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RESUMEN

La presente investigación pretende modelar características imprecisas de los indicadores hemipléjicos en tobillo, rodilla y cadera, consistentes con los utilizados por los especialistas para clasificar la hemiplejía espástica bajo los términos propuestos por Gage, vigentes en la actualidad. La muestra estuvo conformada por 83 pacientes con disfunción motora, subtipo de hemiplejia espástica secuela de parálisis cerebral, evaluados con los protocolos del Hospital Ortopédico Infantil (HOI) en Caracas, Venezuela, entre 1999 y 2009. Se extrae de los datos cinemáticos los siguientes indicadores: la media, la desviación estándar, análisis lineal discriminante y análisis de la varianza, para construir un modelo difuso mediante funciones de pertenencias, apropiadas para discriminar los tipos de hemiplejia, comparables con el mundo real. Se procesó el 75% de los registros y con el 25% restante se validaron los resultados de acuerdo al grado de pertenencia y sensibilidad. Se obtuvo una sensibilidad de 85% para el tipo 1, 92% para el tipo 2, 78% para el tipo 3 y 89% para el tipo 4. Se confirmó durante el diagnóstico que los especialistas manejaron visiblemente el lenguaje natural y los términos difusos, para clasificar los pacientes hemipléjicos a través de grados de pertenencia.

PALABRAS CLAVE / Articulaciones / Biomecánica / Hemiplejía Espástica / Indicadores Cinemáticos / Patrones de Marcha /

Recibido: 11/05/2015. Modificado: 14/08/2016. Aceptado: 17/08/2016.

CLASSIFICATION OF HEMIPLEGIC GAIT USING DIFFUSE CHARACTERISTICS OF THE KINEMATIC INDICATORS IN ANKLE, KNEE AND HIP

Ubaldo Rafael Padilla Liendo

SUMMARY

This study aims to model imprecise characteristics of the hemiplegic gait indicators in ankle, knee and hip, consistent with those used by specialists to classify spastic hemiplegia under the terms proposed by Gage, currently in force. The sample consisted of 83 patients with motor dysfunction of the spastic hemiplegia sub-type, sequel of cerebral palsy, evaluated with protocols of the Children Orthopedic Hospital, Caracas, Venezuela, between 1999 and 2009. The following indicators were extracted from the kinematic data: mean, standard deviation, lineal discriminant analysis and analysis of variance, so as to build a fuzzy model by using membership functions, appropriate to discriminate the types of hemiplegia, like in the real world. Of the records, 75% were processed and, with the remaining 25% the results were validated according to membership degree and sensitivity. A sensitivity of 85% was...

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