Relatório Final de Iniciação Científica - DESENVOLVIMENTO DE UM ALGORITMO EM LINGUAGEM R PARA DISCRIMINAR E CARACTERIZAR A DOENÇA DE PARKINSON
| Main Authors: | Viviane da Conceição Lima, Adriano de Oliveira Andrade |
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| Format: | info Lainnya |
| Bahasa: | por |
| Terbitan: |
, 2020
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| Subjects: | |
| Online Access: |
https://zenodo.org/record/4130004 |
Daftar Isi:
- A doença de Parkinson (DP), manifestada por uma síndrome extrapiramidal marcada por tremor, rigidez, bradicinesia, entre outros aspectos, é uma enfermidade neurodegenerativa crônica e progressiva. Esses sintomas comprometem as habilidades motoras, realizadas principalmente pelas mãos e dedos, essenciais para as atividades diárias como vestir-se, carregar objetos e cuidar da higiene pessoal. Atualmente, uma das medidas mais utilizadas pelos profissionais da saúde é a aplicação de escalas clinicas que dependem de análise subjetiva. Considerando esse âmbito de identificação, o objetivo desta pesquisa foi avaliar os sinais inerciais durante a execução de uma atividade motora e estudar seus parâmetros e variáveis estatísticas, a fim de encontrar resultados quantitativos que pudessem ser relacionadas com a doença de Parkinson. Para isso, o estudo contou com dois grupos distintos de indivíduos, grupo GC e grupo DP. O grupo GC foi formado por indivíduos hígidos e o grupo DP por indivíduos diagnosticados com a doença de Parkinson, que apresentavam tremor visível na mão ocasionado pela doença. Ambos os grupos tiveram sensores inercias posicionados em um acessório e executaram uma tarefa predefinida. Os dados adquiridos foram filtrados, processados e analisados a fim de se obter informações sobre a influência do tremor durante o movimento realizado. Calculou-se duas características a partir do correlograma gerado pela aplicação da função de autocorrelação (FAC): (i) a área normalizada sob a curva (AuC); (ii) a diferença entre picos e vales correspondentes a partir dos correlogramas de referência e estimados (v_mm). Essas características permitiram a discriminação entre os padrões de desenho dos grupos CG (v_mm = 0,154 ± 0,063, AuC = 0,204 ± 0,040) e PD (v_mm = 0,239 ± 0,085, AuC = 0,179 ± 0,033). Após a verificação da normalidade (Shapiro-Wilk, p> 0,05), o teste t foi aplicado para confirmar as diferenças significativas entre os grupos (p <0,05). O tamanho do efeito d de Cohen (p <0,05) foi médio (0,730) para AuC e grande (1,252) para v_mm. Desse modo, a realização deste trabalho resultou em uma ferramenta capaz de avaliar o desempenho motor de indivíduos saudáveis e pessoas com DP.