Association between implicit learning and gait automaticity deficiencies in people with Parkinson\'s disease

INTRODUÇÃO: Dentre as atividades motoras investigadas durante a evolução da doença de Parkinson, a marcha é uma das mais prejudicadas, podendo elevar o risco de quedas e reduzir a independência e a qualidade de vida relacionada à saúde. Testes de baixo custo que possam ser utilizados em larga escala para monitorar a evolução do declínio de marcha, particularmente em condições complexas que se assemelham a vida real, podem contribuir para a identificação precoce das alterações, abrindo janelas terapêuticas para intervenções mais precoces e mais eficientes. O objetivo do presente estudo foi investigar a eficácia de dois novos instrumentos de avaliação para identificar a progressão das alterações da marcha em condições complexas em pessoas com doença de Parkinson. MÉTODOS: O estudo utilizou dois experimentos distintos, ambos realizados em desenho transversal. O primeiro (Experimento 1) foi conduzido com 74 (setenta e quatro) pessoas com doença de Parkinson, classificadas entre estágios 1 e 3 na escala Hoehn & Yahr, testadas no período ON da medicação dopaminérgica, e submetidas individualmente às avaliações cognitivas, por intermédio do MoCA (Montreal Cognitive Assessment) e de um jogo de computador chamado Jogo do Goleiro (JG), e às avaliações do desempenho da marcha sob condições complexas, por meio do DGI (sigla para Índice do Andar Dinâmico). O JG resultou em nove medidas extraídas via um modelo estatístico, e o poder de predição dessas medidas e dos escores do MoCA, relacionados ao desempenho da marcha e avaliados pelo DGI, foram comparados. O segundo (Experimento 2) foi conduzido com 114 (cento e quatorze) pessoas com doença de Parkinson, classificadas entre estágios 1 e 3 na escala Hoehn & Yahr, testadas no período ON da medicação dopaminérgica, que desempenharam três testes clínicos de avaliação da marcha (TUG, DGI e Teste de Caminhada de 10 metros), e um teste de caminhada em seis metros mediante análise por um software bidimensional de avaliação do movimento, em tarefa simples e em duas condições diferentes de dupla tarefa. Baseado nas variáveis geradas pelo software, um índice de desempenho da marcha foi criado, permitindo uma comparação entre seus resultados com os resultados obtidos pelos testes clínicos. RESULTADOS: Os resultados do Experimento 1 mostraram que os modelos preditivos baseados no JG obtiveram um melhor escore de predição (65%) em comparação ao MoCA (56%), para os valores encontrados pelo DGI (com 50% de especificidade). Em relação ao Experimento 2, os testes clínicos da marcha conseguiram diferenciar unicamente o estágio 3 dos demais, como o DGI (H = 17,86, p = 0,00001, HY 1 e 3 p = 0,00001, HY 2 e 3 p = 0,01), o TUG em TS (H = 24,33, p = 0,00001, HY 1 e 3, p = 0,00001, HY 2 e 3, p = 0,0001), o TUG em CR (F = 6,3132, p = 0,002531, poder = 0,890869, HY 1 e 3, p = 0,004861, HY 2 e 3, p = 0,011328), o 10mWT em TS (H = 7,805141, p = 0,0202, HY 1 e 3, p = 0,022915), o 10mWT em CR (H = 12,87617, p = 0,0016, HY 1 e 3, p = 0,009007, HY 2 e 3, p = 0,003486) e o 10mWT em FV (H = 16,09656, p = 0,0003, HY 1 e 3, p = 0,000281, HY 2 e 3, p = 0,016516), enquanto que o índice derivado do software obteve resultados semelhantes durante o teste em CR (H = 20,02, p = 0,0000, HY 1 e 3, p = 0,000457, HY 2 e 3, p = 0,044827) e superiores em TS (H = 17,86, p = 0,00001, HY 1 e 2, p = 0,03, HY 1 e 3, p = 0,00001, HY 2 e 3, p = 0,02) e em fluência verbal (H = 20,01922, p = 0,0000, HY 1 e 2, p = 0,038506, HY 1 e 3, p = 0,000023). CONCLUSÃO: Os dois instrumentos propostos demonstraram ser eficazes para identificar a progressão das alterações da marcha em condições complexas em pessoas com doença de Parkinson, especificamente quando comparados a testes clínicos frequentemente utilizados

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