ericafelix@alu.uern.br

Paulo Leonardo Araújo de Gois Morais**

pauloleonardo87@hotmail.com

Isis Kelly dos Santos***

isiskelly@uern.br

Adalberto Veronese da Costa+

adalbertoveronese@uern.br

Glêbia Alexa Cardoso++

glebiacardoso@uern.br

*Aluna do Mestrado em Saúde e Sociedade/PPGSS

da Universidade do Estado do Rio Grande do Norte (UERN)

Especialista em Fisioterapia Traumato Ortopédica No Tratamento da Dor

pelo Instituto de Ensino Superior de Fortaleza (IESF)

Bacharel em Fisioterapia pela Faculdade Do Vale Do Jaguaribe (FVJ)

onde foi bolsista e monitora acadêmica

Atualmente atua como Professora na Faculdade de Enfermagem

Nova Esperança Mossoró (FACENE/RN)

Fisioterapeuta e instrutora de Pilates na Clínica Nossa Senhora de Fátima

**Graduado em Ciências Biológicas

pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)

Mestre em Psicobiologia (Área de concentração: Fisiologia)

Doutor em Psicobiologia (Área de concentração: Fisiologia)

Conceito 6 (Doutorado sanduíche UFRN - Universidad Autonoma de Madrid

Departamento de Anatomia, Histologia y Neurociencias)

Pós doutorando no programa de pós graduação em Saúde

e Sociedade UERN (Faculdade de Ciências Médicas - Mossoró RN)

Supervisão técnica e desenvolvimento de projetos

no Laboratório de Neurologia Experimental (LabNeuro UERN)

***Doutora em Ciências da Saúde pela UFRN

Mestre em Saúde e Sociedade pela UERN

Graduada em Educação Física (Licenciatura) pela UERN

Atualmente é professora temporária

da Faculdade de Educação Física da UERN

Membro do Grupo de Pesquisa Cultura Corporal, Educação

e Desenvolvimento Humano (GCEDH-UERN)

, e Atividade Física e Saúde (AFISA-UFRN)

+Graduado em Licenciatura Plena em Educação Física

pelo Centro Universitário de João Pessoa (UNIPÊ)

Doutor em Ciências do Desporto

pela Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro (UTAD, Portugal)

Mestre em Ciências da Saúde pela UFRN

Especialista em Pesquisa em Educação Física

pela Universidade Federal da Paraíba, UFPB (1998)

e em Recreação, Lazer a Animação Sócio Cultural

pela Universidade Estadual de Londrina (UEL)

Atualmente é professor da UERN

Chefe do Departamento de Educação Física Pró Tempore

e Coordenador do Laboratório de Avaliação

do Desempenho Aquático da Faculdade de Educação Física e membro

da base de pesquisa: Cultura Corporal, Educação e Desenvolvimento Humano

++Professora Doutora em Educação Física

pelo programa Associado de pós graduação

em Educação Física UPE/UFPB

Mestre em Ciências do Desporto com especialização

em Avaliação e prescrição na Atividade Física pela UTAD

Graduada em Licenciatura em Educação Física pela UERN

Pós-graduada em Dança pela UFRN

Pós-graduada em Fisiologia do Exercício

pela Faculdade Integrada do Ceará-FIC

Atualmente é membro do Grupo de Estudos

do Treinamento Físico aplicado ao desempenho e a saúde-LETFADS/UFPB

e do Laboratório de Avaliação do Desempenho Aquático

da Faculdade de Educação Física (LADA/FAEF) da UERN

Professora permanente do Programa de Mestrado

em Saúde e Sociedade, PPGSS/UERN

(Brasil)

Recepção: 18/05/2023 - Aceitação: 06/09/2023

1ª Revisão: 06/07/2023 - 2ª Revisão: 03/09/2023

Documento acessível. Lei N° 26.653. WCAG 2.0

Citação sugerida: Félix, E.G., Morais, P.L.A. de G., Santos, I.K. dos, Costa, A.V. da, e Cardoso, G.A. (2023). Avanços da área de fisioterapia ortopédica relacionados ao uso da tecnologia com o sistema Kinect. Revisão integrativa. Lecturas: Educación Física y Deportes, 28(307), 163-178. https://doi.org/10.46642/efd.v28i307.4053

 

Resumo

    Introdução: O Kinect é uma tecnologia rápida e barata para análise de movimento que consegue avaliar exercícios e amplitudes de movimento, destinados a avaliações e reabilitação de pacientes ortopédicos. Assim sendo de grande importância estudar sobre o tema, uma vez que pode acrescer no tratamento fisioterapêutico. Objetivo: Analisar a literatura que discute os avanços tecnológicos na área de fisioterapia ortopédica por meio do sistema Kinect. Materiais e métodos: Trata-se de um estudo de revisão integrativa, com busca de alta sensibilidade. Após utilização de critérios de inclusão e exclusão foi possível alcançar um total de 11 (onze) artigos, sendo estes discutidos ao longo do texto, com a finalidade de responder ao problema de pesquisa. Estes artigos foram publicados entre os anos de 2014 a 2022. Resultados: De acordo com os estudos selecionados, pode-se concluir que o Kinect vem se apresentando como fundamental para o acompanhamento e recuperação de pacientes que passam por um tratamento ortopédico, sobretudo, porque apresenta alta confiabilidade e velocidade nas imagens alcançadas que garantem o ajuste de atividades. Esclarece-se ainda que o Kinect minimiza as chances de levar o paciente ao consultório, visto que com as ferramentas cabíveis, a telemedicina se apresenta com qualidade. Conclusão: A tecnologia aliada ao Kinect vem sendo uma ferramenta de grande valia para área da fisioterapia ortopédica, uma vez que enriquece os métodos já existentes, tornando-se uma ferramenta promissora.

    Unitermos: Fisioterapia. Ortopedia. Imagem tridimensional. Kinect.

 

Abstract

    Introduction: Kinect is a fast and inexpensive technology for motion analysis that can assess exercises and range of motion, intended for assessment and rehabilitation of orthopedic patients. Therefore, it is of great importance to study the subject, since it can add to the physical therapy treatment. Objective: Analyze the literature that discussed on technological advances in the field of orthopedic physiotherapy through the Kinect system. Materials and Methods: This is an integrative review study, seeking high sensitivity. After using inclusion and exclusion criteria, it was possible to reach a total of 11 (eleven) articles, which are discussed throughout the text, in order to respond to the research problem. These articles were published between the years 2014 to 2022. Results: According to the selected studies, it can be concluded that the Kinect has been shown to be fundamental for the monitoring and recovery of patients who undergo orthopedic treatment, above all, because it presents high reliability and speed in the images achieved, which guarantee the adjustment of activities. It is alsoclarified that the Kinect minimizes the chances of taking the patient to the office, since with the appropriate tools, telemedicine is presented with quality. Conclusion: The technology allied to Kinect has been a very valuable tool for the area of ​​orthopedic physiotherapy, since it enriches the existing methods, making it a promising tool.

    Keywords: Physiotherapy. Orthopedics. Three-dimensional image. Kinect.

 

Resumen

    Introducción: Kinect es una tecnología rápida y económica para el análisis del movimiento que puede evaluar ejercicios y rangos de movimiento, destinada a la evaluación y rehabilitación de pacientes ortopédicos. Por ello, es de gran importancia estudiar el tema, ya que puede sumarse al tratamiento fisioterapéutico. Objetivo: Analizar la literatura que discute sobre los avances tecnológicos en el área de la fisioterapia ortopédica a través del sistema Kinect. Métodos: Se trata de un estudio de revisión integradora, que busca una alta sensibilidad. Luego de utilizar criterios de inclusión y exclusión, se logró llegar a un total de 11 (once) artículos, los cuales se discuten a lo largo del texto, con el propósito de dar respuesta al problema de investigación. Estos artículos fueron publicados entre los años 2014 y 2022. Resultados: Según los estudios seleccionados, se puede concluir que Kinect se ha presentado como fundamental para el seguimiento y recuperación de pacientes sometidos a tratamientos ortopédicos, especialmente porque presenta alta confiabilidad y velocidad en las imágenes logradas que garantizan la adecuación de las actividades. También se aclara que Kinect minimiza las posibilidades de llevar al paciente al consultorio, ya que con las herramientas adecuadas, la telemedicina se resulta eficaz. Conclusión: La tecnología combinada con Kinect ha resultado una herramienta muy valiosa para el área de la fisioterapia ortopédica, ya que enriquece los métodos existentes, convirtiéndola en un recurso satisfactorio.

    Palabras clave: Fisioterapia. Ortopedía. Imagen tridimensional. Kinect.

 

Lecturas: Educación Física y Deportes, Vol. 28, Núm. 307, Dic. (2023)

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Introdução 

 

    Quando se fala em tecnologia para área de reabilitação ortopédica compreende-se que consta no mercado uma gama de aparelhos, softwares e sensores de alto custo e complexidade. Estes tornam-se restritos aos grandes hospitais e centros de reabilitação, no entanto a reabilitação ortopédica necessita de cuidados desde o hospital até o dia a dia do paciente em sua casa (Gonzalez et al., 2019). Contraposto a isto, Bassett (2003) afirma que a adesão dos protocolos de reabilitação em casa se mostra com baixa confiabilidade, uma vez que a maioria desses pacientes estão desassistidos e não possuem recursos para usufruir de tais tecnologias.

 

    Os sensores de captura que possuem tecnologia para computadorizar imagens em movimento (MoCap), são cada dia mais usados na área da saúde, uma vez que seu custo benefício e disponibilidade de mercado estão mais acessíveis que os sistemas ópticos 3D (Lee et al., 2015). O Kinect (Microsoft Corporation, Seattle, Washington EUA) se encaixa nessa perspectiva de conseguir avaliar exercícios e movimentos destinados a avaliação e reabilitação de pacientes ortopédicos. (Mateo et al., 2019)

 

    O Kinect possui a tecnologia time-of-flight, as câmeras RGB-D alimentam os sensores infravermelhos capazes de fornecer dados do ambiente de forma tridimensional, usando a nuvem de pontos 3D, câmera de profundidade e microfone, todos de forma integrada para identificar e projetar o esqueleto humano, mostrando assim potencial para medição articulares, uma vez que cada articulação do esqueleto possui uma coordenada virtual. (Da Gama et al., 2015)

 

    Castro et al. (2017) destaca que o Kinect se apresenta como uma tecnologia rápida e barata para análise de movimento e posições de goniometria para quantificar Amplitude de Movimento (ADM) de determinadas partes do corpo (Shannon, e Chockalingam, 2012). Este apresenta-se como um sistema de medição confiável que gera bons resultados para a goniometria, mostrando-se uma alternativa segura para telereabilitação ortopédica. (Otte et al., 2016)

 

    Devido à crescente expansão da tecnologia e ao aumento da demanda por reabilitação que cresce a cada dia, as tecnologias de reabilitação também se desenvolvem (Kumar et al., 2015). Por esta razão, o uso de tecnologia avançada na reabilitação em ortopedia mostra-se promissora, particularmente para auxiliar e complementar os serviços tradicionais já existentes (Hsieh et al., 2014). Assim justificando o presente estudo, visa-se o conhecimento das tecnologias em saúde que usam o Kinect para que sejam apresentadas e perpassadas tais dados na área da fisioterapia ortopédica.

 

    A relevância deste estudo associa-se ao fato de que é fundamental a discussão sobre a temática em meio aos profissionais da área de fisioterapia ortopédica, sobretudo, devido o assunto não se apresentar junto a literatura de maneira expansiva, mas timidamente.

Importante destacar que o uso da aplicabilidade do Kinect visa facilitar os atendimentos e uma melhora na obtenção dos resultados nos tratamentos em que estes se apresentem viáveis (Kairy et al., 2013). Dessa forma, o presente estudo tem como objetivo analisar a literatura que discuti sobre os avanços tecnológicos na área de fisioterapia ortopédica por meio do sistema Kinect.

 

Métodos 

 

    Trata-se de um estudo de revisão integrativa, com busca de alta sensibilidade, seguindo a pergunta científica norteadora: “Quais os avanços da área de fisioterapia ortopédica relacionados ao uso da tecnologia com o sistema Kinect?”.

 

    A metodologia e sequência de apresentação dos dados baseou-se no estudo de Jales et al. (2022). A busca dos estudos necessários para esta pesquisa foi realizada nas seguintes bases de dados: Medline (PubMed), Cochrane Library, Embase Subject Headings (Emtree), Biblioteca Virtual em Saúde (BVS) e Physiotherapy Evidence Database (PEDro). Os critérios de inclusão foram: artigos que abordassem o uso do sistema Kinect na área de fisioterapia ortopédica; estudos que respondessem à questão norteadora da pesquisa e atendessem ao objetivo do estudo. Foram excluídos trabalhos que usassem o Kinect apenas como um dispositivo do videogame Xbox, artigos de revisão e literatura cinzenta. A busca foi realizada em maio de 2022, e atualizada em fevereiro de 2023.

 

    Os descritores foram previamente pesquisados tendo em conta o vocabulário controlado para indexação de artigos do Medical Subject Headings (Mesh), do Embase Subject Headings (Emtree) e do Descritores em Ciências da Saúde (DeCS), nos quais foram encontrados: “Physical Therapy Modalities”, “Physical Therapy Specialty”, “Physiotherapy”, “Orthopedics”, “Musculo skeletal Diseases”, “Imaging, Three-Dimensional”, “Image Processing, three-dimensional”, “imaging Computer-Assisted”, “Virtual Reality Exposure Therapy”, “motion analysis system”, “Kinect” com as versões equivalentes em português (DeCS). Foi utilizado o operador booleano AND para unir os descritores, fazendo a combinação entre eles.

 

    Por meio da Figura 1 é possível identificar como ocorreu a busca pelos estudos desenvolvidos sobre os avanços da área de fisioterapia ortopédica relacionados ao uso da tecnologia com o sistema Kinect. Inicialmente, apresentam-se o números de pesquisas encontrados a partir do uso dos descritores, e posteriormente vão-se afunilando por meio da aplicação dos critérios de inclusão e exclusão.

 

Fonte: Dados da pesquisa (2022)

 

    Após o processo de triagem e definição dos artigos incluídos, desenvolveu-se a organização dos conteúdos extraídos de cada um dos nove artigos selecionados ao final da aplicação de critérios de inclusão e exclusão. O processo de extração de dados foi realizado por um único avaliador, guiado por uma tabela de análise padrão elaborada em caráter prévio, a qual foi empregada em todos os estudos recrutados.

 

Resultados 

 

    Um total de 11 estudos foram incluídos nesta revisão, estando estes publicados entre os anos de 2014 a 2022, sendo 18,2% deles em 2014; 9,1% em 2015; 18,2% em 2018; 18,2% em 2019; 18,2% em 2020 e 18,2% em 2022.

 

    Predominantemente os estudos foram desenvolvidos em língua inglesa (54,5%). Com relação a metodologia dos estudos são: Transversal (18,2%), estudos para validação (27,3%) e Ensaios Clínicos (27,3%), sendo estes detalhados na Tabela 1.

 

Autor / Ano	Título	Tipo de Estudo	Revista	Software Usado	Principais Resultados
Mateo et al., 2018	HemoKinect: Um software baseado no Microsoft Kinect V2 para supervisão de exercício físico de pacientes com hemofilia	Desenvolvimento e validação de um software (n=18) Grupo controle 10 saudáveis, Grupo hemofílico 8 homens.	Revista Sensors	HemoKinect	Capaz de medir os ângulos do cotovelo, joelho, agachamento, subidas e descidas de degraus e medir o desempenho do equilíbrio em oito direções diferentes em três níveis de dificuldade.
Mateo et al., 2019	Avaliação do Kinect V2 para estimativa da amplitude de movimento do cotovelo em pessoas com hemofilia usando um modelo de correção de ângulo.	Ensaio clínico com pacientes hemofílicos Grupo controle: 10 pessoas Grupo Hemofílico: 10 homens (n=20)	Wiley Haemophilia	HemoKinect	Não houve diferença significativa entre os Kinect V2 e goniômetro entre os grupos testados.
Mentiplay et al., 2018	Avaliação tridimensional de agachamentos e drop jumps usando o Kinect: Confiabilidade e validade.	Ensaio Clínico (n=30)	Revista de Ciências do Esporte	Kinect V2 (SDK Kinect)	O Kinect demonstrou confiabilidade de boa a excelentes para todas as variáveis testadas.
Lee et al., 2015	Medição da amplitude de movimento do ombro em pacientes com capsulite adesiva usando um Kinect	Ensaio Clínico com grupo controle: 15 Saudáveis e grupo experimento: 12 pessoa com capsulite adesiva (n= 27)	Plos One	SDK Kinect (MSDN Kinect)	O Kinect apresentou 95% de confiança para medida da ADM de ombros saudáveis e foi efetivo para detectar os pacientes com Capsulite Adesiva.
Hannink et al., 2019	A confiabilidade e a reprodutibilidade da medida sagital da curvatura da coluna vertebral usando o Kinect V2	Estudo transversal (n=19)	Journal of Back and Musculoskeletal Rehabilitation	Kinect Fusion	O sensor Kinect apresentou alta confiabilidade intra e extra- examinador. Levou menos tempo para captura de dados. Mostrou-se rápida e segura para medir a curvatura torácica e lombar.
Hannink et al., 2020a	Medição da curvatura sagital da coluna vertebral: Comparando a câmera de profundidade Kinect com a flexicurva e inclinômetro digitais em uma população clínica	Estudo transversal (n=29)	Journal Physiotherapy	Ferramenta para medir a curvatura sagital	O Kinect obteve correlação positiva com as duas outras ferramentas.
Hannink et al., 2020b	A validade do sensor Kinect para a medição da curvatura sagital da coluna vertebral contra a radiografia da coluna vertebral padrão ouro	Estudo de validação (n=29)	Journal Physiotherapy	Kinect (SDK Kinect)	Existem diferenças como o Kinect pode medir a coluna lombar com base na gravidade da curva.
Hsieh et al., 2014	Sistema de realidade virtual baseado no Kinect para idosos na prevenção de quedas	Validação, usando grupo controle e grupo experimento (n=8)	Revista Tecnologia e Saúde	SDK Kinect + Unity3D	Realidade virtual com plataforma de informação interativa melhora a capacidade de equilíbrio e reduz o risco de queda em uma população de idosos saudáveis.
Hannink et al., 2022	Sistema de topografia de superfície, comparado a radiografia, flexicurve inclinometro	Estudo transversal para validação (n=29)	Spine Deforme	SDK Kinect	O método de topografia de superfície apresentou moderada correlação e concordância na coluna torácica com a radiografia (validade de critério) e alta correlação com flexicurva e inclinômetro digital (validade concorrente).
Królikowska, 2022	Avaliação do movimento do pulso usando o Microsoft Azure Kinect DK: um estudo de confiabilidade em indivíduos saudáveis.	Ensaio Clínico (n=56)	Adv Clin Exp Med	SDK Kinect Azure	O software desenvolvido utilizando o Microsoft Azure Kinect DK demonstrou alta confiabilidade na medição da ADM ativa do punho e antebraço.
Li et al., 2014	Fusão de esqueleto multi-kinect para monitoramento de reabilitação física	Estudo de validação	Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol	Kalman	Embora os dados do esqueleto sejam bastante ruidosos e imprecisos para reabilitação, os resultados do experimento mostram que o sistema multi-Kinect com Kalman pode ser usado para superar essa desvantagem um certo grau.

Fonte: Dados da pesquisa (2022)

 

    O Kinect foi usado nos estudos principalmente com o objetivo de ser comparado a recursos já usados na fisioterapia ortopédica, como o goniômetro, flexicurve e inclinômetro, assim como a radiografia lateral da coluna comumente usados para mensuração da curvatura torácica e lombar (n=4).

 

    Por intermédio destes são estudados avanços para a facilitação dos diagnósticos e tecnologias que visam a detecção mais rápida da ADM, assim como disfunções, criação de plataformas interativas para gerar exercícios específicos e monitoramento de equilíbrio; além de capacidade funcional (Hsieh et al., 2014). Importante esclarecer que 63,6% estudos mostraram-se satisfatórios ao testarem ou aplicarem o Kinect e 9,1% destacou não haver diferença entre o Kinect e o goniômetro. (Kuroda et al., 2021, e Mentiplay et al., 2018)

 

    A imprecisão do Kinect em captar os ângulos do tornozelo foi uma dificuldade para o HemoKinect, assim como a precisão na medição do ângulo articular do cotovelo, que ocorreu apenas quando inserido modelo de correção de ângulo (polinômio cúbico). (Kuroda et al., 2021; Lee et al., 2015)

 

    Posteriormente, por meio das discussões, é possível identificar o que cada estudo identifica de positivo ou não com relação ao uso do Kinect como fundamental para avaliação e reabilitação de pacientes ortopédicos.

 

Discussão 

 

    Mateo et al. (2018) afirmam que o uso do Kinect permite que a área da fisioterapia ortopédica avance na identificação de imagens mais profundas sobre o esqueleto humano, permitindo a supervisão remota de exercícios que são direcionados a pacientes em processo de tratamento ou recuperação, visto que esse acompanhamento desenvolve-se por meio da identificação de ângulos articulares em tempo real.

 

    Compreende-se ainda que a utilização do Kinect garante a redução da dependência hospitalar dos pacientes, considerando que estes podem ser atendidos por meio da telemedicina, onde os profissionais fisioterapeutas realizam os ajustes necessários com relação as atividades que os sujeitos precisam efetivar para alcançar sua recuperação ortopédica, sobretudo, quando se fala na correção de ângulos que encontram-se com distorção de dados e que inviabilizam sua total recuperação. (Moreno et al., 2017)

 

    Hannink et al. (2019) e Królikowska et al. (2022) enfatizam que o uso do Kinect além de se apresentar com alta confiabilidade consegue alcançar informações relevantes para os profissionais de forma aligeirada, permitindo que estes consigam intervir em tratamentos que estão sendo desenvolvidos por meio de atividades pelos seus pacientes, mas que precisam de interferências para sua plena eficácia.

 

    Cabe destacar também que o uso do Kinect se apresentou fundamental para auxiliar em exercícios que buscam a prevenção de quedas de pessoas idosas, aumentando por meio de atividades divertidas a capacidade de equilíbrio deste público que ocasionalmente perde esta capacidade com o avanço da idade (Li, e Caelli, 2014). Mas mesmo diante as informações positivas que se apresenta é possível ressaltar que ainda existem muitos aspectos das tecnologias para reabilitação ortopédica, assim como para o Kinect, que precisam ser analisados para que conclusões definitivas sejam alcançadas. (Pastora-Bernal et al., 2017)

 

    Em relação a empregabilidade da tecnologia Kinect, através dos softwares usados, pode-se observar a aplicabilidade de diferentes tecnologias, a biblioteca SDK Kinect for Windows, foi o instrumento mais usado (n=4), devido seu livre acesso para obter os recursos disponibilizados no Kinect. O software HemoKinect, foi desenvolvido para ser aplicados com pacientes hemofílicos em seus déficits de movimento e reabilitação ortopédica (Lee et al., 2015; Li, e Pathirana, 2014). Existe também uma tendência para serem estudados a relação do Kinect com patologias da coluna presente em outros trabalhos (n=3) onde em um dos estudos foi validado a confiabilidade e reprodutividade do Kinect Fusion. (Guzmán et al., 2017; Hannink et al., 2019; e Hannink et al., 2020b)

 

    Dentre as diversas técnicas e recursos da fisioterapia, a medição das amplitudes de movimento (ADM) feitas por goniometria tratam-se de algo relevante, uma vez que se faz necessário para o profissional quantificar os déficits e limitações apresentadas pelos pacientes, assim como a evolução das restrições de movimento. A comparação de um sistema automatizado com a goniometria tradicional, apresenta-se com resultado de melhor desempenho do sistema, prevalecendo sob a goniometria. (Kumar et al., 2015)

 

    Aplicando o HemoKinect foi verificado a ADM de cotovelo, porém os resultados não foram superiores ao da goniometria tradicional (Mateo et al., 2019). Outro estudo apresenta como resultado uma confiança de 95% do Kinect para medir a ADM de ombro e detectar pacientes que apresentam capsulite adesiva (Lee et al., 2015). Outra pesquisa concorda com a informação quando discorre que Kinect se apresentou como uma medida rápida e eficaz para analisar as disfunções da extremidade superior. (Uhm et al., 2020)

 

    Em três estudos distintos fica esclarecido sobre a coluna vertebral, trazendo as medições dos ângulos através do Kinect, comparando-o a ferramentas já usadas na área ortopédica (Guzmán et al., 2017: Hannink et al., 2019; Hannink et al., 2020a). Um desses compara o Kinect com o flexicurve, outro diz que por sua vez usou o sensor Kinect para medir a cifose torácica. Os dois trabalhos mostram uma boa confiabilidade e correlação positiva dos resultados obtidos do Kinect quando comparados ao flexicurve. (Hannink, 2019; e Quek, 2015)

 

    Sobre a relação Kinect e coluna vertebral, estudos apontam a correlação do Kinect para validade e confiabilidade, de medir a curvatura sagital, onde os mesmos obtiveram resultados positivos (Guzmán et al., 2017; Hannink et al., 2019; Hannink et al., 2020b). Foi realizado um estudo para análise postural através do Kinect também obtendo resultados satisfatórios, mais ainda de forma preliminar (Castillo-Martínez et al., 2020). Isso nos mostra que esse recurso ainda é pouco explorado, precisando de estudos mais robustos para utilização do Kinect na avaliação da coluna sagital, incluindo sua medição de ângulo entre segmentos. (Fernández-Baena et al., 2012)

 

    Atrelado a isso, algumas limitações precisam ser levadas em consideração, ao se analisar os resultados dos estudos que se apresentam nesta revisão, quais podem repercutir no delineamento metodológico. O tamanho da amostra foi a limitação mais recorrente (n=3) nos estudos supracitados, coincidindo com outro estudo, onde os mesmos pedem cautela para interpretação dos dados de confiabilidade do HumanTrak, software desenvolvido e validado pelos mesmos através do Kinect, porém o estudo só contou com uma amostra de 15 indivíduos. (Beshara et al., 2020)

 

    Entretanto as potencialidades do Kinect, são destacadas nos estudos (n=6), uma vez que a maioria obteve resultados satisfatórios e promissores. Esse cenário reforça muitos estudos com o Kinect, sendo que estes mostram uma excelente correlação e confiabilidade quando comparado a um sistema padrão ouro para detecção de movimento (Çubukçu et al., 2020). Tendo em vista que esse dispositivo possuem o benefício de serem portáteis, podendo ser usados em ambulatórios, salas de reabilitação e na própria casa dos pacientes. (Wochatz et al., 2019)

 

Conclusão 

 

    A tecnologia aliada ao Kinect vem sendo uma ferramenta de grande valia para área da fisioterapia ortopédica, sobretudo, quando se fala nos cuidados preventivos com a população idosa, na recuperação de seu equilíbrio; e na recuperação de pacientes que sofreram algum problema de saúde quanto as suas questões ortopédicas, uma vez que completa e enriquece os métodos já existentes, tornando-se uma ferramenta promissora.

 

    Os estudos esclarecem que o Kinect trata-se de um colaborador fundamental, visto que se apresenta de forma consistente e com alta confiabilidade no tratamento de indivíduos com problemas ortopédicos, considerando que as imagens alcançadas por meio deste permitem mudanças nas atividades já desenvolvidas pelos sujeitos durante seus tratamentos, de forma menos engessada e sem necessariamente precisar que o atendimento ocorra nos consultórios, e sim por meio da telemedicina, com confiabilidade.

 

    Porém, aponta-se que existem limitações consideráveis, o que identifica-se por meio das poucas informações que se apresentam na literatura.

 

    Dessa forma, propõe-se que mais estudos sejam realizados, com um maior número de indivíduos participantes nas amostras, para que sejam gerados mais resultados e o Kinect possa a vir ser testado no dia a dia dos profissionais de fisioterapia.

 

Referências 

 

Bassett, S.F. (2003). The assessment of patient adherence to physiotherapy rehabilitation. NZ Journal of Physiotherapy, 31(2), 60-66. https://www.researchgate.net/publication/284411604

 

Beshara, P., Chen, J.F., Read, A.C., Lagadec, P., Wang, T., e Walsh, W.R. (2020). The Reliability and Validity of Wearable Inertial Sensors Coupled with the Microsoft Kinect to Measure Shoulder Range-of-Motion. Sensors, 20(24), 7238. https://doi.org/10.3390/s20247238

 

Castillo-Martínez, I.D., Bremer-Aztudillo, A.L., Velázquez-Marmolejo, L., Moreno-González, A.M., e Belmont-Sánchez, J. (2020). Rehabilitación con realidad virtual en pacientes pediátricos con hemofilia. Estudio retrospectivo / Virtual reality rehabilitation in paediatric patients with hemophilia. Retrospective study. Acta Ortop Mex, 34(5), 298-302. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33634633/

 

Castro, A.P.G., Pacheco, J.D., Lourenço, C., Queirós, S., Moreira, A.H.J., Rodrigues, N.F., e Vilaça, J.L. (2017). Avaliação da postura da coluna vertebral usando o Microsoft Kinect™: Um estudo de caso preliminar com 98 voluntários. Revista Biomédica do Porto, 2(1), 18-22. http://dx.doi.org/10.1016/j.pbj.2016.11.004

 

Çubukçu, B., Yüzgeç, U., Zileli, R., e Zileli, A. (2020). Reliability and validity analyzes of Kinect V2 based measurement system for shoulder motions. Med Eng Phy, 76, 20-31. https://doi.org/10.1016/j.medengphy.2019.10.017

 

Da Gama, A., Fallavollita, P., Teichrieb, V., e Navab, N. (2015). Motor Rehabilitation Using Kinect: A Systematic Review. Games for Health Jornal, 4(2), 123-135. http://dx.doi.org/10.1089/g4h.2014.0047

 

Fernández-Baena, A., Susin, A., e Lligadas, X. (2012). Validação biomecânica dos movimentos articulares da parte superior e inferior do corpo de dados de captura de movimento Kinect para tratamentos de reabilitação. Em: Quarta conferência internacional sobre redes inteligentes e sistemas colaborativos (pp. 656-661). IEEE.

 

Gonzalez, D., Imbiriba, L., e Jandre, F. (2019). As estratégias posturais podem ser avaliadas com o Microsoft Kinect v2? Em: Congresso Mundial de Física Médica e Engenharia Biomédica 2018 (pp. 725-728). Springer.

 

Guzmán, C.H., Blanco, A., Brizuela, J.A., e Gómez, F.A. (2017). Robust control of a hip–joint rehabilitation robot. Biomedical Signal Processing and Control, 35, 100-109. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2017.03.002

 

Hannink, E., Shannon, T., Barker, KL, e Dawes, H. (2019). The reliability and reproducibility of sagittal spinal curvature measurement using the Microsoft Kinect V2. J Back Musculoskelet Rehabil, 33 (2), 295-301. https://doi.org/10.3233/bmr-191554

 

Hannink, E., Shannon, T., Dawes, H., e Barker, K. (2020a). Measurement of sagittal spine curvature: comparing the Kinect depth camera to the flexicurve and digital inclinometers in a clinical population. Physioterapy, 107, e21. https://doi.org/10.1016/j.physio.2020.03.031

 

Hannink, E., Shannon, T., Dawes, H., e Barker, K. (2020b). The validity of the kinect sensor for the measurement of sagittal spine curvature against the gold standard lateral spinal radiograph. Physioterapy, 107, e28-e29. http://dx.doi.org/10.1016/j.physio.2020.03.040

 

Hannink, E., Dawes, H., Shannon, T. M., e Barker, K.L. (2022). Validity of sagittal thoracolumbar curvature measurement using a non-radiographic surface topography method. Spine Deformity, 10(6), 1299-1306. https://doi.org/10.1007/s43390-022-00538-0

 

Hsieh, WM, Chen, CC, Wang, SC, Tan, SY, Hwang, YS, Chen, SC, Lai, JS, e Chen, YL (2014). Virtual reality system based on Kinect for the elderly in fall prevention. Randomized Controlled Trial, 22(1), 27-36. https://doi.org/10.3233/thc-130769

 

Jales, M.R.M., Mota, S.B., de Andrade, M.F., do Nascimento, E.G.C., e de Medeiros Fernandes, T.A.A. (2022). Lymphtaping® and breast cancer-related lymphoedema: an integrative review. Research, Society and Development, 11(2), e28411224973-e28411224973. https://doi.org/10.33448/rsd-v11i2.24973

 

Kairy, D., Tousignant, M., Leclerc, N., Côté, A.M., Levasseur, M., e Telage Pesquisadores (2013). The Patient’s Perspective of in-Home Telerehabilitation Physiotherapy Services Following Total Knee Arthroplasty. Int J Environ Res Public Health, 10(9), 3998-4011. https://doi.org/10.3390/ijerph10093998

 

Królikowska, A., Maj, A., Dejnek, M., Prill, R., Skotowska-Machaj, A., e Kołcz, A. (2022). Wrist motion assessment using Microsoft Azure Kinect DK: A reliability study in healthy individuals. Adv Clin Exp Med, 33(2), 203-209. https://doi.org/10.17219/acem/152884

 

Kumar, Y., Yen, SC, Tay, A., Lee, W., Gao, F., Zhao, Z., Li, J., Hon, B., Xu, TTM., Cheong, A., Koh, K., Ng, YS, Chew, E., e Koh, G. (2015). Wireless wearable range-of-motion sensor system for upper and lower extremity joints: a validation study. Healthc Technol Lett, 2(1), 12-17. https://doi.org/10.1049/htl.2014.0100

 

Kuroda, Y., Young, M., Shoman, H., Punnoose, A., Norrish, AR, e Khanduja, V. (2021). Advanced rehabilitation technology in orthopaedics-a narrative review. Int Orthop., 45(8), 1933-1940. https://doi.org/10.1007/s00264-020-04814-4

 

Lee, SH, Yoon, C., Chung, SG, Kim, HC, Kwak, Y., Park, HW, e Kim, K. (2015). Measurement of Shoulder Range of Motion in Patients with Adhesive Capsulitis Using a Kinect. PloS One, 10 (6), e0129398. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0129398

 

Li, S., Pathirana, P.N., e Caelli, T. (2014). Multi-kinect skeleton fusion for physical rehabilitation monitoring. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc., 5060-3. https://doi.org/10.1109/embc.2014.6944762

 

Mateo, F., Carrasco, JJ, Aguilar-Rodríguez, M., Soria-Olivas, E., Bonanad, S., Querol, F., e Pérez-Alenda, S. (2019). Assessment of Kinect V2 for elbow range of motion estimation in people with haemophilia using an angle correction model. Haemophilia, 25(3), e165-e173. https://doi.org/10.1111/hae.13744

 

Mateo, F., Soria-Olivas, E., Carrasco, J.J., Bonanad, S., Querol, F., e Pérez-Alenda, S. (2018). HemoKinect: A Microsoft Kinect V2 Based Exergaming Software to Supervise Physical Exercise of Patients with Hemophilia. Sensors, 18(8), 2439. https://doi.org/10.3390/s18082439

 

Mentiplay, B.F., Hasanki, K., Perraton, L.G., Pua, Y.H., Charlton, P.C., e Clark, R.A. (2018). Three-dimensional assessment of squats and drop jumps using the Microsoft Xbox One Kinect: Reliability and validity. Journal of sports sciences, 36(19), 2202-2209. https://doi.org/10.1080/02640414.2018.1445439

 

Moreno, F.Á., Merchán-Baeza, J.A., González-Sánchez, M., González-Jiménez, J., e Cuesta-Vargas, A.I. (2017). Experimental Validation of Depth Cameras for the Parameterization of Functional Balance of Patients in Clinical Tests. Sensors, 17(2), 424. https://doi.org/10.3390/s17020424

 

Otte, K., Kayser, B., Mansow-Model, S., Verrel, J., Paul, F., Brandt, AU, e Schmitz-Hübsch, T. (2016). Accuracy and Reliability of the Kinect Version 2 for Clinical Measurement of Motor Function. PloS One, 11 (11), e0166532. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166532

 

Pastora-Bernal, J.M., Martín-Valero, R., Barón-López, F.J., e García-Gómez, O. (2017). Effectiveness of telerehabilitation programme following surgery in shoulder impingement syndrome (SIS): Study protocol for a randomized controlled non-inferiority trial. Trials, 18(1), 1-11. https://trialsjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13063-017-1822-x

 

Quek, J., Brauer, S.G., Treleaven, J., e Clark, R.A. (2015). The use of the Microsoft Kinect to measure thoracic kyphosis. Physiotherapy, 101, e1243-e1244. http://dx.doi.org/10.1016/j.physio.2015.03.1144

 

Shannon, T., e Chockalingam, N. (2012). Investigation of a low cost method to quantify cosmetic defect. Stud Health Technol Inform., 176, 282-5. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22744509/

 

Uhm, KE, Lee, S., Kurillo, G., Han, JJ, Yang, JH, Yoo, YB, e Lee, J. (2020). Usefulness of Kinect sensor-based reachable workspace system for assessing upper extremity dysfunction in breast cancer patients. Supportive Care in Cancer, 28 (2), 779-786. https://doi.org/10.1007/s00520-019-04874-2

 

Wochatz, M., Tilgner, N., Mueller, S., Rabe, S., Eichler, S., John, M., Völler, H, e Mayer, F. (2019). Reliability and validity of the Kinect V2 for the assessment of lower extremity rehabilitation exercises. Gait Posture, 70, 330-335. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2019.03.020

Lecturas: Educación Física y Deportes, Vol. 28, Núm. 307, Dic. (2023)