Generalità

L’equilibrio in stazione eretta statica è una funzione sviluppata nel corso della evoluzione della specie con le caratteristiche neurologiche e muscoloscheletriche. Un’idea sommaria della difficoltà della funzione la si può avere osservando quanto tempo e impegno sia richiesto al bambino per imparare a stare in stazione eretta. La funzione ne è stata studiata in dettaglio fin dal 1685¹ fino a rientrare, già nel 1836, fra i test clinici². In tempi più recenti, con l’uso di pedane stabilometriche e di PC che consente di tracciare la traiettoria seguita dal COP (COP = Centre Of Pressure) durante il test, è stato possibile individuare un’ampia gamma di parametri capaci di descrivere le funzionalità fisiologiche del soggetto sotto test^3,4. Un esteso dibattito a proposito di questi parametri suggerisce oggi – il processo è ancora in corso – alcuni elementi chiave⁵ che da un lato possono fornire informazioni di interesse clinico e dall’altro fornire elementi di interesse per la realizzazione di robot antropomorfici⁶.
Le oscillazioni del corpo in stazione eretta statica sono state spesso descritte come quelle di un pendolo inverso dove il centro di massa del corpo è localizzato a circa 2/3 dell’altezza del soggetto. Sia le oscillazioni Antero-Posteriore sia quelle Latero-Laterali, a dispetto delle differenze bio-meccaniche – sul piano frontale i due arti, incernierati sul bacino e sulle caviglie formano un “telaio” mentre sul piano sagittale il modello è molto più chiaro – hanno comportamenti simili: mo-strano infatti analoghe frequenze di oscillazione spontanea⁷.
Considerando le equazioni del pendolo per una altezza che varia da 150 a 210 cm si troverebbero valori di frequenza compresi fra 0,0347 Hz per il più alto e 0,041 Hz per il più basso. Le evidenze sperimentali mostrano però frequenze più elevate (0,6 Hz per un soggetto alto 170 cm⁸ che parrebbero spiegabili da un modello di “rigidità biomeccanica” che deriverebbe in modo combinato da rigidità meccanica⁹, dalle costanti di tempo del controllo in retroazione (feed-back) e dalle modalità di controllo anticipativo in feed-forward^10,11.
È altresì ben noto che il dolore muscoloscheletrico correla con le instabilità posturali¹² e segnata-mente le frequenze di non-smorzamento delle oscillazioni stesse. È perciò importante avere una affidabile analisi spettrale delle oscillazioni registrate durante il test. Gli algoritmi di calcolo ed in particolare la FFT (Fast Fourier Transform) con-sentono infatti di riconoscere le componenti oscil-latorie principali dello Sway sui due piani.
Sono fattori critici per lo sviluppo della FFT sia la durata di acquisizione, che definisce la più bassa frequenza calco-labile in modo attendibile, sia la frequenza di campionamento delle misure, che definisce la più alta frequenza ragionevolmente calcolabile con la dovuta affidabilità ^{13, 14, 15}.

Analisi spettrale delle oscillazioni del COP

Applicando l’algoritmo di calcolo della FFT sono state calcolate le distribuzioni spettrali di 1234 test stabilometrici su altrettanti soggetti (627 F – 607 M) che non presentavano evidenti anomalie funzionali di età compresa fra 7 e 77 anni. La banda di frequenze era compresa fra 0,025 Hz (1/Durata di acquisizione impostata a 40 sec) e 10 Hz (Frequenza di campionamento a 100 Hz/10). Le misure sono state eseguite sulla pedana ARGO® dalla quale è derivata la versione ArgoPlus® di Fremslife srl. La accuratezza metrologica del dispositivo era già stata dimostrata¹⁶.
Allo scopo di “filtrare le registrazioni di soggetti apparentemente “border line” è stato usato il punteggio di funzionalità posturale SPF (Score of Postural Functionality). Tale indice è stato definito¹⁷ prendendo in esame 63 parametri e indicatori ricavati dalle misure dello Sway che avevano mostrato significatività statistica¹⁸. Ad ognuno di tali parametri è attribuito il valore 1 quando il relativo indicatore è al di fuori dell’intervallo ±2σ attorno al valore medio di riferimento. Perciò a valori più elevati di SPF corrispondono soggetti meno funzionali. I dati utilizzati sono quelli di 1234 soggetti che presentavano un valore SPF≤ 9. La “Potenza” spettrale è stata calcolata su 8 bande per ciascuno dei due assi. La distribuzione appare omogenea e indipendente dalla modalità di test (occhi aperti e chiusi). Qualche differenza, statisticamente non significativa, si nota fra i sessi: i Maschi oscillerebbero un poco più delle Femmine. Quando si pongano a confronto le distribuzioni delle potenze normalizzate al valor medio di ciascun rilievo si nota la notevole dispersione dovuta al “contenuto informativo” presentato dallo Spettro Armonico.
A titolo di esempio si veda infatti la analisi armonica dei due rilievi (Occhi Chiusi ed Occhi Aperti) di un soggetto lievemente disfunzionale per probabile artrosi a carico della colonna. I picchi parrebbero essere presenti in correlazione con l’altezza delle “cerniere” (cervico-toracica, toraco-lombare, lombo-sacrale).

Conclusione

Per quanto detto si può concludere che, a patto di disporre di uno strumento adeguato (accuratezza, frequenza di campionamento del segnale), l’analisi armonica può rivelarsi strumento decisivo per la interpretazione delle possibili cause di disfunzione posturale.

Riferimenti bibliografici

¹ Alphonsus Borelli De Motu Animalium – COG position is found to be at 57% of the height of the subject
² Lanska DJ, Goetz CG. Romberg’s sign Development, adoption, and adaptation in the 19th century. Neurology 2000; 55: 1201-1206
³ Woollacott MH, Shumway-Cook A. Vertigo: Clinical and research methodology for the study of posture and balance. London: Sprinter, 1999
⁴ Winter DA. In: Biomechanics and motor control of human movement, 2nd ed. New York, NY: John Wiley & Sons; 1990. p. 93–6
⁵ Nieschalk M, Delank KW, Stoll W, Quantitative evaluation of the Romberg test Laryngorhinootologie 1995; 74(8): 489-94 and Collins JJ & De Luca CJ (1993). Open-loop and closed-loop control of posture: a random-walk analysis of centre-of-pressure trajectories. Exp Brain Res 95, 308–318
⁶ Yifa Jiang, Hidenori Kimura Balance-Keeping Control of Upright Standing in Biped Human Beings and its Application for Stability Assessment in Humanoid Robots I-Tech Vienna June 2007
⁷ Soames RW, Atha J The Spectral Characteristics of Postural Sway Behaviour Eur J Appl Physiol Occup Physiol 1982; 49(2):169-77
⁸ R.-J. Cherng, H.-Y. Lee, F.-C. Su Frequency spectral characteristics of standing balance in children and young adults Medical Engineering & Physics 25 (2003) 509–515 and Williams HG, McClenaghan BA, Dickerson J. Spectral characteris-tics of postural control in elderly individuals. Arch Phys Med Rehabil 1997;78:737-44
⁹ Winter, David A., Aftab E. Patla, Francois Prince, Milad Ishac, and Krystyna Gielo-Perczak. Stiffness control of balance in quiet standing. J. Neurophysiol. 80: 1211–1221, 1998
¹⁰ Morasso P, Schieppati M Can muscle stiffness alone stabilize upright standing? J. Neurophsiology 82, 1622-26, 1999
¹¹ Tin C, Poon CS. Internal models in sensorimotor integration: perspectives from adaptive control theory. J Neural Eng. 2005 Sep;2(3):S147-63
¹² Ruhe A, Fejer R, Walker B. On the relationship between pain intensity and postural sway in patients with non-specific neck pain. J Back Musculoskelet Rehabil. 2013;26(4):401-9
¹³ K. Michalak, P. Jaśkowski, Dimensional Complexity of Posturographic signals : I. Optimization of frequency sampling and recording time, Curr Topics in Biophys, vol. 26, no.2, pp 235-244, 2002
¹⁴ Scoppa F, Capra R, Gallamini M, Shiffer R. Clinical stabilometry standardization: basic definitions–acquisition interval–sampling frequency. Gait Posture. 2013 Feb;37(2):290-2
¹⁵ Baratto L et al La durata di registrazione nel test stabilometrico statico su piattaforma di forza Ital J Rehab Med – MR 2006;20:103-8
¹⁶ Baratto M, Cervera Ch, Jacono M Analysis of adequacy of a force platform for stabilometric clinical investigations IMEKO, IEEE, SICE 2°Int. ISHF&MCM 2004,p.207
¹⁷ Jacono M, Baratto L, Simonini M Marasso Metodologie di analisi del test di Romberg strumentale nei soggetti affetti da malattia di Parkinson SIMFER La malattia di Parkinson sett/ott 2005
¹⁸ Gallamini M, Piastra G, Porzio D, Ronchi M, Scoppa F, Bertora F. Instrumental Assessment of Balance Functional Per-formance. A Numerical Score to Discriminate Defective Subjects: A Retrospective Study J Nov Physiother 2016, 6: 305