Reentrenamiento de la marcha para reducir las caídas: un estudio experimental para un uso escalable y personalizado...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería biomédica
• Salud digital
• Tecnología de rehabilitación

Sus antecedentes:

• Las afecciones neurológicas relacionadas con la edad afectan a la movilidad, lo que lleva a caídas y a una menor calidad de vida.
• Los servicios actuales de entrenamiento de la marcha son costosos e inaccesibles en el Reino Unido, lo que plantea un desafío para la salud pública.
• Las tecnologías móviles escalables ofrecen una solución potencial para la mejora de la movilidad asequible y accesible.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la eficacia preliminar de una nueva aplicación para teléfonos inteligentes para la evaluación personalizada de la movilidad y la marcha.
• Demostrar la capacidad de la aplicación para facilitar el entrenamiento de la marcha a través de señales auditivas.
• Explorar el potencial de la tecnología de teléfonos inteligentes para mejorar las intervenciones de salud pública.

Principales métodos:

• Se reclutaron 10 adultos sanos (22-46 años) sin problemas de movilidad.
• Los participantes llevaron un teléfono inteligente en la parte inferior de la espalda durante dos pruebas de caminata (ritmo seleccionado por ellos mismos y +10% de ritmo con señales auditivas).
• Se compararon los datos de la marcha derivados de los teléfonos inteligentes con un sistema de referencia estándar (Opal Mobility Lab, APDM) utilizando coeficientes de correlación.

Principales resultados:

• Se observó una gran concordancia entre la aplicación para teléfonos inteligentes y el sistema de referencia (r de Pearson ≥ 0,858, ICC ≥ 0,911).
• Las señales auditivas personalizadas aumentaron la cadencia media en un 11%, lo que indica una buena adherencia.
• La aplicación midió con éxito las características de la marcha clínicamente relevantes.

Conclusiones:

• La aplicación para teléfonos inteligentes demuestra la idoneidad para la evaluación y la capacitación de la marcha personalizada.
• Esta tecnología escalable presenta un método accesible y asequible para mejorar la movilidad y reducir el riesgo de caídas.
• La investigación futura debe investigar la eficacia de la aplicación en adultos mayores con afecciones neurológicas y recopilar datos de la experiencia del usuario.