Sono molti gli ambiti sanitari che richiedono una valutazione accurata di ogni fase del passo, necessaria per esempio per diagnosticare un disturbo del movimento o per misurare i miglioramenti di un paziente coinvolto in un percorso riabilitativo.
In anni più recenti l’analisi del passo è diventata anche parte della valutazione del rischio di caduta nell’anziano. Generalmente le varie fasi del passo vengono studiate tramite la gait analysis e le pedane baripodometriche, rendendo la valutazione dipendente da un laboratorio che resta un ambiente “costruito”.
Da tempo specialisti e ricercatori chiedono di poter contare su sistemi in grado di discriminare le varie fasi del passo e del relativo appoggio del piede in un contesto di real-life, così da poter individuare strategie terapeutiche che siano davvero utili ai pazienti nella loro quotidianità.
Un recente studio condiviso tra il PolitoBIOMed Lab del Politecnico di Torino e l’Università di Heidelberg, in Germania, presenta un una toolbox flessibile e open source ideata per valutare le sottofasi del passo, evidenziando anche nuovi biomarker digitali del passo capaci di evidenziare la fragilità del paziente in un contesto quotidiano e sfidante. Lo studio è pubblicato su Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation.
Lo strumento presentato
La toolbox che viene presentata nello studio citato si chiama PIN2GPI è stata realizzata in MATLAB, ambiente in cui gli autori hanno sviluppato l’algoritmo alla base della codifica delle diverse sottofasi del passo.
Una volta realizzato l’algoritmo alla base di PIN2GPI, gli autori lo hanno testato su un database aperto reso disponibile dal consorzio Mobilise-D, utilizzato nell’ambito dello studio Mobilise-D Technical Validation (TVS).
Il database è in continua evoluzione e, quindi, gli autori hanno specificato il giorno di ingresso, per fotografare i dati utilizzati. Il team si è interessato in particolare a dati relativi a prove di camminata registrate tramite plantari di pressione in un setting privo di supervisione e durante attività libere della vita quotidiana.
Per farlo sono stati individuati 14 soggetti fragili, con storia di frattura del femore prossimale, e 18 anziani sani: sui loro dati il team di lavoro ha estratto e poi confrontato una serie di parametri del passo che si associano al rischio di caduta, per osservarne l’andamento e testarne la capacità predittiva.
Parametri che differenziano anziani fragili e sani nel passo
Il confronto tra i due gruppi di anziani ha messo in risalto alcune differenze. I pazienti fragili presentano un numero ridotto di cicli del passo per unità di tempo rispetto a quelli sani.
Inoltre, anche la percentuale di tempo spesa camminando e la cadenza del passo sono ridotte nei pazienti fragili che, al contrario, mostrano un aumento della percentuale di cicli del passo alterati, della durata della fase di swing e asimmetrie dell’andatura inter-arto nel contatto del piede con il terreno.
Questi risultati suggeriscono che valutare le sottofasi del passo può fornire indicazioni utili di fragilità, proprio tramite i parametri individuati. Il toolbox sviluppato può essere un valido aiuto per studiare queste sottofasi in un contesto quotidiano.
Ghislieri M, Leo N, Caruso M, Becker C, Cereatti A, Agostini V. A toolbox for the identification of foot-floor contact sequences to analyze atypical gait cycles in a real-life scenario: application on patients after proximal femur fracture and healthy elderly. J Neuroeng Rehabil. 2025 Jul 14;22(1):161. doi: 10.1186/s12984-025-01683-z. PMID: 40660342; PMCID: PMC12257802.
