A aplicação de abordagens de aprendizagem automática para a classificação de pessoas com migrânea e dor cervical versus dor cervical isolada

Resumo

A migrânea e a dor cervical são condições altamente prevalecentes e incapacitantes e apresentam tipicamente sintomas que se sobrepõem. Além disso, não se sabe se existem características clínicas distintas que sejam capazes de discriminar estas duas condições. Isto é altamente relevante uma vez que o manejo da dor cervical difere do da migrânea, pelo que a identificação de características que ajudam os clínicos a diagnosticar estas condições de forma diferente é de grande relevância. Objetivo: Este projeto visa investigar como os algoritmos de aprendizagem supervisionada por máquinas podem discriminar indivíduos com migrânea dos indivíduos com dor cervical idiopática e dos que são assintomáticos. Serão avaliadas as características da quantidade e qualidade da amplitude de movimento cervical, resistência cervical, contrações isométricas submáximas, incapacidade relacionada a cefaleia e ao pescoço, cinesiofobia, e catastrofização. Métodos: Serão avaliados indivíduos com migrânea, dor cervical idiopática, e indivíduos assintomáticos. Os voluntários completarão questionários relacionados a incapacidade cervical e a cefaleia, cinesiofobia, e catastrofização, seguidos de testes físicos. A atividade do esternocleidomastoideo, escaleno anterior, esplênio da cabeça, e trapézio superior será registada durante todos os testes com eletromiografia. Resultados esperados: Esperamos que os resultados deste trabalho possam ajudar a diferenciar pacientes com migrânea e dor cervical, relacionando-os com o desempenho demonstrado pela avaliação das características clínicas, discriminando cada grupo de pacientes. O estabelecimento das características clínicas que diferenciam a migrânea e a dor cervical pode posteriormente demonstrar quais os indivíduos que se beneficiarão de diferentes técnicas de tratamento. (AU)