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Vol. 52. Núm. 5.
Páginas 249-252 (Septiembre - Octubre 2017)
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Vol. 52. Núm. 5.
Páginas 249-252 (Septiembre - Octubre 2017)
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Reproducibilidad de los tiempos de ejecución de la prueba de Timed Up and Go, medidos con acelerómetros de smartphones en personas mayores residentes en la comunidad
Reproducibility of quantifying Timed Up and Go test, measured with smartphone accelerometers in older people living in the community
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Jorge Campillay Guzmána,
Autor para correspondencia
jcampillay@santotomas.cl

Autor para correspondencia.
, Ricardo Guzmán Silvab, Rodrigo Guzmán-Venegasc
a Centro de Investigación en Gerontología Aplicada (CIGAP), Universidad Santo Tomás, Sede Antofagasta, Chile
b Centro de Investigaciones Médicas del Instituto Traumatológico (CIMIT), Santiago, Chile
c Laboratorio Integrativo de Biomecánica y Fisiología del Ejercicio (LIBFE), Universidad de Los Andes, Santiago, Chile
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Estadísticas
Figuras (1)
Tablas (2)
Tabla 1. Características demográficas de la muestra (n=35)
Tabla 2. Coeficiente de correlación intraclase para cada subetapa del TUG
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Resumen
Introducción

Las unidades de medición inercial (UMI) incorporadas en los teléfonos inteligentes (smartphones) permiten registros que concuerdan con los obtenidos por instrumentos de laboratorio, por lo cual sería factible el uso de smartphones para el registro de parámetros cinemáticos como la velocidad y aceleración, permitiendo mayor robustez en los análisis de test que evalúan el riesgo de caídas en personas mayores (PM) residentes en la comunidad, tales como el Timed Up and Go (TUG).

Método

35 PM de sexo femenino residentes en la comunidad, usuarias de los Centros de Salud Familiar (CESFAM) Juan Pablo II y Corvallis de la ciudad de Antofagasta, Chile, fueron evaluadas con el TUG; simultáneamente se registró la aceleración y velocidades lineal y angular utilizando un smartphone equipado con una UMI tridimensional. Mediante un macro computacional se determinaron los tiempos de inicio y fin de cada subetapa del test por 2 observadores independientes. La reproducibilidad de los subtiempos de cada subetapa del TUG fue evaluada con el coeficiente de correlación intraclase (CCI).

Resultados

El CCI para el tiempo de las subetapas tuvo valores de entre 0,78-0,99, con intervalo de confianza aceptable (0,45-1,00), constituyendo un registro reproducible y confiable para la valoración del riesgo de caídas en PM autovalentes de la comunidad.

Conclusiones

La reproducibilidad de los tiempos de las subetapas del TUG registradas con UMI de un smartphone permiten su uso para la práctica clínica con grupos de PM, mejorando la evaluación y la prevención del riesgo de caída.

Palabras clave:
Reproducibilidad
Acelerometría
Personas mayores
Smartphone
Timed Up and Go
Abstract
Introduction

Inertial Measurement Units (IMU) incorporated in smartphones can provide records that match registers obtained by laboratory instruments. This means that the use of smartphones would be feasible for recording three-dimensional kinematics parameters like velocity and acceleration, enabling more robust analyses, such as the Timed Up and Go (TUG) test, that assess the risk of falls older people (OP) living in the community.

Method

The study included 35 female OP, users of the Family Health Centres (CESFAM) Juan Pablo II and Corvallis from Antofagasta city, Chile. They were evaluated with the TUG, with linear and angular acceleration and velocity being recorded simultaneously using a smartphone equipped with a three-dimensional IMU. Using a computer macro application, the start and end time of each sub-stage of the test was determined by two independent observers. Reproducibility of the times of each sub-stage of TUG was assessed using the Intraclass Correlation Coefficient (ICC).

Results

The ICC gave values of 0.78 to 0.99, with an acceptable confidence interval, (0.45-1.00), thus providing a reproducible and reliable recording.

Conclusions

The reproducibility of the times of the sub-stages of TUG, recorded with inertial measurement units from a smartphone enables it to be used in clinical practices with OP groups, in order to improve the evaluation and prevention of the risk of falls.

Keywords:
Reproducibility
Accelerometry
Older people
Smartphone
Timed Up and Go
Texto completo
Introducción

Los acelerómetros son considerados como unidades de medición inercial (UMI), los cuales han resultado útiles para evaluar el movimiento. Estos dispositivos han demostrado una buena capacidad de detectar adecuadamente eventos del movimiento humano y, en particular, una excelente reproducibilidad en la evaluación de las fases de la marcha de las personas mayores (PM)1, habiendo además demostrado su utilidad para evaluar tareas motoras en ambientes habituales2. También han demostrado buena correlación con test clínicos y en la discriminación entre PM con y sin riesgo de caídas3. La prueba de Timed Up and Go (TUG)4 es un test clínico ampliamente utilizado para valorar el riesgo de caída5,6. La instrumentación de este test con acelerometría ha permitido la evaluación de las subetapas del test, tales como la transición de sedente a bípedo y el giro7.

En los dispositivos de comunicación móvil o smartphones se ha incorporado tecnología cada vez más avanzada, la cual incluye, entre otros, las UMI compuestas por acelerómetros, giroscopios y magnetómetros. Mellone et al.8 estudiaron y describieron la concordancia entre los datos capturados por las UMI de los smartphones y los obtenidos con sistemas de captura de movimiento de laboratorio. Dichas investigaciones demostraron que existe una buena concordancia entre ambos dispositivos, de modo que la utilización de las UMI de los smartphones como instrumentos de evaluación y seguimiento en la población se ha hecho factible. Sin embargo, se desconoce si los registros de acelerometría realizados con un smartphone permiten evaluar, con una alta reproducibilidad, el tiempo de las subetapas de la prueba funcional TUG. Por ello, el objetivo del presente estudio fue evaluar la reproducibilidad de los tiempos transcurridos entre el inicio y el final de las subetapas del test TUG registrados con un smartphone en PM residentes en la comunidad.

MétodoVoluntarios

Mediante un muestreo consecutivo no probabilístico, se reclutaron 35 mujeres mayores de 65 años residentes en la comunidad, usuarias de los Centros de Salud Familiar (CESFAM) de Corvallis y Juan Pablo II en la ciudad de Antofagasta, Chile. A todas las voluntarias se les aplicó el Examen Anual de Medicina Preventiva del Adulto Mayor (EMPAM), el cual incluye la ejecución del test TUG. Todas las voluntarias dieron su consentimiento informado de manera escrita. Los procedimientos de este estudio fueron aprobados por el comité de ética del Servicio de Salud de Antofagasta. Las características demográficas de la muestra se presentan en la tabla 1.

Tabla 1.

Características demográficas de la muestra (n=35)

Variable  Promedio±DE   
Edad  76,2±5,2   
Peso  87,4±10,3   
Comorbilidada  Frecuencia absoluta  Porcentaje 
Artrosis de cadera y rodilla  21  60,0 
Artrosis de rodilla  25,7 
Hipertensión arterial  16  45,7 
Diabetes mellitus tipo 2  17  48,6 
Historia de caída previab  13  37,1 

DE: desviación estándar.

a

La mayor parte de las personas mayores de la muestra tenían más de un tipo de comorbilidad asociada.

b

Autorreporte en la consulta: ¿ha sufrido caídas en los últimos 3 meses?

Procedimiento

El test clínico TUG fue aplicado por fisioterapeutas experimentados siguiendo el protocolo establecido por el Manual de prevención de caídas en el adulto mayor del Ministerio de Salud de Chile9. Durante la ejecución del TUG, se registró las cinemáticas lineal y angular asociadas a la prueba mediante una UMI integrada en un smartphone (iPhone 4, Apple Inc.) que se ubicó en el tronco, a la altura de la tercera vértebra lumbar (L3), de acuerdo con el procedimiento descrito por Moe-Nilssen y Helbostad10, fijándolo por medio de una cincha ajustable. Los registros de acelerometría se capturaron con una frecuencia de 100Hz, usando la aplicación Sensor Data (Wavefront Labs, 2010). Antes de comenzar la prueba, se determinaron los valores de referencia para la UMI. Para ello se solicitó a cada persona mantenerse quieta, sentada en una silla y con su tronco recto, durante 3s. Luego, cada voluntaria fue instruida para realizar el TUG, el cual consistió en levantarse de una silla estándar, sin apoyar los brazos y de 0,47m de altura, para luego caminar a una velocidad natural hasta un cono a 3m de distancia, girar y volver a sentarse en la misma silla.

Los datos recolectados fueron analizados en un ordenador personal. Las señales de aceleración fueron procesadas según lo descrito por Mellone11. Las variables de análisis fueron los tiempos de inicio y fin de las siguientes subetapas del test TUG. i) Transición sedente-bípedo: tiempo medido entre el despegue de la silla hasta que se alcanzó la posición bípeda. ii) Giro en 180°: tiempo requerido para dar la vuelta al cono en 180°. iii) Marcha: tiempo transcurrido entre el fin de la transición sedente- bípedo y el inicio de la transición bípedo-sedente. iv) Transición bípedo-sedente: tiempo requerido para pasar de la posición bípeda a la sedente sobre la silla. v) Duración total del TUG: tiempo entre el inicio del sedente-bípedo y el fin del bípedo-sedente. La figura 1 presenta un esquema de cada subetapa.

Figura 1.

Esquema de las subetapas de la prueba TUG, esquema de señal y propuesta de puntos candidatos por cada observador.

ω: velocidad angular alrededor del eje medio-lateral; a: aceleración antero-posterior; ms: milisegundos; O1: punto de inicio determinado por observador 1; O2: punto de inicio determinado por observador 2; t: tiempo; tbts: tiempo de transición de bípedo a sedente; tgiro: tiempo durante el giro en 180°; tmarcha: tiempo del periodo de marcha; tstb: tiempo de transición de sedente a bípedo; ttug: tiempo total del TUG; TUG: Timed Up and Go.

(0,18MB).

La reproducibilidad de los tiempos registrados en la aplicación fue evaluada mediante el coeficiente de correlación intraclase (CCI). Para ello, se utilizó un análisis de varianza de una vía con un intervalo de confianza del 95%. Además se consideraron los efectos de la variabilidad entre voluntarias y entre las medidas de cada una de las subetapas. Los CCI fueron interpretados según lo propuesto por Landis y Koch12 (0: pobre; 0,01-0,20: leve; 0,21-0,40: regular; 0,41-0,60: moderado; 0,61-0,80: substancial y 0,81-1,00: casi perfecto). Para el análisis estadístico se usó el paquete estadístico Stata 12 (Stata Corp. 4905 Lakeway Drive. College Station, Texas 77845 EE.UU.).

Resultados

El procesamiento de la señal en el dominio del tiempo ejecutado a través de un macro computacional ejecutado en Matlab© (MathWorks Inc. R 2014b) permitió la determinación de los puntos de inicio y fin de las subetapas del TUG, obteniendo de esta forma el tiempo medido en milisegundos transcurrido en cada una por 2 observadores en forma independiente. Las diferencias absolutas entre los tiempos determinados por los observadores variaron entre 1 y 80ms (X¯=42,17 ms) para las subetapas con mejor reproducibilidad y entre 55 y 1.003ms (X¯=312,77 ms) para las subetapas con menor reproducibilidad. Los registros con mejor reproducibilidad fueron los tiempos de marcha y el tiempo total del TUG. Por su parte, el registro con más baja reproducibilidad fue el tiempo de giro, lo que podría corresponder a la dificultad que representa el establecimiento del tiempo peack de la señal del giroscopio en su eje vertical. La determinación del tiempo total del TUG permitió clasificar a 11 PM (31%) con riesgo de caída, con un tiempo total mayor o igual a 15s de acuerdo con el Manual de prevención de caídas en el adulto mayor del Ministerio de Salud de Chile9, coincidiendo con la clasificación efectuada por medio del cronometrado clínico de la prueba ejecutado de forma simultánea con cronómetro digital. Los CCI, con sus respectivos intervalos de confianza para cada subetapa del test TUG, se presentan en la tabla 2.

Tabla 2.

Coeficiente de correlación intraclase para cada subetapa del TUG

Variable  CCI (IC 95%)  Clasificación cualitativaa 
tbts  0,96 (0,91-1,00)  Casi perfecta 
tgiro  0,78 (0,45-0,96)  Sustancial 
tmarcha  0,99 (0,99-1,00)  Casi perfecta 
tstb  0,94 (0,86-1,00)  Casi perfecta 
ttug  0,99 (0,99-1,00)  Casi perfecta 

CCI: coeficiente de correlación intraclase; IC 95%: intervalo de confianza al 95%; tbts: tiempo de transición de bípedo a sedente; tgiro: tiempo durante el giro en 180°; tmarcha: tiempo del periodo de marcha; tstb: tiempo de transición de sedente a bípedo; ttug: tiempo total del TUG; TUG: Timed up and Go.

a

Según Landis y Koch12.

Discusión

El análisis cinemático por medio de sistemas de análisis de movimiento de laboratorio ha demostrado su capacidad de diferenciar entre PM frágiles y personas jóvenes, particularmente las transiciones sedente-bípedo, bípedo-sedente y duración total de TUG13. El registro de acelerometría de laboratorio ha sido ampliamente utilizado para caracterizar y diferenciar las características de las PM autovalentes, frágiles o con enfermedades neurológicas14, siendo las transiciones sedente-bípedo, bípedo-sedente y giro las más utilizadas. Galán-Mercant y Cuesta-Vargas utilizaron la UMI de un smartphone Iphone 4© para registrar parámetros cinemáticos lineales y angulares de las transiciones sedente-bípedo y bípedo-sedente en forma aislada, demostrando diferencias entre PM frágiles y no frágiles15 en una muestra con características demográficas similares a las del presente estudio, sin embargo, sus conclusiones se basan en el análisis de la diferencia de promedios de los valores máximos de las aceleraciones lineal y angular, sin reportar el tiempo transcurrido en las transiciones. El presente estudio es el primero que se centra en el análisis de la reproducibilidad de los tiempos transcurridos en las transiciones y subetapas del TUG por medio de UMI de un smartphone, ya que los valores del registro de aceleración pueden contener artefactos propios de un dispositivo que se fija en el cuerpo de una persona y pueden contener registros de aceleración del propio dispositivo, confundiendo su magnitud.

Conclusión

Los tiempos de las subetapas del TUG medidas a través de UMI de smartphone son altamente reproducibles, lo que podría permitir extender su uso en el área clínica, particularmente en atención primaria, posibilitando el registro de los test que se ejecutan de manera habitual a los usuarios y la generación de datos normativos en población chilena. Contar con tales registros podría facilitar el diseño de una aplicación para smartphone que permita detectar aquellos casos que estén fuera del rango que se establezca esperable para la variabilidad de cada subetapa, ofreciendo una mejora sustancial al actual proceso de evaluación, promoción y prevención, así como en la planificación y programación de estrategias de intervención que complementen las actuales guías diseñadas al efecto.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

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