Los videos de teléfonos inteligentes de la prueba de sentarse y ponerse de pie predicen la osteoartritis y los resultados de salud en un estudio a nivel nacional

Las afecciones musculoesqueléticas, que abarcan las deficiencias de las articulaciones, los huesos o los músculos, afectan a más de 1500 millones de personas en todo el mundo. Como la mayoría de los problemas de salud, la detección temprana de estos problemas podría potencialmente prevenir trastornos graves, pero hay pocas pruebas cuantitativas y objetivas disponibles para evaluar la salud musculoesquelética.

«Existe una gran necesidad de herramientas económicas y escalables para medir y controlar objetivamente los cambios en la función física, especialmente a medida que la población mundial envejece», explicó Melissa Boswell, Ph.D., becaria postdoctoral en la Universidad de Stanford. «Encontrar formas de evaluar de forma remota la salud musculoesquelética podría ayudar a los diagnósticos, guiar las decisiones de tratamiento y, potencialmente, mejorar la calidad de vida de innumerables personas».

Para abordar este problema, Boswell y sus colegas desarrollaron una herramienta en línea que puede analizar videos caseros tomados con un teléfono inteligente. La herramienta, que se implementó en un estudio a nivel nacional, fue lo suficientemente sensible como para predecir la salud física (evaluada mediante una herramienta de encuesta estandarizada) y la osteoartritis de rodilla o cadera. Los resultados del estudio se describieron recientemente en npj medicina digital.

La herramienta se basa en la prueba de sentarse a levantarse, una evaluación que se explica por sí misma: comenzando desde una posición sentada con los brazos cruzados, un participante se levanta y vuelve a sentarse un total de cinco veces mientras se cronometra. Los tiempos más lentos podrían indicar una fuerza reducida en la parte inferior del cuerpo, o una condición que afecta el sistema musculoesquelético, o simplemente el envejecimiento, explicó Boswell, y señaló que la prueba en sí misma no es una medida precisa de la función física. Aquí es donde entran en juego los análisis cinemáticos (que evalúan el movimiento). Al evaluar cosas como los ángulos y las aceleraciones de diferentes partes del cuerpo durante el movimiento, se pueden hacer predicciones más definitivas de la salud musculoesquelética.

Así es como funciona su herramienta: con un teléfono inteligente, alguien toma un video del participante que realiza la prueba de sentarse y ponerse de pie, que luego se carga en la aplicación. La herramienta combina un algoritmo de código abierto para la estimación de la pose del participante con algoritmos personalizados que calculan el tiempo que tarda el participante en completar la prueba junto con factores cinemáticos, como los ángulos de las articulaciones durante el movimiento. Los participantes también realizan una encuesta para ingresar información demográfica y completan un cuestionario para evaluar factores como la fatiga, el dolor, la angustia emocional y la función física general. También se preguntó a los participantes si tenían un diagnóstico clínico previo de osteoartritis.

Debido a que el estudio fue accesible para muchas personas, la participación fue notablemente mayor que en los ensayos de biomecánica tradicionales. «Las investigaciones del movimiento humano generalmente se han limitado a laboratorios de biomecánica equipados con equipos técnicos y costosos», explicó Boswell.

En su estudio a nivel nacional, Boswell y sus colegas incorporaron datos de 405 participantes de 35 estados de EE. UU., con personas que enviaron videos en poco más de un mes. «Nuestro estudio tuvo más de 35 veces la cantidad media de sujetos en comparación con los estudios tradicionales de biomecánica», anotó. La edad de los participantes osciló entre 18 y 96 años, con una media de edad de 37,5 años.

De manera similar a las evaluaciones clínicas y de laboratorio anteriores, los investigadores encontraron que un ángulo máximo del tronco más grande, es decir, inclinarse más hacia adelante, al estar de pie podría predecir la osteoartritis, incluso cuando se controla una variedad de factores, como la edad, el sexo o el índice de masa corporal. (IMC). Al igual que estudios biomecánicos anteriores, la herramienta encontró que los tiempos más largos para completar la prueba de sentarse y ponerse de pie estaban asociados con una puntuación de salud física más baja, un IMC más alto y una edad más avanzada. Estos resultados sugieren que las evaluaciones basadas en teléfonos inteligentes en el hogar pueden ser factibles para futuros estudios biomecánicos.

Debido a que su ensayo tuvo una población de participantes diversa, los investigadores pudieron evaluar cómo los factores demográficos podrían estar asociados con las diferencias biomecánicas. Cuando compararon los dos grupos étnicos más grandes en su estudio, encontraron que los 243 participantes blancos tenían diferencias significativas en el ángulo del tronco durante la prueba de sentarse y pararse en comparación con los 103 participantes asiáticos, incluso después de tener en cuenta otras variables.

«Este hallazgo indica que no podemos asumir similitudes entre grupos raciales y étnicos y destaca la importancia de muestras más diversas en los estudios biomecánicos», dijo Boswell. «Es probable que estas diferencias funcionales se deban a factores subyacentes como la movilidad o la fuerza, o incluso a las desigualdades en la salud, que no se capturaron en este estudio».

Los investigadores también encontraron una característica biomecánica (específicamente, inclinarse hacia adelante más rápidamente al estar de pie) que se asoció significativamente con una puntuación de salud mental más alta. «Es emocionante ver las posibles relaciones entre la salud mental y la forma en que nos movemos», dijo Boswell. Sin embargo, enfatizó que las relaciones entre las diferencias biomecánicas y la raza/origen étnico o el estado de salud mental observadas en su estudio son principalmente generadoras de hipótesis y requerirán una investigación de seguimiento.

«Este estudio destaca que los datos recopilados por ellos mismos se pueden usar para evaluar la función física y la salud musculoesquelética, lo que permite a los pacientes participar en un estudio biomecánico desde la comodidad de su hogar», dijo Moria Bittmann, Ph.D., directora del programa en la división de Discovery Science & Technology del Instituto Nacional de Imágenes Biomédicas y Bioingeniería (NIBIB). «Estudios como estos proporcionan evidencia adicional de que las aplicaciones basadas en teléfonos inteligentes pueden ayudar a facilitar los ensayos clínicos descentralizados y pueden empoderar a las personas para que asuman un papel activo en su salud».

«Constantemente se desarrollan herramientas nuevas y mejoradas de aprendizaje automático para estimar el movimiento humano (y mucho más), que tienen el potencial de tener un impacto profundo en la atención médica a través del monitoreo móvil de la salud», dijo el autor principal del estudio, Scott Delp, Ph.D. , profesor de la Universidad de Stanford.

«Pero simplemente construir nuevas herramientas de IA no es suficiente. Para tener un impacto real, necesitamos traducir estas nuevas herramientas al mundo, hacerlas utilizables para la persona promedio y para las poblaciones vulnerables, y evaluar rigurosamente su capacidad para brindar información importante». medidas clínicas».

Proporcionado por el Instituto Nacional de Imágenes Biomédicas y Bioingeniería