Análise da aprendizagem motora a partir de diferentes interfaces em uma tarefa de zona de alcance no Acidente Vascular Encefálico
| Ano de defesa: | 2022 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100139/tde-06052022-154156/ |
Resumo: | O objetivo do estudo foi verificar a aprendizagem motora (AM) por meio de tarefa computacional com interface real e virtual de membros superiores em indivíduos pós-AVE. Participaram 40 indivíduos divididos em: Grupo Experimental (GE=AVE), de ambos os sexos na faixa etária de 40 a 70 anos; e Grupo Controle (GC=sem AVE) pareados por sexo e idade. Foram utilizados: a Escala de Avaliação de Fugl Meyer, de Orpington e de Equilíbrio de Berg no GE. Para verificar a destreza manual e força (GE e GC), foram aplicados o Teste de Caixa de Blocos e a Dinamometria de Preensão Palmar. A AM foi analisada por meio do software Challenge, que apresenta em sua interface no computador 126 bolhas em 3D com o objetivo de estourar o maior número de bolhas durante 10 segundos, seguido das fases de perseguição das bolhas dentro da zona de alcance gerada. Cada grupo foi subdividido de acordo com a sequência da tarefa em: Sequência A, na qual, realizaram aquisição e retenção, com o Touch Screen (interface real), e a transferência com o dispositivo Kinect® (interface virtual); Sequência B que foi utilizado o dispositivo Kinect® na aquisição e retenção, e a transferência com o Touch Screen. Para testar a homogeneidade da amostra foi realizado o teste-t para amostras independentes e Qui-quadrado para variáveis categóricas. As variáveis dependentes utilizadas foram o número de bolhas atingidas, as quais foram submetidas a ANOVA com fator 2 (Grupos), por 2 (interfaces) por 2 (blocos média das bolhas estouradas nas fases da AM), com medidas repetidas nos dois últimos fatores. Os dados foram analisados pelo Statistical Package for the Social Science (SPSS), versão 26.9 e foi considerado valor de significância de p<0,05. Durante a fase de aquisição do GE, houve aumento significativo do número de bolhas atingidas em ambas interfaces (Kinect® M=16,75 para M=48,63, p=0,007; Touch Screen M=32,58 para M=75,58, p<0,001), o que não ocorreu no GC, que apresentou melhora significativa apenas na interface Kinect® (M=29,12 para M=54,37, p=0,029). Na retenção os participantes do GE alcançaram menor número de bolhas (M=57,41) quando comparado com o GC (M=75,77). Na transferência, os grupos que realizaram a sequência B (aquisição e retenção na interface Kinect®) mantiveram (GE p<0,001) ou aumentaram (GC p=0,003) seu desempenho. Portanto, as atividades no ambiente virtual (Kinect) não são usuais no dia a dia, comparadas as do ambiente real (Touch Screen), tornando-as, assim mais desafiadoras. Este fato pode justificar o desempenho de ambos os grupos, os quais foram melhores com as atividades pouco realizadas no cotidiano. Deste modo, deve-se privilegiar essas atividades na reabilitação de pacientes pós-AVE para melhora da AM. |
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Análise da aprendizagem motora a partir de diferentes interfaces em uma tarefa de zona de alcance no Acidente Vascular EncefálicoAnalysis of motor learning from different interfaces in a range-zone task in Cerebrovascular AccidentAcidente Vascular EncefálicoAtividade MotoraInterface Usuário-ComputadorMotor ActivityParesiaParesisRealidade VirtualStrokeUser-Computer InterfaceVirtual realityO objetivo do estudo foi verificar a aprendizagem motora (AM) por meio de tarefa computacional com interface real e virtual de membros superiores em indivíduos pós-AVE. Participaram 40 indivíduos divididos em: Grupo Experimental (GE=AVE), de ambos os sexos na faixa etária de 40 a 70 anos; e Grupo Controle (GC=sem AVE) pareados por sexo e idade. Foram utilizados: a Escala de Avaliação de Fugl Meyer, de Orpington e de Equilíbrio de Berg no GE. Para verificar a destreza manual e força (GE e GC), foram aplicados o Teste de Caixa de Blocos e a Dinamometria de Preensão Palmar. A AM foi analisada por meio do software Challenge, que apresenta em sua interface no computador 126 bolhas em 3D com o objetivo de estourar o maior número de bolhas durante 10 segundos, seguido das fases de perseguição das bolhas dentro da zona de alcance gerada. Cada grupo foi subdividido de acordo com a sequência da tarefa em: Sequência A, na qual, realizaram aquisição e retenção, com o Touch Screen (interface real), e a transferência com o dispositivo Kinect® (interface virtual); Sequência B que foi utilizado o dispositivo Kinect® na aquisição e retenção, e a transferência com o Touch Screen. Para testar a homogeneidade da amostra foi realizado o teste-t para amostras independentes e Qui-quadrado para variáveis categóricas. As variáveis dependentes utilizadas foram o número de bolhas atingidas, as quais foram submetidas a ANOVA com fator 2 (Grupos), por 2 (interfaces) por 2 (blocos média das bolhas estouradas nas fases da AM), com medidas repetidas nos dois últimos fatores. Os dados foram analisados pelo Statistical Package for the Social Science (SPSS), versão 26.9 e foi considerado valor de significância de p<0,05. Durante a fase de aquisição do GE, houve aumento significativo do número de bolhas atingidas em ambas interfaces (Kinect® M=16,75 para M=48,63, p=0,007; Touch Screen M=32,58 para M=75,58, p<0,001), o que não ocorreu no GC, que apresentou melhora significativa apenas na interface Kinect® (M=29,12 para M=54,37, p=0,029). Na retenção os participantes do GE alcançaram menor número de bolhas (M=57,41) quando comparado com o GC (M=75,77). Na transferência, os grupos que realizaram a sequência B (aquisição e retenção na interface Kinect®) mantiveram (GE p<0,001) ou aumentaram (GC p=0,003) seu desempenho. Portanto, as atividades no ambiente virtual (Kinect) não são usuais no dia a dia, comparadas as do ambiente real (Touch Screen), tornando-as, assim mais desafiadoras. Este fato pode justificar o desempenho de ambos os grupos, os quais foram melhores com as atividades pouco realizadas no cotidiano. Deste modo, deve-se privilegiar essas atividades na reabilitação de pacientes pós-AVE para melhora da AM.The aim of the study was to verify motor learning (MA) through a computational task with a real and virtual interface of upper limbs in post-stroke individuals. Forty individuals participated, divided into: Experimental Group (EG=EVA), of both sexes, aged between 40 and 70 years; and Control Group (CG=without stroke) matched by sex and age. The following were used: the Fugl Meyer, Orpington and Berg Balance Rating Scales in the EG. To check manual dexterity and strength (GE and GC), the Block Box Test and Palmar Grip Dynamometry were applied. The AM was analyzed using the Challenge software, which presents 126 3D bubbles in its computer interface with the objective of popping the greatest number of bubbles for 10 seconds, followed by the bubble chase phases within the generated range zone. Each group was subdivided according to the sequence of the task into: Sequence A, in which they performed acquisition and retention, with the Touch Screen (real interface), and transference with the Kinect® device (virtual interface); Sequence B in which the Kinect® device was used in the acquisition and retention, and the transfer with the Touch Screen. To test the homogeneity of the sample, the t-test was performed for independent samples and the chi-square test for categorical variables. The dependent variables used were the number of bubbles reached, which were submitted to ANOVA with factor 2 (Groups), by 2 (interfaces) by 2 (blocks - average of bubbles burst in the phases of AM), with repeated measurements in the last two factors. Data were analyzed using the Statistical Package for the Social Science (SPSS), version 26.9, and a significance value of p<0.05 was considered. During the GE acquisition phase, there was a significant increase in the number of bubbles reached in both interfaces (Kinect® M=16.75 to M=48.63, p=0.007; Touch Screen M=32.58 to M=75, 58, p<0.001), which did not occur in the CG, which showed significant improvement only in the Kinect® interface (M=29.12 to M=54.37, p=0.029). In retention, the EG participants reached a lower number of bubbles (M=57.41) when compared to the CG (M=75.77). In the transfer, the groups that performed sequence B (acquisition and retention in the Kinect® interface) maintained (EG p<0.001) or increased (CG p=0.003) their performance. Therefore, activities in the virtual environment (Kinect) are not usual in everyday life, compared to the real environment (Touch Screen), thus making them more challenging. This fact may justify the performance of both groups, which were better with activities that were rarely performed in their daily lives. Thus, these activities should be prioritized in the rehabilitation of post-stroke patients to improve MA.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMagalhães, Fernando HenriqueFerrari, Aline Sanchez2022-03-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100139/tde-06052022-154156/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-06-13T19:52:02Zoai:teses.usp.br:tde-06052022-154156Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-06-13T19:52:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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