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Neste Artigo

  • Resumo
  • Resumo
  • Introdução
  • Protocolo
  • Resultados
  • Discussão
  • Divulgações
  • Agradecimentos
  • Materiais
  • Referências
  • Reimpressões e Permissões

Resumo

Reciclagem padrões de movimentos anormais após a lesão ou doença é um componente chave de reabilitação física. Os recentes avanços na tecnologia têm permitido uma avaliação precisa do movimento durante uma variedade de tarefas, com a quantificação instantânea perto de resultados. Isso proporciona novas oportunidades para a modificação de padrões de movimento com defeito em tempo real.

Resumo

Qualquer modificação do movimento - especialmente padrões de movimento que foram aperfeiçoadas ao longo de vários anos - requer re-organização dos padrões neuromusculares responsáveis ​​para governar o desempenho movimento. Essa aprendizagem do motor pode ser aumentada através de uma série de métodos que são utilizados em investigação e cenários clínicos semelhantes. No gabarito, verbal geral do desempenho em tempo real ou o conhecimento de resultados após o movimento é comumente usado clinicamente como um meio preliminar de incutir aprendizagem motora. Dependendo da preferência do paciente e estilo de aprendizagem, feedback visual (por exemplo, através do uso de um espelho ou diferentes tipos de vídeo) ou orientação proprioceptiva utilizando toque terapeuta, são usados ​​para complementar as instruções verbais do terapeuta. Na verdade, uma combinação dessas formas de feedback é comum na prática clínica para facilitar a aprendizagem motora e otimizar resultados.

Laboratorial movimento, quantitativaanálise tem sido um pilar em ambientes de pesquisa para fornecer uma análise precisa e objetiva de uma variedade de movimentos em populações saudáveis ​​e feridos. Enquanto os mecanismos reais de capturar os movimentos podem ser diferentes, todos os sistemas de análise de movimento atuais contam com a capacidade de acompanhar o movimento dos segmentos corporais e articulações e usar equações estabelecidas de movimento para quantificar padrões de movimento-chave. Devido a limitações na aquisição e velocidade de processamento, análise e descrição dos movimentos tradicionalmente ocorreu desligada após a conclusão de uma sessão de testes dado.

Este artigo irá destacar um novo suplemento às técnicas de movimento padrão de análise que se baseia na avaliação quase instantânea e quantificação de padrões de movimento ea exibição de características de movimentos específicos para o paciente durante uma sessão de análise do movimento. Como resultado, esta nova técnica pode fornecer um novo método de entrega de feedback que tem vantagens over atualmente utilizado métodos de feedback.

Introdução

Qualquer mudança significativa com a estrutura músculo-esquelética ou neuromuscular do membro inferior terá provavelmente um impacto nas características de movimento e função física associada. Assim, melhora na função física é um importante resultado de qualquer intervenção de reabilitação. Normais movimentos repetitivos como caminhadas geralmente são regidos por programas motores que contêm as informações necessárias para o controle necessário ativar os músculos com a intensidade correta e tempo 1. Estes programas motores são necessários para melhorar o automatismo do movimento, reduzindo assim a quantidade de controlo dedicado ao movimento e permitindo atenção a ser pago para outras tarefas de nível mais elevado. No entanto, tendo em conta o papel dos programas motores em movimento e o facto de que estes programas são refinados ao longo de vários anos, o desempenho mudando movimento após a lesão ou doença é um empreendimento difícil.

Tradicionalmente, o movimento de reciclagem Interventíons têm sido baseada em fornecer feedback de desempenho suficiente movimento para garantir que a nova informação é incorporada no programa motor novo e em desenvolvimento. Abordagens simples, mas eficaz, incluem feedback verbal com instruções globais (por exemplo, "dobrar mais", "manter o joelho reto"), bem como os mecanismos de fornecimento de feedback visual, tais como o uso de um espelho ou dispositivos de gravação de vídeo. Embora essas estratégias indiretas são úteis, especialmente em ambientes clínicos com recursos limitados, eles são limitados pela dificuldade em fornecer medidas discretas e quantificáveis ​​de variáveis ​​de movimento. Como resultado, completando estas técnicas com outros métodos mais diretos de feedback, provavelmente, melhorar o motor re-aprendizagem desejada.

Há muita aceitação nas comunidades de pesquisa e clínica que fornecer feedback de discretos, os resultados quantificáveis ​​de características de movimento pode melhorar o desempenho durante uma retraini movimento intervenção ng. Por exemplo, o feedback visual ou auditivo instantânea de intensidade de ativação muscular usando aparelhos de biofeedback eletromiográfico tornou-se um esteio na reabilitação do movimento, particularmente em pessoas com AVC 2-3, paralisia cerebral 4, ou hemiplegia crônica 5. Em contraste, o feedback da cinemática do movimento (ângulos articulares e segmento) provou ser menos utilizado devido à dificuldade de avaliar e medir esses resultados com rapidez e precisão. De fato, embora quantitativa, a análise laboratorial das características de movimento proeminente na pesquisa biomecânica e começou a ser incorporada no ambiente clínico, a grande maioria do uso de análise de movimento é reservado para análise offline após o teste. No entanto, há um número crescente de estudos na literatura de que está a utilizar as novas tecnologias para fornecer feedback de medidas de marcha, como forma de melhorar a eficácia do movimento de reciclagem 6.

ve_content "> Uma patologia que está sendo investigado por uso de recursos em tempo real de biofeedback integrados com sistemas de análise de padrão de movimento é a osteoartrose do joelho (OA). Estudos recentes têm utilizado feedback em tempo real da cinemática da marcha projetados especificamente para reduzir a carga de passagem a articulação do joelho, quantificada através do momento de adução externo do joelho -. fator de risco reconhecido para a OA progressão 7 Por exemplo, estudos têm utilizado em tempo real biofeedback de magnitudes de ângulo coxa 8 ou ângulo do tronco 9-10 Hunt et al 11 forneceu um. visualização em tempo real do ângulo do tronco na frente dos participantes durante a caminhada ensaios e mostrou a capacidade de aumentar tronco exibiu magra dentro de uma única sessão de treinamento, com reduções acompanhados em magnitudes momento de adução do joelho. Em contraste, Barrios et al 8 realizou uma sessão de oito intervenção marcha reciclagem focado na modificação do joelho plano dinâmico frontalângulo durante a postura e mostraram reduções significativas nos valores momento de adução do joelho após a intervenção de um mês em relação à linha de base. Estes estudos, e estudos semelhantes, ter invocado a capacidade de medir, analisar e exibir a variável de interesse para o paciente em uma base contínua. Esta área emergente de pesquisa tem implicações clínicas para pacientes com uma variedade de patologias que as características do movimento de impacto. Usando exemplos de alterações cinemáticas relevantes para osteoartrite (OA) do joelho, o objetivo deste artigo é descrever os métodos necessários para conduzir uma intervenção movimento reciclagem usando em tempo real biofeedback de andar desempenho.

Protocolo

1. Preparação do Sistema

  1. Limpar o volume de captura de qualquer material reflexivo que pode ser observado pelas câmeras. Isso diminui as chances de reais de pele à base de marcadores sendo confundidos com marcadores fundo estacionário durante o teste de movimento e melhora a precisão geral da sessão.
  2. Calibrar as câmeras apontando todas as câmaras em marcadores fixos em posições fixas dentro do laboratório. Estenda a calibração estática para movimentos dinâmicos usando marcadores móveis colocados a distâncias conhecidas. Certifique-se de cobrir a maior parte do volume de captura possível para otimizar a calibração.
  3. Organizar todos os materiais (marcadores reflectores, dispositivos de medição, etc), a ser utilizados para a preparação do paciente. Isto melhora a eficiência durante o teste e reduz a carga do paciente.

2. Preparação do paciente

  1. Expor a pele tanto quanto possível ao longo das juntas e segmentos do corpo destinados a ser medido. Minimizar o amount de roupas largas e assegurar que quaisquer peças de roupa que podem interferir com a capacidade das câmeras para visualizar os marcadores reflexivos são limitadas. Isto pode ser feito usando uma fita ou clipes. Sempre que possível, assegurar que os marcadores são fixados directamente na pele.
  2. Preparar a pele para fixação marcador. Barbear ou abrasão da superfície pode ser necessário nos casos em que o cabelo está presente ou quando a superfície da pele é excessivamente sweaty ou oleosa. Limpar a área clara usando álcool ou um líquido semelhante pode ser útil. Estes passos são importantes para maximizar a aderência entre o marcador e a pele, e para impedir que os marcadores de cair.
  3. Palpar-chave para anatómicas com base no marcador definido para ser utilizado. Marcando a pele no marco real irá melhorar a precisão para a colocação do marcador e fornecer as informações necessárias em casos de marcadores que caem durante a avaliação.
  4. Marcadores apor reflexivo sobre os pontos anatômicos de acordo com oespecificações do conjunto de marcadores. A maioria dos conjuntos de marcadores irá incluir um mínimo de 12-15 marcadores colocados bilateralmente sobre os membros inferiores e vários marcos anatômicos do corpo superior. É importante notar que a capacidade de re-criar o movimento do esqueleto real dependerá da localização da pele à base de marcadores. Como tal, a consideração cuidadosa deve ser feita a determinação do modelo biomecânico a ser utilizado.
  5. Tomar medidas para importantes dados antropométricos, se necessário. Dependendo do modelo biomecânico, estes dados podem ser necessários para calcular o comprimento do segmento, posições de centros conjuntos de rotação e, em geral propriedades inerciais dos segmentos de móveis e membros durante o processamento off-line de dados biomecânicos.

3. Análise de Movimento e Entrega de feedback em tempo real

  1. Ter o suporte de objecto no meio do volume de captura para uma tentativa inicial estático com uma duração de aproximadamente 3 segundos. Este julgamento é necessário para garantir que todo o relemarcadores vant são visíveis e orientações para o cálculo do segmento.
  2. Usando o software de coleta de dados, etiqueta todos os marcadores de forma apropriada e criar um modelo específico para as características antropométricas de cada indivíduo. Correspondência de colocação marcador para o tamanho do corpo individual irá melhorar o acompanhamento em tempo real e análise de dados. É especialmente importante para criar um modelo de movimento que pode incorporar redundâncias de posicionamento marcador. Nos casos em que a oclusão marcador ou drop-off ocorre, a capacidade de utilizar as posições de marcadores adicionais se necessário para produzir a característica apropriada cinemático e manter visualização em tempo real sem intervalos nos dados.
  3. Realizar uma análise inicial de movimento julgamento que durou 10-30 seg. Isto é necessário para obter dados de linha de base e pode também ser utilizado como o primeiro mecanismo de fornecer realimentação dos resultados para o paciente. Consulta com o paciente sobre achados relevantes é importante para ajudar na lear do motorning necessária quando se produzem novos padrões de movimento.
  4. Ter o terapeuta explicar o objetivo da modificação movimento pretendido. Isto deve incluir ambos os raciocínios biomecânicos e clínicos para a modificação e como ele é exclusivo para a patologia dado. Demonstração da modificação movimento, o terapeuta irá melhorar a aprendizagem motora por parte do paciente. A modificação movimento será tipicamente determinada com base na apresentação biomecânico e clínico do paciente durante o tratamento, ou a questão de investigação para ser analisado se apenas para fins de investigação.
  5. Comece a sessão movimento de reciclagem. Se estiver usando uma escada rolante, que o motivo de escolher o seu próprio ritmo preferido e fornecer um par de minutos para atingir um estado de equilíbrio. Isso também permite que o paciente se tornar familiar e confortável com o equipamento, experimental set-up, e protocolo.
  6. Fornecer feedback para o paciente durante a execução do movimento. Isto pode assumir a forma de dife muitosrentes abordagens, ea combinação destes é benéfico durante o treinamento mais cedo. Comece com métodos menos técnicos, como resposta verbal e progresso em tempo real biofeedback. Utilização em tempo real de biofeedback deve sempre incluir uma exibição clara de um máximo de uma variável de resultado de cada vez.
  7. Proporcionar tempo suficiente para que o paciente para praticar o novo movimento. Aprendizagem motora eficaz não é alcançado instantaneamente. Em vez disso, a prática constante das características do movimento novas ajudará a assegurar reformulação do programa motor responsável por esse movimento. Uma intervenção de requalificação típico pode exigir 8-10 sessões de treinamento focadas, cada um durando entre 30 e 60 min.

4. Paciente De-briefing e sessões de formação subsequentes

  1. Discutir as descobertas importantes e os resultados da sessão com o paciente. Fatores importantes para se concentrar deve incluir a variação de desempenho, a adesão ao movimento prescrito modifcação e descrição mais detalhada da razão e importância da modificação.
  2. Obter informação relativamente a sessão do paciente. Dado que as preferências de cada paciente, provavelmente, diferentes, pode ser necessário modificar a distribuição da intervenção para um determinado indivíduo. Estes devem ser identificados precocemente para otimizar a eficácia.
  3. Determinar o plano para as sessões de formação subsequentes, caso seja necessário. Se uma intervenção multi-sessão é escolhido, sessões de treinamento subseqüentes devem usar uma abordagem feedback desbotada para melhorar a aprendizagem motora. Fornecer menos feedback geral e alternar entre blocos de tempo de retorno e sem retorno em sessões futuras.

Resultados

Um exemplo de uma sessão de movimento único reciclagem focando ângulo do tronco aumentou laterais magra em um paciente com OA do joelho é mostrado na Figura 2. Após cerca de 15 min de formação utilizando uma combinação de feedback verbal e espelho baseado em desempenho, o doente foi fornecido com dados em tempo real referentes à quantidade de flexão do tronco lateral. Com este método de formação continuada durante mais 10 min. Durante normais (não modificada) ensaios, o paciente apresento...

Discussão

Feedback em tempo real do desempenho durante os movimentos, tais como caminhada pode ser um precioso auxiliar para abordagens de análise padrão de movimento. Embora incipiente relativa, a investigação sobre modificações específicas das deslocações e discreto certamente beneficiar da capacidade de produzir a modificação desejada com precisão e em tempo real. Por exemplo, se o paciente necessitar de uma quantidade específica de modificação de movimento, esta quantidade pode ser medida e fornecida durante o ...

Divulgações

Não há conflitos de interesse declarados.

Agradecimentos

Este trabalho foi financiado, em parte, pela Fundação Canadense para Inovação.

Materiais

NameCompanyCatalog NumberComments
Nome do reagente Companhia Número de catálogo Comentários (opcional)
Marcadores refletivos Projeto 3x3 12 mm de diâmetro
Fita discos marcador Descartáveis ​​desconto TD-22 Collar Eletrodo, 8 mm Uso projetado é como os colares de eletrodos
Análise de câmeras de movimento Movimento Analysis Corporation
Biofeedtrak Movimento Analysis Corporation
Matlab Os Mathworks

Referências

  1. Ivanenko, Y. P., Poppele, R. E., Lacquaniti, F. Motor control programs and walking. Neuroscientist. 12, 339-348 (2006).
  2. Woodford, H., Price, C. EMG biofeedback to improve lower extremity function after stroke. Cochrane Database Syst. Rev. 2007, CD004585 (2007).
  3. Moreland, J. D., Thomson, M. A., Fuoco, A. R. Electromyographic feedback to improve lower extremity function after stroke: a meta-analysis. Arch. Phys. Med. Rehabil. 79, 134-140 (1998).
  4. Colborne, G. R., Wright, F. V., naumann, S. Feedback of triceps surae EMG in gait of children with cerebral palsy: a controlled study. Arch. Phys. Med. Rehabil. 75, 40-45 (1994).
  5. Binder, S. A., Moll, C. B., Wolf, S. L. Evaluation of electromyographic biofeedback as an adjunct to therapeutic exercise in treating the lower extremities of hemiplegic patients. Phys. Ther. 61, 886-893 (1981).
  6. Tate, J. C., Milner, C. E. Real-time kinematic, temporospatial, and kinetic biofeedback during gait retraining in patients: a systematic review. Phys. Ther. 90, 1123-1134 (2010).
  7. Miyazaki, T., Wada, M., et al. Dynamic load at baseline can predict radiographic disease progression in medial compartment knee osteoarthritis. Ann. Rheum. Dis. 61, 617-622 (2002).
  8. Barrios, J., Crossley, K., Davis, I. Gait retraining to reduce the knee adduction moment through real-time visual feedback of dynamic knee alignment. J. Biomech. 43, 2208-2213 (2010).
  9. Hunt, M. A., Simic, M., Hinman, R. S., Bennell, K. L., Wrigley, T. V. Feasibility of a gait retraining strategy for reducing knee joint loading: Increased trunk lean guided by real-time biofeedback. J. Biomech. 44, 943-947 (2011).
  10. Simic, M., Hunt, M. A., Bennell, K. L., Hinman, R. S., Wrigley, T. V. Trunk lean gait modification and knee joint load in people with medial knee osteoarthritis: The effect of varying trunk lean angles. Arthritis Care Res. , (2012).
  11. Hunt, M. A., Simic, M., Hinman, R. S., Bennell, K. L., Wrigley, T. V. Feasibility of a gait retraining strategy for reducing knee joint loading: Increased trunk lean guided by real-time biofeedback. J. Biomech. , (2010).
  12. Mundermann, A., Asay, J., Mundermann, L., Andriacchi, T. Implications of increased medio-lateral trunk sway for ambulatory mechanics. J. Biomech. 41, 165-170 (2008).

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