Modo como você vira ao andar pode revelar risco de Parkinson, aponta estudo

Redução na velocidade ao mudar de direção durante uma caminhada pode revelar um risco de desenvolver doença de Parkinson.
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A redução na velocidade ao mudar de direção durante uma caminhada pode revelar um risco de desenvolver doença de Parkinson. Isso é o que mostrou um estudo alemão com dados coletados ao longo de uma década.
🧠O Parkinson é uma doença neurológica que afeta os movimentos do paciente. Entre os principais sintomas estão tremores, lentidão de movimentos e desequilíbrio. (veja mais abaixo)
➡️A pesquisa, publicada na revista científica “Annals of Neurology”, acompanhou 1.051 pacientes com mais de 50 anos durante dez anos. O objetivo era analisar a relação da taxa de alteração no desempenho dos giros durante uma caminhada e um futuro diagnóstico de Parkinson.
Os resultados mostraram que uma “velocidade angular mais lenta”, isto é, a velocidade com que alguém gira no ponto de maior velocidade ao andar, esteve ligada a uma maior probabilidade de desenvolver a doença no futuro.
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Os pesquisadores também atestaram que as velocidades de giro começaram a diminuir cerca de 8,8 anos antes do diagnóstico clínico de Parkinson, o que pode indicar que esse seria um dos primeiros sinais motores detectáveis da doença.
Brook Galna, professor associado da Escola de Saúde Aliada da Murdoch University, na Alemanha, e um dos autores do estudo, afirma que as descobertas abrem caminho para intervenções precoces relacionadas ao problema.
“A detecção precoce de pessoas em risco de desenvolver Parkinson acelerará a descoberta e o teste de tratamentos neuroprotetores, desenvolvidos para retardar a progressão da doença, e pode manter as pessoas vivendo de forma independente por mais tempo”, projeta.
Sensor nas costas
Para realizar o estudo, os pesquisadores utilizaram um sensor na parte inferior das costas dos participantes.
O dispositivo era responsável por medir os movimentos de giro durante uma caminhada de cerca de um minuto por um corredor de 20 metros.
O aparelho registrava ângulo, duração e velocidade da virada, fornecendo dados que posteriormente foram relacionados ao desenvolvimento ou não de Parkinson.
Do total de participantes, 23 foram diagnosticados com a doença em média 5,3 anos após a avaliação inicial. Mas o sinais de redução na velocidade foram observados aproximadamente 8,8 anos antes do diagnóstico.
“Ao detectar mudanças na velocidade da virada por meio de sensores vestíveis, em combinação com outros sinais iniciais de Parkinson, podemos identificar indivíduos em risco muito antes de os sintomas se tornarem clinicamente aparentes”, afirmou Galna.
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Sintomas e diagnóstico do Parkinson
A doença de Parkinson acontece por causa da degeneração das células localizadas em uma região do cérebro conhecida como substância negra.
Essas células produzem a dopamina, responsável por conduzir as correntes nervosas (neurotransmissores) ao corpo. Por isso, a falta ou diminuição dessa substância no corpo afeta os movimentos.
👉Os sintomas mais característicos da doença são:
Tremores
Lentidão de movimentos
Rigidez muscular
Desequilíbrio
Alterações na fala e na escrita
Atualmente, o diagnóstico é feito a partir do histórico clínico do paciente e por meio de um exame neurológico. Ainda não há nenhum teste específico para o diagnóstico ou prevenção da doença.
Também não há cura. O tratamento normalmente busca combater os sintomas, além de retardar o progresso da doença.
Limitações do estudo
Apesar dos resultados indicarem uma possível nova forma de detecção precoce do Parkinson, os pesquisadores ponderam que o estudo ainda traz algumas limitações.
👉Entre elas:
Utilização de somente sete medidas de giro
Número limitado de participantes
Limitações do algoritmo para detecção do ângulo de giro
Na discussão da pesquisa, o grupo sinaliza que os “achados indicam que avaliações quantitativas e digitais dos movimentos de giro podem ser mais um componente útil em uma bateria diagnóstica para identificar pré-diagnóstico de Parkinson”.
Apesar disso, eles recomendam futuras análises para aprofundar as descobertas.
“O trabalho futuro deve buscar aumentar a sensibilidade e especificidade dos modelos de aprendizado de máquina, avançando em direção a ferramentas de triagem mais eficientes e clinicamente relevantes”, destacam.



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