Contributo informativo nei dati di gait analysis. Dalla complessità alla semplicità. Applicazione nella valutazione di pazienti in esiti di stroke sottoposti a chirurgia funzionale. = Informative contribution in gait analysis data. From complexity to simplicity. Application in the evaluation of stroke patients undergoing functional surgery.

L'analisi strumentale del cammino, o gait analysis, è una metodologia sempre più utilizzata per valutare la funzionalità motoria umana in condizioni fisiologiche e patologiche. Le informazioni estratte dalla valutazione strumentale del cammino possono essere spazio-temporali, cinematiche (angoli articolari) e dinamiche (forze, momenti e potenze articolari). Queste informazioni sono utili sia per determinare specifiche limitazioni funzionali dovute a patologie, distinguendo tra segni e compensi, sia per valutare l’efficacia dell’intervento riabilitativo, sia esso fisioterapico, farmacologico o chirurgico. Tuttavia, la grande quantità di dati prodotti, a volte, ne rende complesso l'uso e difficile l'interpretazione. Per ovviare a ciò, in letteratura, sono stati proposti degli indici, cioè delle singole misure o rappresentazioni che in qualche modo riassumessero le peculiarità di un certo cammino fisiologico o patologico. Questa tesi si colloca in tale ambito e si pone quattro obiettivi. Il primo è la ricerca nella letteratura scientifica dei principali metodi di analisi e sintesi dell'informazione estratti dalla valutazione strumentale del cammino di un soggetto. Il secondo obiettivo consiste nell'implementazione in ambiente Matlab di tutti i metodi di sintesi individuati, con successiva verifica della loro correttezza. Il terzo obiettivo è effettuare un’analisi di sensibilità di tali indici agli errori più comuni che si possono verificare durante una sessione clinica di gait analysis. Questi sono gli errori di offset, dovuti al mal posizionamento di uno o più marcatori, e gli errori di timing, dovuti ad una non corretta identificazione degli istanti di contatto e di distacco piede-suolo da parte dell’operatore. L'analisi di sensibilità agli errori è di particolare importanza perché permette di valutare l’affidabilità dei metodi di sintesi quando usati in ambito clinico per documentare la variazione del cammino di un soggetto, ad esempio dopo un trattamento. Il quarto obiettivo è l'applicazione degli indici implementati a dati reali. In particolare, si sono utilizzati i metodi precedentemente implementati per descrivere i cambiamenti nel cammino di pazienti con esiti di stroke sottoposti a chirurgia funzionale, valutati prima e ad un mese dall'intervento. La ricerca in letteratura, effettuata con stringhe specifiche sul database PubMed e successiva selezione degli articoli pertinenti, ha portato a collezionare 146 studi con l’identificazione dei seguenti indici: ciclogrammi, curve momento-angolo, indici estratti dalla ground reaction force (GRF) e dalla cinematica articolare complessiva, come il GDI. L’implementazione in Matlab ha portato ad una collezione di function, testate poi su dati sintetici per verificarne la correttezza del codice. L'analisi di sensibilità agli errori mostra che gli indici derivati dai ciclogrammi e dalle curve momento-angolo non sono sensibili alla presenza di offset sui dati, il GDI è sensibile ad errori di offset e timing, con effetti anche di 10 punti su un valore normativo di 100, e gli indici estratti dalla GRF sono sensibili ad errori di timing. Infine, l’applicazione ai dati reali pre-post chirurgia funzionale di pazienti in esiti di stroke mostra, in generale, un miglioramento di tutti gli indici considerati, con maggiore sensibilità per quegli indicatori che si focalizzano sui singoli distretti articolari oggetto di chirurgia, tipicamente l’articolazione di caviglia, rispetto agli indicatori riassuntivi dell’intera cinematica di arto inferiore.