Design: Questo è uno studio pre-post intervento in un campione consecutivo e di convenienza di pazienti affetti da emineglect.

Soggetti: Lo studio ha incluso 9 soggetti (4 maschi e 5 femmine, di età compresa tra 65 e 85 anni). Tutti i soggetti avevano un’eminegligenza sinistra, compresa la mano, tranne una donna che aveva un’eminegligenza destra. Erano stati consecutivamente ricoverati presso il Dipartimento di Neurologia dell’Ospedale Universitario di Burgos (Spagna) per un ictus controlaterale (8 dell’emisfero destro e 1 di quello sinistro) che aveva danneggiato la corteccia cerebrale sei o più mesi prima dell’inizio dello studio. Per semplificare, il singolo paziente con un neglect del braccio destro è stato analizzato con tutti gli altri pazienti con neglect del braccio sinistro. Dopo un esame neurologico completo, l’eminegligenza del braccio è stata definita quando c’era estinzione degli stimoli tattili e visivi simultanei e dati di negligenza nei seguenti test: cancellazione di linee, marcatura di linee nel loro punto centrale e cancellazione di stelle tra figure distraenti. L’emineglect è stato quantificato dalla scala Catherine-Bergego. Altri criteri di inclusione erano una forza della mano normale o quasi normale (4+ sulla scala del Medical Research Council), e vista e udito conservati. I criteri di esclusione erano il deterioramento cognitivo o del linguaggio, l’anestesia del braccio in qualsiasi modalità sensoriale o qualsiasi limitazione fisica, psicologica o sociale per partecipare allo studio o per il follow-up secondo l’opinione dello sperimentatore. Questi criteri di esclusione o il rifiuto di partecipare hanno impedito a 11 altri pazienti selezionati di entrare nello studio. Questo studio è stato approvato dal Comitato etico e di sperimentazione clinica dell’Ospedale Universitario di Burgos e i pazienti hanno accettato la loro partecipazione firmando un consenso informato prima della loro inclusione.

Dispositivi: Sensori di movimento incorporati in braccialetti luminosi per entrambi i polsi, incluso nel sinistro un allarme visivo (luce lampeggiante) e sonoro (bip) che veniva attivato ed emetteva la sua luce e suono quando la mancanza di movimento del braccio sinistro causava una certa asimmetria con il movimento del braccio destro. I sensori includevano un accelerometro capacitivo triassiale in silicio con tecnologia di sistema microelettronica. Aveva una frequenza di campionamento di 16 Hz, poteva immagazzinare dati nella sua memoria durante 45 minuti e quando la memoria era piena, i dati potevano essere trasferiti a un computer. La coppia di sensori era sincronizzata utilizzando un collegamento wireless “ad-hoc” a 433 MHz tra di loro, permettendo una raccolta di campioni quasi simultanea. I dati di ogni sensore sono stati elaborati utilizzando una finestra scorrevole di 1 s di lunghezza e nessuna sovrapposizione, calcolando la trasformazione Amount of Movement. La media e la massima quantità di movimento è stata infine determinata utilizzando una seconda finestra scorrevole di dimensione 10 e nessuna sovrapposizione. Due Mamdani Fuzzy Rule Based Classifiers (FRBC) sono stati utilizzati per determinare il grado di dissimilarità tra il movimento di entrambe le mani: un FRBC ha preso come input la quantità media di movimento di entrambe le mani, mentre l’altro la quantità massima di movimento. Una partizione fuzzy è stata proposta per ogni variabile fuzzy di input, con granularità 3 e funzioni di appartenenza fuzzy di tipo gaussiano. L’uscita di entrambe le FRBC era anch’essa una variabile fuzzy con granularità 3, ma con funzioni di appartenenza a forma di triangolo. Poteva variare da 0 a 100, con valori più alti che indicavano una maggiore dissimilarità del movimento della mano destra-sinistra. L’impostazione dei parametri è stata eseguita con un algoritmo genetico utilizzando un vettore di valori reali di rappresentazione individuale, l’operatore blend-alpha cross-over con alfa impostato su 0,3 e un’operazione di mutazione con probabilità 0,02. L’uso precedente non pubblicato di questo modello ci ha fatto assegnare una soglia di dissimilarità di 40 per i soggetti normali e di 60 per i soggetti hemineglect, oltre la quale l’allarme sarebbe scattato. I pazienti affetti da eminegligenza hanno ripetuto durante un’ora i cinque compiti bimanuali menzionati qui sotto nei giorni da 1 a 7 seguendo le istruzioni di uno degli autori: un terapista occupazionale (R-M, V) con esperienza nella riabilitazione delle attività della vita quotidiana. I pazienti sono stati incoraggiati a usare il braccio sinistro tanto quanto il destro nei cinque compiti bimanuali per evitare la dissimmetria di movimento tra le due mani che avrebbe fatto scattare l’allarme. Gli intervalli analizzati per far scattare l’allarme erano di 10 s; l’allarme audiovisivo si fermava quando il paziente correggeva il movimento o dopo 10 s senza correzione. Se non c’era correzione, si fermava per 3 s ed era pronto per essere attivato di nuovo.

Variabili: cinque compiti bimanuali della vita quotidiana sono stati valutati con i sensori di movimento precedentemente descritti: due destinati ad essere rappresentativi dei compiti in cui entrambe le mani sono usate come un tutto (ondeggiamento della mano mentre si cammina, simulazione di lavaggio del viso con entrambe le mani) e altri tre di compiti più variabili, con necessità di controllo visivo e di regolazione dei movimenti durante l’attività (portare un vassoio, allacciare bottoni e tagliare cibo con coltello e forchetta).

Le seguenti due variabili di efficacia hanno misurato le prestazioni della mano sinistra eminegluta utilizzando la mano destra controlaterale come controllo in ciascuno di questi compiti. La prima variabile era una misura della dissimilarità del movimento tra le mani, è stata calcolata sottraendo i dati del movimento della mano destra da quelli della mano sinistra registrati dai sensori di movimento, ed è stata chiamata “asimmetria del movimento della mano”. Una diminuzione dell’asimmetria indicava una migliore performance.

L’altra era una variabile surrogata per il “miglioramento funzionale” e consisteva nel numero di volte che il miglioramento permetteva di far scattare l’allarme in modo più impegnativo durante l’esecuzione dei cinque compiti menzionati dal livello di soglia iniziale di 60 punti. Due punti sarebbero stati ridotti il giorno di esercizio successivo quando alla fine della sessione effettiva l’allarme era scattato meno della metà del numero di volte del giorno precedente, e quattro punti quando l’allarme non era scattato affatto.

Raccolta dati: Durante le misurazioni, i cinque compiti bimanuali precedentemente menzionati sono stati eseguiti nello stesso ordine e con la stessa durata ogni giorno. Anche se i sensori hanno registrato i dati di movimento ogni giorno, in alcuni giorni gli allarmi visivo-acustici sono stati silenziati: il giorno 0 per registrare i dati di base e i giorni 8 e 30 per confrontare i dati acquisiti con quelli del giorno 0. Questo è stato fatto per valutare se l’esercizio delle attività durante i giorni da 1 a 7 basato sul feedback attivo degli allarmi visivi e acustici ha migliorato il movimento in modo persistente in assenza di allarmi.

Analisi statistica: Tutte le analisi sono state eseguite per ciascuna delle cinque attività sopra menzionate nei giorni 0, 1, 7, 8 e 30. La descrizione dei dati è stata seguita dall’analisi statistica di entrambe le variabili di efficacia “asimmetria del movimento” e “miglioramento funzionale”. A causa della distribuzione non normale di tutte le variabili e della dimensione del campione, sono stati scelti test non parametrici: Wilcoxon rank sign test per misure ripetute o il test di Friedman a seconda che siano state fatte due o più valutazioni della variabile di efficacia, e il test di Kruskal-Wallis in caso di assenza di valutazioni ripetute delle variabili. Un intervallo di confidenza del 95% o P < 0,05 ha definito la significatività statistica. È stato utilizzato il pacchetto statistico per le scienze sociali (SPSS v. 19).