Cosa è?
Quando un paziente con ictus viene valutato dal fisioterapista, quest’ultimo può giovarsi dell’aiuto di diverse scale numeriche per la valutazione delle abilità motorie del paziente. Una di queste scale è la scala di Ashworth, la quale serve a valutare il grado di spasticità del paziente.
In realtà la scala di Ashworth era stata ideata dallo studioso, da cui prende il nome il metodo, nel 1964, per quantificare il grado di spasticità in pazienti con sclerosi multipla. Tale scala era organizzata secondo cinque livelli, identificati con i numeri che vanno da 0 a 4. [1]
Nel 1987 Bohannon and Smith hanno modificato la scala aggiungendo un solo livello, portando quindi la nuova scala ad andare da 0 a 5 e non più da 0 a 4. [2] Questo movimento avrebbe aumentato la sensibilità del metodo, dove con sensibilità si intende la capacità di classificare con accuratezza i vari cluster di spasticità. Aumentando il numero della scala infatti aumenterebbe il numero di gruppi a cui il paziente può essere attribuito e, così facendo, aumenta la risoluzione di associazione alle varie casistiche di severità in termini di spasticità.
Spesso si utilizza la sigla AS per identificare la Ashworth Scale (scala di Ashworth) mentre si utilizza la sigla MAS per identificare la Modified Ashworth Scale (scala di Ashworth modificata).
Secondo la MAS, come detto, i livelli sono 5 e sono identificati come da tabella qui di seguito.
| Valore di scala | Valutazione clinica |
| 0 | Nessun aumento di tono muscolare |
| 1 | Leggero aumento del tono muscolare, con mantenimeto e rilascio o resistenza minima, alla fine del range di movimento, quando la parte interessata viene spostata in flessione o estensione |
| 1+ | Leggero aumento del tono muscolare, manifestato come un mantenimeto, seguito da una resistenza minima per il resto (meno della metà) del range di movimento |
| 2 | Un marcato aumento del tono muscolare per la maggior parte del range di movimento, ma le parti interessate sono ancora facilmente spostabili |
| 3 | Considerable increase in muscle tone, passive movement difficult |
| 4 | Parte interessata rigida in flessione o estensione |
Per scelta la modifica alla AS è stata identificata con una numerazione particolare, in cui è evidente la modifica che è stata introdotta. L’inserimento del cluster “1+” indica la classe che è stata aggiunta rispetto alla scala originaria. Come si può notare l’aggiunta di tale classe risulta essere necessaria, in quanto rappresenta una casistica completamentamente diversa.
Quali problemi sono associati?
La parte più difficile da discriminare sono le soglie del tono muscolare, che comunque rimane un giudizio operatore-dipendente. Chi ha l’ultima parola sulla severità del tono muscolare è il medico e nessun altro. In tal senso il risultato soddisfacente diagnostico del metodo risulta molto agganciato al grado di severità o bontà del classificatore, ovvero il clinico.
Questo tipo di scala conferisce al clinico la possibilità di dare un giudizio quantitativo sul grado di spasticità del proprio paziente, sebbene questo giudizio sia troppo agganciato alle personali valutazioni del clinico. Infatti, nonostante il giudizio venga attribuito numericamente e sia quindi quantitativo, il modo in cui viene conseguita la valutazione non è nè matematica nè metodologicamente ricavata in modo scientifico. Ogni numero che viene attribuito al paziente sulla sua spasticità deriva dall’esperienza e dal criterio di valutazione del personale medico che lo valuta.
Aumentando il numero di personale specializzato, la valutazione del paziente risulterà meno dipendente dal criterio di valutazione del singolo e sarà così abbattuto (anche se non eliminato) l’effetto di errore che c’è quando una sola persona prende delle decisioni sulla valutazione del cluster di appartenenza del paziente rispetto alla scala di Ashworth modificata.
Un esempio di progresso verso la diagnosi analitica
La scienza sta tuttavia dandosi da fare per cercare vie matematiche, o comunque automatiche, per il riconoscimento e la classificazione dei pazienti sui vari gradi di spasticità. Per esempio nello studio [3] è stata sviluppata una tecnologia a intelligenza artificiale in grado di attribuire il grado di spasticità dei pazienti secondo la scala di Ashworth modificata (Figura 1).
Nello studio [3] viene effettuata la valutazione della spasticità utilizzando il valutatore manuale della spasticità. Il valutatore estende l’articolazione del gomito del soggetto mentre tiene la maniglia del dispositivo. Il sensore di angolazione allineato all’articolazione del gomito del soggetto misura l’angolo dell’articolazione e il sensore di forza sotto la maniglia (area circondata da una linea tratteggiata) misura la forza applicata al soggetto. Il dispositivo è fissato alla parte superiore del braccio, all’avambraccio e alla mano del soggetto mediante cinghie di tessuto.
Anche in questo caso, tuttavia, nonostante ci sia un sistema a intelligenza artificiale per effettuare la valutazione, il coinvolgimento dell’operatore per la mobilitazione passiva dell’arto risulta essere necessaria.
Riflessioni
Sebbene sia assolutamente condivisibile che la bontà della valutazione del personale medico sia soddisfacente, risulta essere necessario spingersi verso criteri di classificazione diagnostica più analitica, non operatore-dipendente. La scienza sta effettuando diversi sforzi in tali direzioni e non solo per la MAS ma anche per tutta una serie di tecniche mediche valutative, le quali sembrano essere troppo empiriche, specialmente in ambito neuromotorio e riabilitativo.
Dei sistemi al supporto della diagnosi possono aumentare il grado di oggettività e ripetibilità della diagnosi, sebbene comunque, prima che raggiungano un livello di autonomia soddisfacente, le valutazioni del medico sono da considerarsi assolutamente insostituibili.
Referenze
[1] ASHWORTH B. PRELIMINARY TRIAL OF CARISOPRODOL IN MULTIPLE SCLEROSIS. Practitioner. 1964 Apr;192:540-2. [PubMed: 14143329]
[2] Bohannon RW, Smith MB. Interrater reliability of a modified Ashworth scale of muscle spasticity. Phys Ther. 1987 Feb;67(2):206-7. [PubMed: 3809245]
[3] Park, J. H., Kim, Y., Lee, K. J., Yoon, Y. S., Kang, S. H., Kim, H., & Park, H. S. (2019). Artificial Neural Network Learns Clinical Assessment of Spasticity in Modified Ashworth Scale. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, 100(10), 1907–1915. https://doi.org/10.1016/j.apmr.2019.03.016
PhD student | Biomedical Engineer | Telemedicine | Telerehabilitation | Investor
Andrea è un Ingegnere Biomedico, specialista nel settore della Teleriabilitazione e appassionato di tematiche economico-finanziarie. Investe regolarmente in Borsa da anni ed è ideatore e creatore di OJB.