Eficácia Comparativa de Intervenções Não Invasivas Baseadas em Interface Cérebro-Computador para Reabilitação de membros superiores em Hemiplegia Pós-Navegação: Revisão Sistemática e Meta-Análise de Rede de Ensaios Controlados Randomizados
NeurologiaO que aconteceu
Intervenções não invasivas baseadas em interface cérebro-computador (ICB) mostram promessa para recuperação motora pós-AVC. Entretanto, a complexidade intrínseca das intervenções baseadas em ICB limita a determinação de sua eficácia comparativa. Orientada pela Classificação Internacional de Funcionalidade, Incapacidade e Saúde, esta revisão avaliou a efetividade de intervenções baseadas em ICB na reabilitação pós-AVC e identificou a intervenção ótima. Pesquisamos PubMed, Cochrane Library, EBSCOhost, Web of Science, Embase, Wiley Online Library, NCKI, Wanfang, VIP e SinoMed até julho de 2026. Foram incluídos ensaios controlados randomizados (TCCs) que avaliaram intervenções baseadas em ICB para reabilitação pós-AVC do membro superior. Os resultados foram funções e estruturas corporais (Fugl-Meyer Assessment of Upper Extremity [FMA-UE]) e atividades e participação (Action Research Arm Test [ARAT], Wolf Motor Function Test [WMFT] e Modified Barthel Index [MBI]). O risco de viés foi avaliado por Cochrane RoB 2, e a qualidade das evidências foi classificada utilizando-se o referencial Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation. Utilizamos metanálises pareadas para avaliar a eficácia global das intervenções baseadas em ICB vs controles e metanálise de rede para comparar as intervenções.
O que encontraram
Foram incluídos 72 ECRs envolvendo 2906 pacientes com AVC, avaliando 12 intervenções baseadas em ICB. Metanálises pareadas demonstraram que, em comparação com os grupos controle, intervenções baseadas em ICB melhoraram FMA-UE (diferença média [MD] 5,33, IC 95% 4,28 a 6,38; intervalo de predição de 95% [PI] -1,76 a 12,43), ARAT (MD 5,26, IC 95% 3,90 a 6,62; IP 95% 0,41 a 10,11), WMFT (MD 7,25, IC 95% 5,06 a 9,44; IP 95% 0,71 a 13,79) e MBI (MD 8,18, IC 95% 6,04 a 10,32; IP 95% -1,87 a 18,23). A meta-análise da rede revelou que a estimulação do acuponto elétrico transcutâneo imagético BCI-MI-TEAS atingiu a maior superfície sob a curva de classificação cumulativa (SUCRA; 95,5%) na melhora da FMA-UE. Para o ARAT, robôs BCI-MI-end-effector e estimulação transcraniana de corrente direta (tDCS; 86,3%) ao lado do BCI-MI-TEAS (86,3%) apresentaram o SUCRA mais alto. O robô BCI-MI-exosqueleto apresentou o maior SUCRA para o WMFT (92,7%), enquanto o BCI-MI-TEAS (85,3%) e o BCI-MI-exosqueleto (81,7%) foram os mais elevados para o MBI. A qualidade das evidências variou de muito baixa a alta entre essas intervenções.
Por que isso importa
Este estudo representa a primeira meta-análise de rede comparando a eficácia de diferentes intervenções baseadas em ICC. Diferentemente de revisões anteriores, as intervenções foram categorizadas por paradigmas experimentais, dispositivos de feedback externo e estimulação cerebral não invasiva adjuvante, para possibilitar comparações clinicamente significativas. No geral, intervenções baseadas em ICB melhoraram significativamente a reabilitação pós-AVC dos membros superiores. Entre as intervenções avaliadas, o BCI-MI-TEAS demonstrou o maior desempenho entre as funções corporais, estruturas e atividades e participação, enquanto o BCI-MI-end-effector robô + tDCS mostrou vantagens para a destreza motora fina e o BCI-MI-exosqueleto robô melhorou as atividades da vida diária. Dada a baixa a moderada certeza de evidências e heterogeneidade substancial, esses achados permanecem exploratórios. Estudos de alta qualidade são necessários para estabelecer a utilidade clínica dessas intervenções.
Tradução automática do resumo original, publicado em Journal of medical Internet research sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.
O estudo original
Comparative Effectiveness of Noninvasive Brain-Computer Interface-Based Interventions for Upper Limb Rehabilitation in Poststroke Hemiplegia: Systematic Review and Network Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Jiabin Xu, Yitian Gao, Siqi Xie, Weikang Jiang, Huiqing Zhang, Lin Qiu, Mengxue Jiang, Lanshu Zhou
Descritores MeSH
- Upper Extremity
- Brain-Computer Interfaces
- Hemiplegia
- Stroke Rehabilitation
- Stroke
- Randomized Controlled Trials as Topic
- Humans