Resumo
objetivo principal identificar biomarcadores digitais de mobilidade em indivíduos com esclerose múltipla. Foi realizado uma revisão integrativa da literatura, na qual foram abordadas medidas objetivas, como acelerômetros e unidades de medição inercial (IMUs), que mostraram sensibilidade em avaliar a marcha, equilíbrio e mobilidade. A revisão evidenciou que a alta granularidade desses dispositivos permitiu a identificação de biomarcadores digitais, como a velocidade de caminhada, a contagem de passos e o índice de marcha, considerados seguros e eficazes, para monitorar o grau de mobilidade relacionado a severidade e progressão das complicações da esclerose múltipla. O segundo estudo desta dissertação foi um estudo original, o qual teve a participação de 54 participantes adultos com esclerose múltipla remitente recorrente. Os participantes responderam questionários autorrelatados, dentre eles a Escala de Graus de Doença Determinados pelo Paciente (PDDS), uma ferramenta de avaliação usada para medir a progressão da esclerose múltipla com base na perspectiva do paciente. Eles também realizaram o Short Physical Performance Battery (SPPB), o Timed Up and Go (TUG) e o Teste de Caminhada de 6 Minutos (TC6M). Além disso, os participantes utilizaram um acelerômetro ActiGraph GT9X-Link por um período de 7 dias. Para avaliar a associação das variáveis de acelerometria em ambiente livre com o grau de mobilidade, foram realizadas análises de correlação de Rho de Spearman do PDDS e do EDSS com os testes realizados e as variáveis dos acelerômetros, além de regressões lineares entre variáveis dependentes (PDDS, TUG e TC6M) e várias variáveis indepentes. Os resultados evidenciaram correlações negativas entre a distância percorrida no TC6M e as avaliações da Escala de Graus de Doença Determinados pelo Paciente (PDDS) (-0,448, p = 0,002) e da EDSS (r = -0,503, p < 0,001). A velocidade durante o TC6M também apresentou correlações negativas com a PDDS (-0,448, p = 0,002) e com a EDSS (-0,503, p < 0,001). Na análise de regressão linear, o modelo explicou, no terceiro bloco, 46,8% da variação na PDDS (-0,002, p = 0,011), sendo que o Pico de Cadência de 30 Minutos (PC30M) foi identificado como um preditor significativo da PDDS. Esses resultados ressaltam a importância do PC30M como um biomarcador digital de mobilidade para auxiliar na compreensão da severidade da esclerose múltipla e na identificação de estratégias terapêuticas para melhorar a qualidade de vida e a mobilidade dos pacientes.
