Finger Tapping Test na avaliação e no monitoramento de distúrbios motores em doenças neurodegenerativas: uma revisão sistemática
DOI:
https://doi.org/10.5327/prmj.1104Palavras-chave:
hipocinesia, transtornos motores, doença de ParkinsonResumo
Objetivo: Avaliar a aplicabilidade do método Finger Tapping Test (FTT) e o monitoramento de distúrbios motores em indivíduos com doenças neurodegenerativas, assim como sua validade, confiabilidade para diferentes condições, identificar formas de aplicação e descrever vantagens e limitações. Método: Realizou-se uma revisão sistemática da literatura, no período de junho a agosto de 2025, onde seguiu as diretrizes PRISMA e registrada na plataforma PROSPERO (CRD420251148599). Realizaram-se buscas nas bases PubMed, BVS, SciELO e PEDro. Resultados: Dos 364 artigos identificados, 10 atenderam aos critérios de inclusão. Nos estudos selecionados, as amostras foram compostas predominantemente por idosos entre 60 e 70 anos, do sexo masculino e com doença de Parkinson. O FTT demonstrou evidências de validade e confiabilidade para a avaliação de alterações motoras, apresentando correlações com escalas clínicas, como a MDS-UPDRS. As formas de aplicação variaram desde métodos tradicionais até sistemas digitais com smartphones, sensores, vídeos e inteligência artificial, demonstrando potencial para avaliação remota e domiciliar. Entre as vantagens, destacaram-se a objetividade, a sensibilidade para alterações motoras e a possibilidade de integração com tecnologias digitais, enquanto as limitações incluíram a necessidade de padronização dos protocolos, a influência de fatores cognitivos e a variabilidade entre plataformas. Conclusão: O FTT mostrou-se uma ferramenta promissora, com evidências de validade e confiabilidade para a avaliação de alterações motoras em doenças neurodegenerativas, especialmente na doença de Parkinson. Sua integração com tecnologias digitais apresentou potencial para ampliar as possibilidades de avaliação e monitoramento, embora sejam necessários novos estudos para a padronização e validação de diferentes formas de aplicação.
Downloads
Referências
1. Ayeni EA, Aldossary AM, Ayejoto DA, Gbadegesin LA, Alshehri AA, Alfassam HA, et al. Neurodegenerative Diseases: Implications of Environmental and Climatic Influences on Neurotransmitters and Neuronal Hormones Activities. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(19):12495. https://doi.org/10.3390/ijerph191912495
2. Carvalho L, Kostic V, Rodrigues F. Doenças neurodegenerativas associadas com as fases da vida. Contrib Cienc Soc. 2023;16(7):6741-9. https://doi.org/10.55905/revconv.16n.7-150
3. Bloomingdale P, Karelina T, Ramakrishnan V, Bakshi S, Véronneau-Veilleux F, Moye M, et al. Hallmarks of neurodegenerative disease: A systems pharmacology perspective. CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol 2022;11(11):1399-429. https://doi.org/10.1002/psp4.12852
4. De faria EA, De Araujo LF, Guzzo C, Cruz IP da C, Bertholde GD, Schons C, et al. Cuidados paliativos em idosos com Doenças Neurodegenerativas: ênfase na doença de Alzheimer. Braz J Dev. 2022;8(6):47448-72. https://doi.org/10.34117/bjdv8n6-309
5. Sequeira L, Benfeito S, Fernandes C, Lima I, Peixoto J, Alves C, et al. Drug development for Alzheimer’s and Parkinson’s disease: Where do we go now? Pharmaceutics. 2024;16(6):708. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics16060708
6. Magalhães F, Silva V, Fernandes J, Oliveira A, Fernandes T, Teixeira S. Teorias causais, sintomas motores, sintomas não motores, diagnóstico e tratamento da doença de Parkinson: uma revisão bibliográfica. Res Soc Dev. 2022;11(7):e10811729762. https://doi.org/10.33448/rsd-v11i7.29762
7. Couto LC, Besagio BP, Andrade EC, Cardoso GG, Santini JX, Boleta-Ceranto D. Doença de Parkinson: epidemiologia, manifestações clínicas, fatores de risco, diagnóstico e tratamento. Braz J Health Rev [Internet]. 2023;6(4):18331-42. https://doi.org/10.34119/bjhrv6n4-334
8. Duy Mac K, Su J. Biossensores ópticos para diagnóstico de doenças neurodegenerativas. NPJ Biosens. 2025;2(1):20. https://doi.org/10.1038/s44328-025-00040-3
9. Charchat-Fichman H, Uehara E, Santos CF. Novas tecnologias em avaliação e reabilitação neuropsicológica. Temas Psicol. 2014;22(3):539-53. https://doi.org/10.9788/TP2014.3-01
10. Christianson MK, Leathem JM. Development and standardization of the computerized finger tapping test: comparison with other finger tapping instruments. N Z J Psychol. 2004;33(2):44-9.
11. Zhang L, Han X, Li P, Liu Y, Zhu Y, Zou J, et al. A study of tapping by the unaffected finger of patients presenting with central and peripheral nerve damage. Front Hum Neurosci. 2015;9:260. https://doi.org/10.3389/fnhum.2015.00260
12. Lima RC, da Costa Brito FA, do Nascimento RL, Nazaré E Silva Martins S, Carlos Monteiro Pereira L, Seabra JP, et al. Dataset of smartphone-Based finger tapping test. Sci Data. 2024;11(1):1263. https://doi.org/10.1038/s41597-024-04052-y
13. Black AD, Car J, Pagliari C, Anandan C, Cresswell K, Bokun T, et al. The impact of eHealth on the quality and safety of health care: a systematic overview. PLoS Med. 2011;8(1):e1000387. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000387
14. Brenner SK, Kaushal R, Grinspan Z, Joyce C, Kim I, Allard RJ, et al. Effects of health information technology on patient outcomes: a systematic review. J Am Med Inform Assoc. 2016;23(5):1016-36. https://doi.org/10.1093/jamia/ocv138
15. Owolabi MO, Leonardi M, Bassetti C, Jaarsma J, Hawrot T, Makanjuola AI, et al. Global synergistic actions to improve brain health for human development. Nat Rev Neurol. 2023;19(6):371-83. https://doi.org/10.1038/s41582-023-00808-z
16. Piya S, Lennerz JK. Sustainable development goals applied to digital pathology and artificial intelligence applications in low- to middle-income countries. Front Med (Lausanne). 2023;10:1146075. https://doi.org/10.3389/fmed.2023.1146075
17. Busis NA, Marolia D, Montgomery R, Balcer LJ, Galetta SL, Grossman SN. Navigating the U.S. regulatory landscape for neurologic digital health technologies. NPJ Digit Med. 2024;7(1):94. https://doi.org/10.1038/s41746-024-01098-5
18. Moola S, Munn Z, Tufanaru C, Aromataris E, Sears K, Sfetcu R, et al. Systematic reviews of aetiology and risk. In: Aromataris E, Lockwood C, Porritt K, Pilla B, Jordan Z, editors. JBI Manual for Evidence Synthesis. Adelaide (AU): JBI; 2024. https://doi.org/10.46658/JBIMES-24-06
19. Picillo M, Vincos GB, Kern DS, Fox SH, Lang AE, Fasano A. Learning more from finger tapping in Parkinson’s disease: Up and down from dyskinesia to bradykinesia. Mov Disord Clin Pract. 2016;3(2):184-7. https://doi.org/10.1002/mdc3.12246
20. Singh M, Prakash P, Kaur R, Sowers R, Brašić JR, Hernandez ME. A deep learning approach for automatic and objective grading of the motor impairment severity in Parkinson’s disease for use in Tele-assessments. Sensors (Basel). 2023;23(21):9004. https://doi.org/10.3390/s23219004
21. Lipsmeier F, Taylor KI, Kilchenmann T, Wolf D, Scotland A, Schjodt-Eriksen J, et al. Evaluation of smartphone-based testing to generate exploratory outcome measures in a phase 1 Parkinson’s disease clinical trial: Remote PD Testing with Smartphones. Mov Disord. 2018;33(8):1287-97. https://doi.org/10.1002/mds.27376
22. Akram N, Li H, Ben-Joseph A, Budu C, Gallagher DA, Bestwick JP, et al. Developing and assessing a new web-based tapping test for measuring distal movement in Parkinson’s disease: a Distal Finger Tapping test. Sci Rep. 2022;12(1):386. https://doi.org/10.1038/s41598-021-03563-7
23. Islam MS, Rahman W, Abdelkader A, Lee S, Yang PT, Purks JL, et al. Using AI to measure Parkinson’s disease severity at home. NPJ Digit Med. 2023;6(1):156. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00905-9
24. Guarin DL, Wong JK, McFarland NR, Ramirez-Zamora A. Characterizing disease progression in Parkinson’s disease from videos of the Finger Tapping test. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2024;32:2293-301. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2024.3416446
25. Simonet C, Galmes MA, Lambert C, Rees RN, Haque T, Bestwick JP, et al. Slow motion analysis of repetitive tapping (SMART) test: Measuring bradykinesia in recently diagnosed Parkinson’s disease and idiopathic anosmia. J Parkinsons Dis. 2021;11(4):1901-15. https://doi.org/10.3233/JPD-212683
26. Heldman DA, Urrea-Mendoza E, Lovera LC, Schmerler DA, Garcia X, Mohammad ME, et al. App-based bradykinesia tasks for clinic and home assessment in Parkinson’s disease: Reliability and responsiveness. J Parkinsons Dis. 2017;7(4):741-7. https://doi.org/10.3233/JPD-171159
27. Spooner RK, Bahners BH, Schnitzler A, Florin E. Time-resolved quantification of fine hand movements as a proxy for evaluating bradykinesia-induced motor dysfunction. Sci Rep. 2024;14(1):5340. https://doi.org/10.1038/s41598-024-55862-4
28. Tanigawa M, Stein J, Park J, Kosa P, Cortese I, Bielekova B. Finger and foot tapping as alternative outcomes of upper and lower extremity function in multiple sclerosis. Mult Scler J Exp Transl Clin. 2017;3(1):2055217316688930. https://doi.org/10.1177/2055217316688930
29. Andrade-Guerrero J, Martínez-Orozco H, Villegas-Rojas MM, Santiago-Balmaseda A, Delgado-Minjares KM, Pérez-Segura I, et al. Alzheimer’s disease: Understanding motor impairments. Brain Sci. 2024;14(11):1054. https://doi.org/10.3390/brainsci14111054
30. Gomes SA, Montanini JF, Rocha Sobrinho HM da. O uso da Inteligência Artificial na Medicina: os benefícios e desafios da parceria homem-tecnologia na saúde. REAS. 2024;24(12):e18374. https://doi.org/10.25248/reas.e18374.2024
31. Holden SK, Finseth T, Sillau SH, Berman BD. Progression of MDS-UPDRS scores over five years in DE Novo Parkinson disease from the Parkinson’s Progression Markers Initiative cohort. Mov Disord Clin Pract. 2018;5(1):47-53. https://doi.org/10.1002/mdc3.12553
32. Cerri S, Mus L, Blandini F. Parkinson’s disease in women and men: What’s the difference? J Parkinsons Dis. 2019;9(3):501-15. https://doi.org/10.3233/JPD-191683
