Movement Analysis and Rehabilitation

L'origine delle tecniche ciclografiche per uno studio scientifico del movimento umano, che hanno portato ad avanzare robuste teorie sul controllo motorio e sull'apprendimento, potrebbe essere correlata alle opere di Nikolai Bernstein. Il suo lavoro è stato tradotto e diviene noto nei paesi occidentali alla fine degli anni '60. L'introduzione di queste tecniche in ambito clinico pediatrico e la standardizzazione della presentazione dei dati è legata ai lavori di David H. Sutherland tra gli ultimi anni '70 e l'inizio degli anni '80. A metà degli anni '80, l'analisi del movimento è stata completamente digitalizzata dopo la grande diffusione dei computer e delle tecniche di conversione analogico-digitale. L’analisi del movimento si diffonde principalmente tra i chirurghi ortopedici nelle regioni anglosassoni a seguito dell'influenza del lavoro di Sutherland. In Italia, le tecniche informatiche si diffondono in ambito neurologico-riabilitativo [3, 4] anche sotto l'influenza del diffondersi delle teorie sul controllo motorio e sull'apprendimento [5].

Nella riabilitazione, la relazione terapeutica tra paziente e terapista è in gran parte fuori controllo a causa delle molte variabili in gioco contemporaneamente durante le sedute terapeutiche. I sistemi di analisi del movimento hanno permesso la raccolta di una vasta gamma di variabili sincronizzate verso un analisi multifattoriale del movimento [6]. L'analisi del movimento consente l'osservazione di elementi invisibili come le forze. Le forze interne e le forze esterne devono essere bilanciate dinamicamente e il concetto di attività sinergiche o di strutture coordinative dinamiche si arricchisce di prove scientifiche. Inoltre, l'elettromiografia superficiale permette di osservare le attività del muscolo, cioè le forze attive utilizzate dal soggetto per bilanciare l'inerzia corporea e le forze di reazione al contatto del mondo esterno. Quando questi elementi si combinano insieme, emergono ipotesi sulle strategie motorie adottate dal singolo soggetto. In campo neurologico, queste metodologie hanno cambiato l'interpretazione dell'organizzazione del movimento in condizioni patologiche. Il processo decisionale clinico sull'intervento chirurgico, la somministrazione di farmaci e l'allenamento motorio è cambiato radicalmente nel tempo.

Le sfide future in questo campo si stanno orientando alla ricerca di elementi di sintesi utili ai processi decisionali, o l'analisi della cognizione e della percezione del movimento correlato. La personalizzazione e la modellazione accurata dell'azione possono rappresentare una futura area emergente in questo campo. Tuttavia ciò richiede l'acquisizione di una grande quantità di dati precisi e di potenza computazionale non facile da assemblare. L'uso dell'intelligenza artificiale per il raggruppamento e l'interpretazione del flusso di dati che emerge dall'analisi del movimento è un altro campo di confronto. La sfida in tale direzione è rappresentata dalla possibilità di condurre la riduzione dei dati senza la perdita di informazioni clinicamente rilevanti. Durante la locomozione, il piano sagittale è il piano che offre i dati più coerenti, sia in termini di informazioni sul modello che in termini di affidabilità della misurazione [7]. In ambito riabilitativo, lo studio del pattern coordination è essenziale per affrontare il trattamento, ma la conoscenza dell'evoluzione longitudinale è ancor più critica. La storia naturale delle patologie è il termine di riferimento fondamentale ogni volta che si vuole definire l'effetto di qualsiasi trattamento. È chiaro che il sistema cambia continuamente in biologia, ed è naturale misurare un cambiamento nel tempo. Di conseguenza, ciò che è determinante è capire verso quale direzione stanno operando i cambiamenti riguardanti la storia naturale. Questo perché è obbligatorio raccogliere la storia naturale di ogni patologia come termine di paragone negli studi clinici.

Un esempio può essere lo studio dell'evoluzione della storia naturale dei modelli di cammino nei pazienti con atassia di Friedreich [8]. Il cammino tende verso la perdita della deambulazione autonoma. L'evoluzione coinvolge principalmente la coordinazione tra caviglia e ginocchio durante la fase di appoggio. Anche le differenze con i controlli sono chiaramente evidenziate. Quando questa informazione è correlata con le caratteristiche cliniche della patologia, emerge l'ipotesi che questo pattern sia il risultato di una progressiva disaggregazione sensori-motoria. Queste informazioni sono interessanti perché si sono rivelate più sensate della valutazione clinica e possono essere più efficaci nella valutazione dell'effetto benefico di studi clinici innovativi. Sebbene nuove rappresentazioni dei parametri dell'andatura possano essere efficaci nell'aggiornare il processo decisionale clinico, i limiti primari di questi approcci sono rappresentati dalla mancanza di una rappresentazione interna dello stato del singolo soggetto, cioè un modello del processo di percezione e decisione interno e personale del singolo.

[1] Bernstein N.A.. (1967). The co-ordination and regulation of movements. Oxford : Pergamon Press

[2] DH. Sutherland, R. Olshen, B.A. Cooper, S.L.Y. Woo. The development of mature gait. J. Joint Bone Surg., 62-A (3) (1980), pp. 336-353

[3] Boccardi S, Pedotti A, Rodano R, Santambrogio GC. Evaluation of muscular moments at the lower limb joints by an on-line processing of kinematic data and ground reaction. Journal of Biomechanics. Volume 14, Issue 1, 1981, Pages 35-45.

[4] Petrarca M. Economic System on microcomputer for gait analysis in rehabilitative clinics. Riabilitazione e Apprendimento, Volume 11, issue 3, 1991, Pages 225-230.

[5] Latash ML. Motor synergies and the equilibrium-point hypothesis. Motor Control. 2010 Jul;14(3):294-322. doi: 10.1123/mcj.14.3.294. PMID: 20702893; PMCID: PMC2921643.

[6] Benedetti MG, Beghi E, De Tanti A, Cappozzo A, Basaglia N, Cutti AG, Cereatti A, et al. (2017) SIAMOC position paper on gait analysis in clinical practice: General requirements, methods and appropriateness. Results of an Italian consensus conference. Gait Posture. 58:252-260. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2017.08.003.

[7] Ferrari A, Benedetti MG, Pavan E, Frigo C, Bettinelli D, Rabuffetti M, Crenna P, Leardini A. Quantitative comparison of five current protocols in gait analysis Gait Posture. 2008 Aug;28(2):207-16. doi: 10.1016/j.gaitpost.2007.11.009.

[8] Vasco G, Gazzellini S, Petrarca M, Lispi ML, Pisano A, Zazza M, et al. (2016) Functional and Gait Assessment in Children and Adolescents Affected by Friedreich's Ataxia: A One-Year Longitudinal Study. PLoS ONE 11(9): e0162463. doi:10.1371/journal.pone.0162463

The origin of cyclographics techniques for a scientific study of the human movement, that conducted to robust theories on motor control and learning, could be related to the works of Nikolai Bernstein [1]. His work was translated and known in western countries at the end of the '60 years. The introduction of these techniques in the pediatric clinical field and the standardization of data presentation is linked with David H. Sutherland's works between the last '70 and early '80 years [2]. In the middle of the '80 years, motion analysis was fully digitalized after the significant diffusion of computers and analog-digital conversion techniques. Motion analysis diffuses mainly between the orthopaedic surgeons in the Anglo-Saxon regions due to the influence of Sutherland's work. In Italy, computer techniques arise from the neurological rehabilitative field [3, 4] also under the influence of motor control and learning theories [5].

In rehabilitation, the therapeutic relationship between the patient and the therapist is largely out of control due to the many variables that run simultaneously during the training. Motion analysis systems allowed the gathering of a vast extent of synchronized variables permitting the multi-factorial analysis of the movement [6]. The movement analysis enables the observation of invisible elements like the forces. Internal forces and external forces must be balanced dynamically, and the concept of synergic activities or of dynamic coordinative structures reaches scientific evidence. Furthermore, surface electromyography allows to observe the muscle's activities, that is, the forces utilized by the subject to balance the body inertia and the external reaction forces. When these elements are combined with the body movements, hypotheses on the motor strategies adopted by the single subject emerge. In neurological fields, these methodologies changed the interpretation of the movement organization in pathologic conditions. The clinical decision-making process on surgery intervention, drugs administration and motor training changed radically over time.

The current challenges in this field are moving toward searching for synthesis for the decision-making processes. Another not yet explored field that can incarnate future challenges is the analysis of the subject's cognition and perception of the movement. The personalization and accurate modelling of the action can represent one future emerging area in this field. Still, it requires acquiring a large amount of precise data and computational power. The use of artificial intelligence for clustering and interpreting the data stream emerging from movement analysis is another promising field. The challenge in that direction is represented by the possibility of conducting the data reduction without the loss of clinically relevant information. During Locomotion, the sagittal plane is the plane that offers the most consistent data, both in terms of information on the pattern and in terms of measurement reliability [7]. In the rehabilitative field, the study of pattern coordination is essential for addressing the treatment, but the knowledge of the longitudinal evolution is more critical. The natural history of the pathologies is the fundamental term of reference every time you want to define the effect of any treatment. It is clear that the system continuously changes in biology, and it is natural to measure a change over time. Consequently, what is determinant is to understand towards which direction the changes are operating concerning natural history. This is because it is mandatory to gather the natural history of each pathology as terms of paragon with the clinical trials.

An example is the evolution of the natural history of gait patterns in patients with Friedreich ataxia [8]. The pattern tends towards the loss of autonomous walking. The evolution mainly involves the coordination between the ankle and knee during the stance phase. The differences with controls are also clearly evidenced. When this information is correlated with the clinical characteristics of the pathology, it emerges the hypothesis that this pattern is the result of a sensory-motor progressive disaggregation. This information is exciting because it revealed more sensible than clinical assessment, and they can be more effective in the evaluation of the beneficial effect of innovative clinical trials. Although new representations of gait parameters can be effective in upgrading the process of clinical decision-making, the primary limits of these approaches are represented by the lack of an internal representation of the state of the single subject, that is, a model of the patient-internal process of perception and decision.

[1] Bernstein N.A.. (1967). The co-ordination and regulation of movements. Oxford : Pergamon Press

[2] DH. Sutherland, R. Olshen, B.A. Cooper, S.L.Y. Woo. The development of mature gait. J. Joint Bone Surg., 62-A (3) (1980), pp. 336-353

[3] Boccardi S, Pedotti A, Rodano R, Santambrogio GC. Evaluation of muscular moments at the lower limb joints by an on-line processing of kinematic data and ground reaction. Journal of Biomechanics. Volume 14, Issue 1, 1981, Pages 35-45.

[4] Petrarca M. Economic System on microcomputer for gait analysis in rehabilitative clinics. Riabilitazione e Apprendimento, Volume 11, issue 3, 1991, Pages 225-230.

[5] Latash ML. Motor synergies and the equilibrium-point hypothesis. Motor Control. 2010 Jul;14(3):294-322. doi: 10.1123/mcj.14.3.294. PMID: 20702893; PMCID: PMC2921643.

[6] Benedetti MG, Beghi E, De Tanti A, Cappozzo A, Basaglia N, Cutti AG, Cereatti A, et al. (2017) SIAMOC position paper on gait analysis in clinical practice: General requirements, methods and appropriateness. Results of an Italian consensus conference. Gait Posture. 58:252-260. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2017.08.003.

[7] Ferrari A, Benedetti MG, Pavan E, Frigo C, Bettinelli D, Rabuffetti M, Crenna P, Leardini A. Quantitative comparison of five current protocols in gait analysis Gait Posture. 2008 Aug;28(2):207-16. doi: 10.1016/j.gaitpost.2007.11.009.

[8] Vasco G, Gazzellini S, Petrarca M, Lispi ML, Pisano A, Zazza M, et al. (2016) Functional and Gait Assessment in Children and Adolescents Affected by Friedreich's Ataxia: A One-Year Longitudinal Study. PLoS ONE 11(9): e0162463. doi:10.1371/journal.pone.0162463

21 August 2022