Reconhecimento de condições de saúde por meio de sinais de sensores inerciais: resultados parciais de uma revisão de escopo

Resumo

Objetivo: Mapear o que estudos apresentam sobre a identificação de condições de saúde por meio de sinais extraídos de sensores inerciais. Método: Foi realizada uma revisão de escopo, de acordo com as recomendações do manual de revisões do Joanna Briggs Institute, seguindo a extensão do PRISMA para revisões de escopo. Foi realizada busca em cinco bases de dados de estudos em inglês, português ou espanhol, de 2010 até a data da busca. Além disso, foi realizada uma estratégia adicional, a fim de incluir literatura cinzenta. A estratégia de busca utilizou os seguintes descritores: sensores inerciais, condições de saúde, marcha e processamento de sinais, além de seus termos relacionados. A seleção dos estudos foi realizada por dois revisores em cinco etapas: identificação dos estudos e retirada das duplicatas; teste de piloto; seleção por leitura de resumos; inclusão lendo o texto completo e pesquisa em fontes adicionais. As discordâncias foram resolvidas por um terceiro revisor. Foram identificados 2.979 estudos, dos quais 169 foram incluídos. Os estudos incluídos foram realizados em 37 países diferentes, sendo os anos de publicação mais prevalentes 2018 e 2020. As principais condições de saúde identificadas em estudos através de sinais de marcha extraídas de sensores inerciais foram Doença de Parkinson e Esclerose Múltipla. Conclusão: Uma vez que essa revisão mapeou as condições de saúde identificadas por meio de sensores inerciais, esse rastreio das condições é relevante como uma alternativa aos testes existentes na prática clínica, podendo auxiliar na prevenção precoce.