Efecto de un programa de ejercicios dirigidos a minimizar los movimientos compensatorios, a nivel proximal, de la extremidad superior afecta a niños con Parálisis Cerebral Unilateral durante la ejecución de actividades bimanuales, valorado con Inteligencia Artificial. Ensayo Clínico Aleatorio

La parálisis cerebral unilateral espástica (PCUE) produce una alteración del hemicuerpo contralateral, siendo mayor la afectación de la extremidad superior (ES) y presentando déficits motores y de control postural que dificultan sus actividades de la vida diaria. Este último déficit se origina por las dificultades de desempeño bimanual y desencadenan en el desarrollo compensaciones corporales. La evidencia científica indica que el trabajo en la parte proximal de esta ES más afecta mejora la funcionalidad bimanual del niño.

Resumen Ejecutivo
En este proyecto se diferencian 3 fases. En primer lugar, se validará la herramienta DeepLabCut (IA) y se extraerán sus características cinemáticas. Seguidamente, se llegará a un consenso de expertos sobre la pauta de ejercicios de tronco y de la parte proximal de las EEES. Y, por último, se realizará un ensayo clínico aleatorio para comprobar si estos ejercicios disminuyen las compensaciones y reflejan una mejora en la función bimanual de los niños con PCUE.

Contexto y Justificación
El proyecto propone una nueva metodología para identificar objetivamente las compensaciones de los pacientes con PCUE. El programa consensuado entre expertos y la consiguiente comprobación de su correcto funcionamiento en casa supondría un avance para la fisioterapia pediátrica puesto que comportaría la introducción de un nuevo foco de atención en el proceso de neurorrehabilitación con los niños con Parálisis Cerebral Unilateral.

Objetivo General
Validar mediante aprendizaje profundo (IA) la detección sin marcadores de las trayectorias del movimiento en un programa remoto de ejercicios motores focalizados en la parte proximal de las EESS de los niños con PCUE de 8-16 años (niveles I-II según el “Manual Ability Classification System”) ya partir de esa información inferir si se produce una disminución de las compensaciones y la mejora del desempeño bimanual.

Objetivos Específicos

• Validar si la herramienta computacional DeepLabCut (IA) permite extraer correctamente trayectorias del movimiento escapular en pacientes con PCUE.
• Diseñar las características numéricas y objetivas que permitan diferenciar entre pacientes con PCUE y sin patología del neurodesarrollo a partir del registro cinemático de las trayectorias del movimiento del tronco y de cintura escapular en población pediátrica.
• Diseñar un índice a partir de las trayectorias cinemáticas para poder evaluar objetivamente los mecanismos de compensación en niños con PCUE
• Establecer un consenso por expertos sobre la pauta de ejercicios diseñada para la disminución de los movimientos compensatorios del tronco y de la parte proximal de las extremidades superiores en niños con PCUE.

FASE I

Para el registro de los datos se obtendrán 2 vídeos de ambos sujetos en los que se extraerán las trayectorias de los marcadores de los movimientos.

Características del registro de vídeo:

• Modelo Cámara del proyecto
• Resolución de la cámara
• Posición de la cámara: Colocada en un trípode a 30 cm de distancia hacia trasera donde el paciente está sentado.
• Enmarcar y centrar el vídeo en la zona de ambos hombros hasta la base de los glútenes
• Fondo blanco y liso
• Posición del sujeto: En sedestación en un taburete sin soporte y los pies deben tocar planos en el suelo.
• Se ha escogido el plano posterior dado que es donde se pueden observar mejor las compensaciones.

Las actividades de la vida diaria bimanuales (AVD) a desarrollar serán las siguientes:

• Desenroscar el tapón de una botella.
• Poner pegamento de barra en un papel.
• Subirse la cremallera de una chaqueta.
• Quitarse esta chaqueta.
• Llevar una bandeja.
• Peinarse la parte posterior de la cabeza.
• Tocarse la parte lumbar de la espalda.

Las 5 primeras forman parte del test Childrens Hand-use Experience Questionaire 2.0 (CHEQ 2.0). Éstas son actividades de la vida diaria que acentúan las descompensaciones además de que abarcan todos los movimientos que realiza la escápula.

La fiabilidad inter evaluador será evaluada mediante el software DeepLabCut, que utiliza un etiquetado semiautomático con una red neuronal convolucional (CNN).

El entrenamiento de la red neuronal se realizará por el investigador 1 y 2, a partir del etiquetado manual de n = 20 fotogramas significativos, obtenidos a partir de un algoritmo de clusterización k-means.

La fiabilidad intra evaluador será evaluada de la misma forma después del paso de una semana.

FASE III

Se llevará a cabo un ensayo clínico aleatorio a simple ciego.

Para la variable desempeño bimanual se pedirá a los padres, junto con sus hijos, que rellenen el formulario del CHEQ 2.0 (https://www.cheq.se).

Se descargarán la hoja de resultados y la mandarán en el email del proyecto con el documento encriptado (se facilitará un vídeo tutorial de cómo se realiza este proceso). Si lo prefieren pueden llevarlo físicamente al centro.

Para el análisis de los parámetros cinemáticos, se pedirá a los padres que realicen la filmación de su hijo realizando las actividades a evaluar, en las mismas condiciones de registro de la Fase I. Deberán mandar el archivo mediante SwissTranfer ( https://www.swisstransfer.com/es-es ) en el email del IP. Éste codificará el archivo según la aleatorización.

En la intervención de ambos grupos se mantendrá su tratamiento habitual. Éste suele estar personalizado a las necesidades de éste en el momento en que se encuentran. Suelen seguir el mismo patrón: 1 sesión de fisioterapia y 1 de terapia ocupacional semanal, o combinados, y también suelen tener un seguimiento con psicología. Además suelen realizar todos entre 1 o 2 actividades físicas extraescolares a la semana, además de las asignaturas de educación física escolares.

La intervención del GE consistirá en la adición a su tratamiento habitual, el programa de ejercicios validado en las fases II. Estos ejercicios estarán descritos en la plataforma Physiotec ( https://physiotec.ca/esp/es/ ). Los sujetos o sus padres tendrán que ir marcando las casillas conforme se vayan haciendo.