Desenvolvimento de equações de predição do estado de incapacidade em pacientes com esclerose múltipla

Abstract

Introdução: A Esclerose Múltipla (EM) é considerada a principal causa da incapacidade neurológica não traumática de adultos jovens. A Escala Expandida do Estado de Incapacidade de Kurtzke (EDSS) é a escala mais comumente usada para avaliar e acompanhar a evolução do nível de incapacidade do paciente com EM ao longo do tempo. A EDSS é dependente de um exame neurológico detalhado, realizado por um clínico treinado, o que dificulta sua utilização pelos fisioterapeutas. Nesse sentido, especula-se que testes simples usados para avaliar a função corporal e a atividade poderiam predizer o escore estabelecido pela EDSS. Objetivo: Desenvolver uma equação de predição do estado de incapacidade, semelhante do estabelecido pelo escore EDSS, em pacientes com esclerose múltipla, a partir testes de simples aferição da função corporal e atividade, utilizados na prática do fisioterapeuta. Metodologia: Pesquisa com delineamento ex post facto preditivo, realizada com dados do Ambulatório de Neuroimunologia do Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). Esse estudo contou com quatro variáveis independentes – força de membros inferiores, deambulação funcional, mobilidade funcional e velocidade de marcha. O tamanho da amostra foi de 64 indivíduos. A análise dos dados foi feita no software SPSS 20.0 (Statistical Package for Social Sciences). Para estabelecer a equação de predição foi utilizada a análise de regressão linear múltipla e logística. Nessa análise, foi identificado se as variáveis independentes podiam predizer a variável dependente (Estado de incapacidade estabelecido pela EDSS). O nível de significância adotado foi de 0,05. Resultados: A variável independente mobilidade funcional apresentou o coeficiente de correlação simples mais alto com a variável dependente e, por isso, demonstrou ser a variável mais significativa para prever o nível de incapacidade gerado pela escala EDSS. A mobilidade funcional foi a única variável independente mantida nos modelos de regressão. A análise multivariada resultou em dois modelos estatisticamente significativos. Um modelo foi estabelecido através da regressão múltipla [F (1,62) = 53,373; p<0,001 e R²=0,463] e outro foi gerado a partir da regressão logística [χ²(1) = 27,015; p< 0,001, R²Nagelkerke = 0,480]. Conclusão: A mobilidade funcional foi o preditor mais significativo do nível de incapacidade. Foi possível gerar dois modelos de equação de predição do nível de incapacidade em pacientes com esclerose múltipla: o modelo gerado a partir da análise de regressão linear múltipla e o modelo por meio da regressão logística.

Introduction: Multiple Sclerosis (MS) is considered the leading cause of non-traumatic neurological disability in young adults. The Kurtzke Expanded Disability Status Scale (EDSS) is the most commonly used scale to evaluate and monitor the evolution of the level of disability in MS patients over time. The EDSS is dependent on a detailed neurological examination performed by a trained clinician, which makes it difficult to use by physiotherapists. In this sense, it is speculated that simple tests used to evaluate bodily function and activity could predict the score established by the EDSS. Objective: To develop a prediction equation for the state of disability, similar to the one established by the EDSS score, in MS patients, based on simple tests of bodily function and activity commonly used in physiotherapy practice. Methodology: This study had a predictive ex post facto design and was conducted with data from the Neuroimmunology Outpatient Clinic of the Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). This study had four independent variables – lower limb strength, functional ambulation, functional mobility, and gait speed. The sample size was 64 individuals. Data analysis was performed using SPSS 20.0 software (Statistical Package for Social Sciences). Multiple linear and logistic regression analysis was used to establish the prediction equation. In this analysis, it was identified if the independent variables could predict the dependent variable (Disability status established by the EDSS). The significance level adopted was 0.05. Results: The independent variable functional mobility presented the highest simple correlation coefficient with the dependent variable and, therefore, proved to be the most significant variable for predicting the level of disability generated by the EDSS scale. Functional mobility was the only independent variable retained in the regression models. Multivariate analysis resulted in two statistically significant models. One model was established through multiple regression [F (1,62) = 53.373; p<0.001 and R²=0.463] and another was generated from logistic regression [χ²(1) = 27.015; p<0.001, R²Nagelkerke = 0.480]. Conclusion: Functional mobility was the most significant predictor of disability level. It was possible to generate two prediction equation models for the level of disability in MS patients: the model generated from multiple linear regression analysis and the model generated from logistic regression.