MODELAGEM EM REABILITAÇÃO PARA ESTUDO DO CONTROLE POSTURAL

Contextualização
O adequado controle da estabilidade postural do corpo é uma característica essencial para realização das atividades da vida diária, da prática esportiva e de praticamente todas as outras ações motoras estáticas ou dinâmicas (SOUSA; SILVA; TAVARES, 2012). Clinicamente, as deficiências no controle da estabilidade postural aumentam o risco de queda e estão associadas a uma variedade de deficiências físicas, incluindo aquelas observadas no envelhecimento, e em condições vestibulares e neurológicas dentre outras. Fatores de risco intrínsecos importantes relacionados ao controle da estabilidade postural nesse cenário incluem o sistemas sensorial, cognitivo e neuromuscular (DEANDREA et al., 2010).
Compreender os mecanismos do controle da estabilidade corporal é uma grande busca na análise e reabilitação do movimento humano, com possíveis impactos desde a prevenção de quedas em idosos até a proposição de intervenções de reabilitação física para populações com alto risco de quedas. Neste contexto, modelos computacionais podem ser muito úteis para analisar o controle da estabilidade postural do corpo.

Desenvolvimento
O controle da estabilidade postural pode ser apresentado como um problema de otimização (PORTO; LEMOS; FERREIRA, 2019; PORTO; LEMOS; SÁ FERREIRA, 2020). Em matemática, otimização se refere a um conjunto de métodos de resolução de problemas com o objetivo de minimizar ou maximizar uma função de custo quantitativa, escolhendo sistematicamente os valores de uma ou mais variáveis ​​de um conjunto viável de valores até um \”melhor\” valor – ou seja, um mínimo ou máximo da função-custo – é encontrado (KOLDA; LEWIS; TORCZON, 2003). Para tarefas motoras naturais, as funções de custo podem ser alguma combinação de velocidade, precisão, esforço e eficiência que minimiza aspectos como incerteza sensorial e variabilidade motora ou força muscular e fadiga.
No contexto da posturografia, sabe-se que o sistema nervoso central usa um controle motor intermitente de estratégias de movimento tornozelo-quadril; que o sistema nervoso central visa um deslocamento mínimo do corpo nas direções anteroposterior e mediolateral, de modo que maiores deslocamentos sugerem pior controle postural e o valor ótimo da função-custo é um vale; e o vetor de deslocamento do centro de pressão (conforme registrado por plataforma de força) é uma possível função-custo a ser minimizada porque carrega informações sobre a atividade muscular total para controlar o centro de massa do corpo.
Com base nas premissas anteriores, três requisitos principais para um processo de otimização eficiente tem sido investigados: declive, estabilidade e convergência. A propriedade de declive significa que uma determinada sequência de valores da função de custo é decrescente (não crescente). A propriedade de estabilidade significa que perturbar um valor localmente ótimo ainda pode resultar em uma solução globalmente ótima. Finalmente, a convergência é a capacidade de localização de um valor mínimo global da função-custo (KOLDA; LEWIS; TORCZON, 2003).
Modelos desse processo de otimização têm mostrado que as restrições visuais, de suporte e de atenção exigem: (1) uma busca mais rápida por vales locais e um tempo geral mais curto para a recuperação após um aumento transitório no deslocamento corporal; (2) vales locais mais altos com variabilidade aumentada e valores ótimos locais diminuídos; e (3) um vale global mais alto com uma diferença maior dos vales locais. Estas evidências dão suporte à hipótese de que as restrições sensoriais, biomecânicas e cognitivas afetam as propriedades de otimização ao atingir a estabilização de todo o corpo na postura ereta. Também já foi verificado que a medição média de 3 testes posturográficos (30 s cada) resulta em confiabilidade de excelente a aceitável para derivar tais propriedades (PORTO; LEMOS; FERREIRA, 2019; PORTO; LEMOS; SÁ FERREIRA, 2020).

Considerações finais
O controle da estabilidade na postura ereta pode ser estudada aplicando modelos com variáveis que caracterizam as propriedades de declive, estabilidade e convergência dos processos de otimização matemática para a minimização do deslocamento do centro de pressão. A configuração biomecânica visual do corpo e as restrições de atenção afetam imediatamente essas propriedades. Tais propriedades de otimização podem ser obtidas de modo confiável para avaliação do controle da estabilidade postural.

Referências
DEANDREA, S. et al. Risk factors for falls in community-dwelling older people: A systematic review and meta-analysis. Epidemiology, v. 21, n. 5, p. 658–668, 2010.
KOLDA, T. G.; LEWIS, R. M.; TORCZON, V. Optimization by direct search: New perspectives on some classical and modern methods. SIAM Review, v. 45, n. 3, p. 385–482, 2003.
PORTO, C.; LEMOS, T.; FERREIRA, A. S. Analysis of the postural stabilization in the upright stance using optimization properties. Biomedical Signal Processing and Control, v. 52, p. 171–178, jul. 2019.
PORTO, C.; LEMOS, T.; SÁ FERREIRA, A. Reliability and robustness of optimization properties for stabilization of the upright stance as determined using posturography. Journal of Biomechanics, v. 103, p. 109686, 2020.
SOUSA, A. S. P.; SILVA, A.; TAVARES, J. M. R. S. Biomechanical and neurophysiological mechanisms related to postural control and efficiency of movement: A review. Somatosensory & Motor Research, v. 29, n. 4, p. 131–143, 25 dez. 2012.