2.1.
Hipótesis de investigación
Las hipótesis de investigación de la presente tesis doctoral se enumeran a continuación:
H1. El uso de metodologías para la definición y formalización de los movimientos de la evaluación Fugl-Meyer de la extremidad superior podría permitir la creación de modelos de referencia de ejecución para el análisis de los movimientos realizados por pacientes con DCA.
Los modelos cinemáticos de referencia de ejecución de los movimientos de la EFM construidos a partir de datos de movimiento de la ES de sujetos sanos han surgido en los últimos años en respuesta a dos necesidades: conocer en detalle cómo los sujetos sanos realizan movimientos de la EFM, desde el punto de vista cinemático, y crear una referencia o línea base para la comparación entre movimientos sanos y patológicos. Pese al desarrollo de diversas metodologías propuestas en la literatura científica, existen aún retos importantes para la solución de estas necesidades.
Parte del potencial de estos modelos radica en la posibilidad de describir las características cinemáticas del movimiento de manera precisa y con un nivel de detalle, que permita generar una referencia de análisis estable. Los modelos cinemáticos también facilitarán la identificación de alteraciones específicas en la ES de pacientes mientras estos ejecutan los movimientos de la EFM, una de las más usadas en la práctica clínica y en investigación. El presente trabajo de investigación plantea modelar los movimientos de la ES de la EFM en torno a una metodología que proporcione datos objetivos sobre dichos movimientos y por ende la creación de modelos de referencia cinemáticos.
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H2. Es posible definir un perfil disfuncional de un paciente con daño cerebral adquirido a partir de un conjunto de parámetros obtenidos en el cálculo de métricas de caracterización del movimiento de la extremidad superior.
Hoy en día existe una gran variedad de métricas utilizadas por la comunidad científica con el fin de cuantificar y evaluar de manera exacta, precisa y confiable el movimiento humano. La posibilidad de obtener parámetros de movimiento temporales, de coordinación, de similitud y de correlación entre otros, aporta datos objetivos ausentes en la evaluación motora convencional y definen el estado de la función motora de los pacientes durante el proceso de rehabilitación. La cantidad de datos objetivos y la capacidad de objetivación del movimiento aumenta en gran medida cuando los parámetros son calculados en cada uno de los movimientos de las articulaciones de la ES de cada paciente. Por tanto, esta investigación plantea la definición de los perfiles disfuncionales a partir de los parámetros de movimiento que caracterizan la función motora de los pacientes con DCA.
H3. La necesidad de objetivar los movimientos de la evaluación Fugl-Meyer para lograr una rehabilitación física más personalizada, requiere la definición de un algoritmo deevaluación motora objetiva de la extremidad superior.
Los algoritmos de evaluación objetiva pretenden ofrecer una solución a la inherente subjetividad de las escalas clínicas de evaluación convencionales. Dicho algoritmo puede aportar nuevas herramientas para la estimación automática de los resultados de la EFM. Por consiguiente, se propone un algoritmo de evaluación motora objetiva como herramienta que ayude a los terapeutas en la mejora de la precisión del diagnóstico de los pacientes con DCA y permita lograr una rehabilitación física más personalizada y potencialmente efectiva.
H4. Es posible realizar un análisis detallado de la función motora de la extremidad superior de los pacientes con daño cerebral a partir de la evaluación proporcionada por el algoritmo de evaluación motora objetiva.
La importancia de la evaluación de la función motora de la ES radica no solo en calcular los resultados de la evaluación de los pacientes, si no en el análisis de dichos resultados. A pesar del desarrollo de metodologías centradas en la evaluación de la ES de pacientes con DCA, aún existen necesidades concretas por resolver que permitan dar un paso importante hacia una evaluación cuantitativa capaz de capturar completamente el estado de la función motora de los pacientes y sensible a los
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cambios durante el tratamiento de rehabilitación. El presente trabajo de investigación propone la interpretación de los scores estimados por un algoritmo de evaluación en 3 niveles, que permitan un análisis granular de los scores estimados y de este modo detectar cambios en la evaluación del paciente con un nivel de detalle superior a los algoritmos existentes.
2.2.
Objetivos
Objetivo General
Definir una nueva metodología de evaluación motora objetiva basada en la evaluación Fugl-Meyer de la extremidad superior de pacientes con daño cerebral adquirido, para mejorar la eficacia de los tratamientos de rehabilitación funcional, y contribuir al objetivo final de conseguir una rehabilitación más personalizada y basada en la evidencia.
Objetivos específicos
• Modelar los movimientos de la EFM relacionados con la ES para la creación de modelos de referencia desde el punto de vista cinemático.
o Diseñar un modelo biomecánico de la ES compuesto por 10 grados de libertad.
o Implementar una metodología de modelado de los movimientos de la ES propuestos por la EFM.
o Generar los modelos de referencia de ejecución de los movimientos de la ES de EFM.
o Describir desde el punto de vista biomecánico los movimientos de la EFM en sujetos sanos.
o Validar la consistencia de los modelos de referencia como línea base en el análisis de los movimientos patológicos.
• Definir métricas para la caracterización de los movimientos de la ES de pacientes con DCA.
o Definir métricas que permitan cuantificar los movimientos de la EFM de la ES.
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o Definir perfiles disfuncionales a partir de los parámetros que caracterizan los movimientos de los pacientes con DCA.
o identificar diferencias cinemáticas entre los movimientos realizados por sujetos sanos y por pacientes.
• Diseñar y validar un algoritmo de evaluación motora objetiva enfocado a los movimientos de la EFM de la ES
o Diseñar e implementar un algoritmo de evaluación que permita estimar un score objetivo global para todos los movimientos y un score individual para cada uno de ellos.
o Interpretar y analizar la función motora de los pacientes a partir de los scores objetivos estimados por el algoritmo.
o Calcular la correlación entre los scores estimados por el algoritmo y los scores dados por los terapeutas para la validación del algoritmo.
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