Monitoramento em Tempo Real do Efeito Terapêutico de Pressão Aplicada por Faixas Compressivas para Tratamento da Doença de Parkinson

Resumo

A Doença de Parkinson (DP) é uma doença neurodegenerativa progressiva que atua principalmente na substância nigra do sistema extra-piramidal cerebral, comprometendo a motricidade do indivíduo, através de sintomas como tremores, bradicinesia, rigidez muscular e instabilidade postural. A base fisiopatológica da doença reside na degeneração de neurônios dopaminérgicos, essenciais para a transmissão de impulsos nervosos que controlam os movimentos (HELY, 2008). Com uma prevalência global estimada em 6,1 milhões de indivíduos em 2016 e que continua a crescer com o envelhecimento populacional, a DP representa um desafio clínico significativo, especialmente em idosos acima de 65 anos (GBD, 2016).  Para quantificar a atual subjetividade e o empirismo presentes na avaliação terapêutica de pacientes com DP, o presente estudo descreve o desenvolvimento e a validação de um sistema eletrônico portátil e vestível. O objetivo central do trabalho é quantificar e monitorar em tempo real a pressão exercida por faixas elásticas compressivas denominadas Therabands, utilizadas pela Terapia Ocupacional como forma de tratamento para o aumento da autonomia dos pacientes acometidos pela DP (STURKENBOOM, 2014). A metodologia foi segmentada no projeto de um hardware (HW) embarcado para realizar a aquisição de dados em tempo real e no desenvolvimento de uma plataforma de software (SW) para monitoramento da leitura dos dados em tempo real, e a sua visualização. O sistema de hardware embarcado consiste principalmente em um dispositivo portátil fundamentado no microcontrolador Arduino Mega 2560 muito utilizado em prototipações (PEREIRA, 2013). Este, programado em C++, integra-se a três sensores de força FSR402 de alta sensibilidade (ORLACCHIO, 2011), colocados em invólucros fabricados por processos de manufatura aditiva em Impressoras 3D (VENTOLA, 2014). Os três sensores são então posicionados estrategicamente em um dos membros superiores do paciente, sendo dois no antebraço e um no braço, e capturam sinais analógicos de tensão, que são digitalizados pelos conversores analógico-digitais do microcontrolador. Após a coleta dos dados, os sinais brutos são processados para a sua conversão para pressão em Pascals (Pa) ou em Kilograma-Força por Centímetro Quadrado (KgF/cm2) conforme a necessidade do usuário e baseada em uma calibração realizada dentro do próprio software de interface, sendo transmitidos continuamente via comunicação serial a um computador. A plataforma de software, desenvolvida na linguagem de programação Python, atua como uma interface visual para o Terapeuta Ocupacional consiga organizar as leituras de uma forma interativa, que facilite a sua análise, de acordo com as respostas de cada paciente. O sistema foi adaptado para gerenciar a recepção, armazenamento e visualização dos dados em tempo real (VALERIANI, 2018). As informações são registradas em um banco de dados relacional modelado para o contexto de sessões clínicas e exibidas em tempo real para o terapeuta e o paciente por meio de gráficos dinâmicos. A validação do sistema desenvolvido foi realizada através da aplicação do Teste de Função Manual de Jebsen-Taylor (JEBSEN, 2005) utilizado atualmente no monitoramento do desempenho da função motora em um grupo de voluntários saudáveis, onde tiveram seus dados verificados para as métricas conforme os registros da literatura. Os resultados preliminares nesta etapa atestam a funcionalidade do protótipo, demonstrando sua capacidade de discriminar diferentes níveis de pressão (ARRUDA, 2023) e a intensidade de tremores (BARBOSA, 2022), permitindo assim, a geração de uma base de dados quantitativa e fidedigna ao valor real de acordo com a calibração. A plataforma já foi aprovada pelo comitê de ética em pesquisa, e está pronta para avançar para estudos clínicos longitudinais, visando avaliar sua eficácia na quantificação da reabilitação motora e determinação dos perfis neurais individuais dos pacientes acometidos pela doença neurodegenerativa.