámetros de distribución en los tres momentos de medida T1, T2 y T3. Abreviaturas: Coef. Var., coeficiente de variación de la marcha; Exp. Sed., exponente de sedentarismo. Fuente: elaboración propia. 0 20 40 60 80 100 120 T1 T2 T3 Nº periodos Duración Coef. Var. Exp. Sed. Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 229 304. Boissy P, Hester T, Sherrill D, Corriveau H, Bonato P. Monitoring mobility assistive device use in post-stroke patients. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2007;2007:4372-5. 305. Sánchez MC, Bussmann J, Janssen W, Horemans H, Chastin S, Heijenbrok M, et al. Accelerometric assessment of different dimensions of natural walking during the first year after stroke: Recovery of amount, distribution, quality and speed of walking. J Rehabil Med. 2015. 10. ANEXOS Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 233 10 ANEXOS 10.1 Anexo I. Explicación detallada de la variable regularidad del paso perteneciente a los parámetros de calidad de la marcha Según Moe-Nilssen y Helbostad (174), una señal cíclica producirá coeficientes de autocorrelación con valores máximos (picos) equivalentes a la periodicidad de la señal, denominados periodos dominantes (autocorrelation dominant periods, Ad). Para una serie de aceleraciones del tronco durante la marcha, se pueden producir coeficientes de autocorrelación para cuantificar el primer periodo dominante (Ad1) que representa la fase equivalente a un paso. De modo que Ad1 expresa la regularidad de la señal en los pasos. Un Ad1 próximo a 1.0 refleja una alta regularidad en los pasos. En el caso de la aceleración longitudinal, una perfecta regularidad del paso sería +1, y en el caso de la aceleración transversal, sería –1. Todos los coeficientes de autocorrelación se pueden expresar para cada una de las direcciones registradas por los acelerómetros: longitudinal (Ad1 lon), transversal (Ad1 tra) y sagital (Ad1 sag). Los dos primeros y últimos pasos del periodo seleccionado fueron excluidos del análisis para evitar las fases de transición de inicio y fin de la marcha. En la Ilustración 22 se muestra un ejemplo gráfico de una señal acelerométrica longitudinal (vertical) procedente del tronco y los coeficientes de correlación que de ella se derivan. ANEXOS 234 Ilustración 22. Ejemplo de una señal de aceleración procedente de un sensor colocado en el tronco del individuo. En el dibujo superior de la izquierda, la flecha verde equivale al periodo del ciclo de la marcha y la azul al periodo del paso. En el dibujo central de la izquierda se representa el coeficiente de autocorrelación extraído de la señal acelerométrica del tronco. La ilustración de la derecha representa los periodos dominantes Ad1 y Ad2 correspondientes al paso y al ciclo de la marcha respectivamente. Fuente: imagen modificada de Moe-Nilssen y colaboradores (174). Recuperación de la marcha durante el primer año tras el ictus medido a través de acelerometría Marina Castel Sánchez 235 10.2 Anexo II. Análisis de datos. Propiedades paramétricas de las variables dependientes Antes de abordar cualquier tipo de análisis estadístico, se procedió a explorar la distribución de los datos en cada uno de los tres momentos de medida. Para comprobar si nuestros datos se ajustan a una distribución normal o no usamos el estadístico de Shapiro-Wilk, ya que nuestra muestra es menor de 50 individuos. Debido al gran número de variables empleadas en nuestro estudio, hemos seleccionado dos variables significativas de cada aspecto de la marcha medido, que son: cantidad de tiempo empleado en caminar, cantidad de tiempo en bipedestación, duración media de los periodos de deambulación, número de periodos de marcha, regularidad del paso en el eje longitudinal (Ad1 lon) e índice de simetría de la marcha en el eje longitudinal (Ad1 lon/Ad2 lon). En la Tabla 28 se muestran los resultados del test de normalidad para las variables significativas en las tres mediciones realizadas. Los valores de significación mayores de 0,05 representan una distribución normal de los datos. ANEXOS 236 Tabla 28. Test de normalidad de Shapiro-Wilk para las variables significativas en los tres momentos de medida (T1, T2 y T3). Variable Medición Shapiro-Wilk Estadístico gl Significación Tiempo caminando T1 0,90 12 0,16 T2 0,79 22 <0,01 T3 0,81 22 <0,01 Tiempo bipedestación T1 0,86 12 0,05 T2 0,98 22 0,91 T3 0,96 22 0,50 Duración periodos deambulación T1 0,88 12 0,10 T2 0,44 22 <0,01 T3 0,51 22 <0,01 Número periodos deambulación T1 0,81 12 0,01 T2 0,97 22 0,68 T3 0,93 22 0,11 Regularidad del paso (Ad1 lon) T1 0,90 12 0,18 T2 0,94 22 0,19 T3 0,84 22 <0,01 Simetría del paso (Ad1 lon/Ad2 lon) T1 0,95 12 0,64 T2 0,98 22 0,82 T3 0,80 22 <0,01 Abreviaturas: gl, grados de libertad; Ad1 lon, primer periodo dominante en el eje longitudinal; Ad2 lon, segundo periodo dominante en el eje longitudinal. Fuente: elaboración propia.