Análisis de la marcha

La marcha es el movimiento que constituye la base de la locomoción humana y es fundamental para la autonomía del individuo. Caminar es la primera forma de ejercicio físico recomendada por las autoridades sanitarias, ya que ayuda a prevenir problemas articulares, cardíacos y pulmonares, acelerando el metabolismo y reduciendo el riesgo de diabetes[1]: no es sorprendente que el restablecimiento de la total eficiencia de la marcha sea el objetivo final de numerosos protocolos terapéuticos.

Caminar no es tan sencillo como parece: la atención cognitiva y la fuerza muscular deben ser adecuadas y estar acompañadas de un buen control motor, esencial para coordinar los inputs sensoriales y la contracción muscular[2]. Una interferencia del movimiento puede influir en varios aspectos, pero siempre se manifiesta con un aumento de la variabilidad y de la asimetría del gesto, comportando compensaciones, ineficiencia y un mayor gasto energético[3].

La presencia de desequilibrios y discinesias siempre ha sido objeto de estudio y con el tiempo se han introducido instrumentos de medida cada vez más refinados que han permitido superar la observación puramente visual, a favor del Gait Analysis (GA) actual[4]. El GA es reconocido como un método de evaluación útil en el campo del estudio del movimiento humano, ya que permite objetivizar el comportamiento motor. En el ámbito clínico, sistemas vídeo, plataformas de fuerza y sondas electromiográficas son comúnmente utilizados para obtener información sobre la cinética, la cinemática y la activación muscular. Un examen completo requiere la participación de muchas figuras profesionales (médico fisiatra, fisioterapeuta, ingeniero biomédico, etc.): el coste total es considerable[5].

La presencia de instrumental voluminoso y de varios operadores que observan el ejercicio puede perjudicar la calidad de la marcha de un paciente. La capacidad de capturar el movimiento humano en un ambiente ecológico (natural) implicaría varios beneficios, como la posibilidad de evaluar diferentes gestos motores con una preparación rápida y mínima, sin un particular involucramiento del sujeto analizado y permitiendo obtener valores más representativos[6]. Para favorecer un mayor uso del GA es cada vez más importante desvincularse del uso de laboratorios grandes y costosos y valerse de tecnologías más flexibles y portátiles, puestas a disposición por el avance tecnológico.

Una de las principales respuestas en este sentido han sido los sistemas inerciales y de medición óptica, como Gyko y Optogait, que permiten el análisis de los valores espacio-temporales y posturales: la cuantificación de estos macro-parámetros durante un programa de recuperación contribuye a la identificación precoz de posibles problemas y sostiene la definición de los pasos sucesivos objetivizando tendencias, mejoras y cambios en los patrones motores específicos.

Los parámetros más importantes y más monitorizados son los siguientes:

  • Duración (en porcentaje sobre el ciclo del paso) de las fases de marcha: como caminar es un movimiento cíclico, el ciclo de la marcha (gait cycle o stride) ha sido tradicionalmente definido como el período de tiempo o la secuencia de eventos o movimientos durante la locomoción que comienza cuando un pie entra en contacto con el suelo y termina al siguiente contacto del mismo pie con el suelo. Cada ciclo de marcha (100%) se divide en fase de apoyo (stance phase, generalmente el 60%) y fase de vuelo (swing phase, 40%). Ambas fases pueden subdividirse ulteriormente en distintas subfases (ver la figura 1).
  • Longitudes del paso y del ciclo de marcha;
  • Parámetros temporales; entre los de mayor importancia encontramos el tiempo de paso (del apoyo del pie al apoyo del pie contra lateral), el tiempo de ciclo y la cadencia.  La fase en la que el pie está en contacto con el suelo puede dividirse ulteriormente en tres subfases caracterizadas por diferentes funciones (ver la figura 2).
  • Velocidad de la marcha.
  • Postura dinámica del tronco; su monitorización permite identificar eventuales movimientos compensatorios de la parte superior del cuerpo (ver la figura 3).

Una vez obtenidos estos valores, es importante evaluar la presencia de asimetrías entre el miembro derecho y el izquierdo, que si son elevadas pueden indicar dificultades de control del equilibrio e ineficiencias en la marcha.

Por último, es importante que la variabilidad del gesto sea contenida, ya que un aumento de su valor podría indicar un mayor riesgo de caída, fragilidad, desviaciones en la función muscular y en el control postural[7].

Fig.1

Figura 1 La imagen representa la subdivisión en fases del ciclo del marcha, gait cycle.

Figura 2 La imagen representa la subdivisión en subfases de la fase de apoyo o stance phase.

Figura 3

Figura 3 La figura muestra los parámetros posturales que se evalúan más comúnmente en el análisis de la marcha: movimientos medio-laterales y antero-posteriores y área de movimiento.

BIBLIOGRAFÍA

[1]          S. Hanson and A. Jones, “Is there evidence that walking groups have health benefits? A systematic review and meta-analysis,” Br. J. Sports Med., vol. 49, no. 11, pp. 710–715, Jun. 2015, doi: 10.1136/bjsports-2014-094157.

[2]          “Human gait and Clinical Movement Analysis - Abu‐Faraj - - Major Reference Works - Wiley Online Library.” https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/047134608X.W6606.pub2 (accessed Sep. 03, 2019).

[3]          “Gait disorders in adults and the elderly.” https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5318488/ (accessed Sep. 03, 2019).

[4]          “The history of gait analysis before the advent of modern computers. - PubMed - NCBI.” https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17306979 (accessed Sep. 09, 2019).

[5]          S. R. Simon, “Quantification of human motion: gait analysis—benefits and limitations to its application to clinical problems,” J. Biomech., vol. 37, no. 12, pp. 1869–1880, Dec. 2004, doi: 10.1016/j.jbiomech.2004.02.047.

[6]          “Capturing Human Motion in Natural Environments - ScienceDirect.” https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2351978915008872 (accessed Sep. 09, 2019).

[7]          J. M. Hausdorff, “Gait variability: methods, modeling and meaning,” J. Neuroengineering Rehabil., vol. 2, p. 19, Jul. 2005, doi: 10.1186/1743-0003-2-19.