Introdução
A reabilitação motora após acidente vascular cerebral está agora em rápido crescimento, impulsionada por outros campos tecnológicos, como realidade virtual e aumentada (VR/AR), robótica e interface cérebro-computador (BCI) invasiva e não invasiva. O BCI pode fornecer feedback sensorial em tempo real da atividade do EEG, permitindo que pacientes com AVC regulem seus ritmos sensório-motores de forma consciente. No típico BCI não invasivo baseado em EEG, a intenção motora do usuário (imagem motora ou execução) é decodificada da atividade elétrica do cérebro em tempo real, extraindo características relevantes. A detecção da intenção de movimento pelo BCI irá acionar o feedback sensorial correspondente para o usuário. Esse feedback pode ser na forma abstrata (como um cursor se movendo na tela de um computador) ou na forma de feedback concreto (como uma representação visual das partes do corpo de um participante em um avatar virtual ou sobreposta diretamente fisicamente a um participante) ou entrega somatossensorial por meio de sistemas robóticos, táteis ou de estimulação elétrica neuromuscular (NMES) para reproduzir os movimentos pretendidos, o que demonstrou melhorar o aprendizado motor.


A interface cérebro-computador começou a ser usada na reabilitação após acidente vascular cerebral. Tem como objetivo promover a neuroplasticidade ajustando ou autorregulando as atividades neurofisiológicas, melhorando assim o efeito da reabilitação. No entanto, ainda existem incertezas sobre a sua real eficácia clínica. Este artigo tem como objetivo quantificar a eficácia do treinamento BCI na reabilitação de membros superiores após acidente vascular cerebral, conduzindo uma meta-análise de ensaios clínicos randomizados (ECR) existentes. Mudanças na função motora no início e no final da intervenção foram relatadas nesses ECRs. Os investigadores revisaram os relatórios disponíveis de todos os ECRs que utilizaram essas técnicas. Eles forneceram pontuações de discinesia pré e pós-intervenção para os grupos experimentais e de controle, que incluíram terapia padrão, terapia robótica, estimulação elétrica e imagens motoras sem BCI.
Métodos
Foram utilizadas MEDLINE, CENTRAL, PEDro e outras bases de dados, e a literatura foi selecionada verificando as referências de múltiplos artigos de revisão. Foram selecionados ensaios clínicos randomizados utilizando BCI para reabilitação motora pós-AVC, e foram fornecidos escores de distúrbios motores antes e depois da intervenção. Os tamanhos de efeito resumidos foram calculados usando o método de variância inversa de efeitos aleatórios. Inicialmente foram encontrados 524 artigos e, após a remoção das duplicatas, foram triados os títulos e resumos de 473 artigos. Por fim, foram encontrados 26 artigos correspondentes a ensaios clínicos do BCI, dos quais 9 estudos envolvendo um total de 235 sobreviventes de AVC preencheram os critérios de inclusão para meta-análise (ensaios clínicos randomizados com desempenho motor como índice de desfecho).
Resultados
Em 6 estudos BCI, a melhoria motora, quantificada principalmente pela avaliação Fugl-Meyer da extremidade superior (FMA-UE), excedeu a diferença mínima clinicamente importante (MCID=50,25), enquanto esta melhoria foi alcançada em apenas 3 grupos de controle . No geral, a diferença média padronizada entre o treinamento BCI e o FMA-UE em comparação com a condição de controle foi de 0,79 (IC de 95%: 0,37 a 1,20), dentro da faixa de agrupamento moderado a grande. tamanhos de efeito. Além disso, vários estudos demonstraram que a BCI induz neuroplasticidade funcional e estrutural em níveis subclínicos.


Conclusões
A neurorreabilitação baseada na interface cérebro-computador mostra tamanho de efeito moderado a grande na função motora dos membros superiores, que é superior aos tratamentos de reabilitação convencionais, como imagens motoras, terapia de espelho, treinamento assistido por robô, terapia de movimento induzido por restrição, terapia de realidade virtual e ETCC. Além dos resultados motores, vários estudos relataram níveis subclínicos de neuroplasticidade funcional e estrutural induzidos pela BCI, alguns dos quais se correlacionam com melhores resultados motores. Mais estudos com amostras maiores são necessários para melhorar a confiabilidade desses resultados.
Referência: Cervera MA, Soekadar SR, Ushiba J, et al. Interfaces cérebro-computador para reabilitação motora pós-AVC: uma meta-análise. Ann Clin Transl Neurol. 25 de março de 2018;5(5):651-663.