Swing time as a predictive variable for Parkinson’s disease
DOI:
https://doi.org/10.1590/1809-2950/20028228012021Palabras clave:
Enfermedad de ParkinsonResumen
Actualmente, el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson (EP) se obtiene desde la observación clínica
de una combinación de síntomas, lo que puede llevar a un diagnóstico tardío, ya que algunas personas pueden haber adquirido la enfermedad entre 5 y 10 años antes de la realización del diagnóstico. El objetivo del estudio fue identificar variables cinemáticas temporales de la marcha capaces de diferenciar a ancianos con EP y ancianos sin EP. Se dividieron los 40 participantes en dos grupos: ancianos sin EP (n=21) y ancianos con EP (n=19). Para el análisis de datos, se obtuvieron
diez ciclos de marcha consecutivos durante la marcha a la velocidad preferida. Se realizó un análisis discriminante para determinar un modelo predictivo de cambios en la marcha característicos de EP que se calcula en base a la especificidad y sensibilidad de cada variable analizada utilizando variables cinemáticas temporales. La variable con valor discriminante de sensibilidad y especificidad fue el tiempo de equilibrio, que se puede clasificar como la variable con mayor potencial para predecir la presencia o no de EP; el punto de cohorte encontrado para esta variable fue de 0,48 segundos.
El análisis cinemático de la marcha tiene una alta sensibilidad y especificidad en la identificación de individuos con EP comparados a individuos sanos por medio del tiempo de equilibrio, que es menor en el grupo afectado por la enfermedad (cohorte de 0,48 segundos).
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