Equilíbrio postural e disfunção temporomandibular: uma abordagem linear e de aprendizado de máquina - Barbosa, Renata Santana da Silva (2024)
Introdução – A disfunção temporomandibular (DTM) é uma condição que está associada a sintomas como dor facial, cefaleia e limitação de movimento mandibular. Estudos sugerem que a DTM pode afetar o equilíbrio postural (EP), uma função corporal essencial mantida por uma interação complexa entre os sistemas sensoriais e motores do corpo. Compreender a relação entre a DTM e o EP é crucial para melhorar a avaliação e o tratamento de pacientes com DTM. O objetivo desta tese foi explorar a relação entre DTM e EP, a partir das perspectivas lineares e de aprendizado de máquina. Especificamente, buscou-se comparar o EP entre indivíduos com e sem DTM e elaborar uma árvore de decisão representativa da interação entre DTM e EP. Métodos – Trata-se de um estudo observacional, transversal conduzido com uma amostra não probabilística de 50 mulheres, divididas em grupos com DTM (37) e sem DTM (13). Para a análise do EP destinada à abordagem linear, foi utilizada a área e a velocidade de oscilação do centro de pressão (COP), além de variáveis circulares como Rho (tamanho da reta) e Theta (ângulo). As condições testadas incluíram olhos abertos ou fechados, boca aberta ou fechada e base de suporte na largura do quadril e semitandem. Para analisar a interação dos mecanismos subjacentes à DTM, como integração neuromuscular e sensorial e variáveis psicossociais, foi empregado o aprendizado de máquina. Resultados – As participantes com DTM apresentaram maior área e velocidade de oscilação do COP, especialmente em condições de olhos fechados e base de suporte na largura do quadril. As análises das variáveis Rho e Theta revelaram diferenças significativas entre os grupos, em algumas condições, indicando maior magnitude nas oscilações e menor variação direcional do COP em participantes com DTM. Além disso, as técnicas de aprendizado de máquina, como árvores de decisão, demonstraram alta eficácia no diagnóstico da DTM, com 15 de 26 atributos sendo significativos. Variáveis de oscilação corporal, como “olho aberto, quadril e boca fechada” (13,39%), mostraram importância comparável à de fatores clínicos, com 100% de acurácia. “Sons articulares” foi a variável mais crítica, enquanto “etnia” e “duração da dor” tiveram menor relevância (<2%). No Artigo 1, confirma-se a influência significativa da DTM no EP, enquanto, no Artigo 2, destaca-se a relevância da árvore de decisão para o diagnóstico da DTM, com a importância das variáveis de sons articulares e de equilíbrio postural. Conclusão – Sugere-se que a presença da DTM tenha influência sobre a estabilidade postural e o emprego da árvore de decisão indica que as principais variáveis a serem utilizadas para triagem e diagnóstico da DTM são sons articulares e equilíbrio postural. Dessa maneira, os resultados deste trabalho indicam que a presença de sons articulares e a análise do equilíbrio postural são ações importantes para diagnóstico e acompanhamento de pessoas com DTM. Novos estudos podem testar a eficácia do aprendizado de máquina na detecção precoce dos distúrbios da ATM para prevenção e mitigação da dor articular.