El episodio aborda conceptos clave del aprendizaje motor y sus aplicaciones prácticas en neurofisioterapia, con un enfoque en técnicas contemporáneas que rechazan el paradigma tradicional de repetición y se centran en la variabilidad y adaptación. Este resumen proporciona una visión estructurada de los temas principales discutidos en el podcast, ideales para las personas interesadas en profundizar en la rehabilitación motora y el rendimiento. Como hilo conductor, usamos el libro How we learn to move del autor Rob Gray.
1. La Importancia de la Variabilidad y la Adaptación en el Aprendizaje Motor
El aprendizaje motor clásico suele enfocarse en la repetición de movimientos ideales (como los que ejecutaría una persona que sea experta en la tarea). Sin embargo, los enfoques actuales sostienen que la variabilidad es esencial para adaptarse a los cambios constantes en el entorno. En lugar de una única estrategia correcta, la capacidad de ajustar y recalibrar el movimiento mejora la eficacia y flexibilidad.
Ejemplos históricos
El experimento de los herreros de Nicolás Bernstein ilustra cómo los expertos mantienen el mismo resultado final (acertar con el martillo en el clavo o en el mismo punto del yunque, en este caso), pero usando trayectorias de movimiento diferentes en cada golpe. Este ejemplo enfatiza que los patrones rígidos y estereotipados suelen observarse en novatos, mientras que la habilidad real se manifiesta en la adaptabilidad.
2. Conceptos de Freezing y Grados de Libertad
El llamado freezing es una estrategia utilizada en las primeras etapas de aprendizaje, donde el individuo reduce sus grados de libertad (bloqueando ciertas articulaciones, por ejemplo) para simplificar la gestión de la variabilidad. Aunque útil al principio, el freezing puede convertirse en un obstáculo si no se progresa hacia patrones de movimiento con grados de libertad más liberados y dinámicos.
Grados de Libertad y Atractores
Los Grados de libertad representan las múltiples maneras en que las articulaciones y segmentos del cuerpo pueden moverse. Para el enfoque sistémico de análisis de control motor el llamado problema de los grados de libertad es un aspecto crucial: teniendo en cuenta la gran cantidad de combinaciones posibles entre articulaciones, músculos, aceleración, peso… ¿cómo es posible que se ejecute la tarea de una forma tan rápida y con tan alta tasa de éxito? Para estos enfoques sistémicos, esta es la gran pregunta que todavía no tiene respuesta y en la que tenemos que profundizar.
Los Atractores son elementos en cuya presencia el sistema tiende a organizar su funcionamiento para conseguir patrones estables. Además, promueven la emergencia de nuevas configuraciones del sistema en movimiento. En contextos terapéuticos, se pueden modificar las restricciones para que el paciente desarrolle patrones de movimiento estables y funcionales. Por ejemplo, si alguien va caminando y le pido que vaya cada vez más rápido, acelerando, llegará un momento en el que cambie el esquema de marcha por el de carrera. En este caso, el atractor velocidad, en ciertos rangos de intensidad, genera una marcha más rápida. A partir de ciertos punto, sin embargo, la configuración completa pasa a esquema de carrera, que no tiene nada que ver con caminar rápido, ha emergido una nueva configuración estable de funcionamiento para esa velocidad más alta.
Ejemplo Clínico
En el tratamiento de neurofisioterapia de un paciente con hemiparesia, observamos al principio la tendencia a llevar la rodilla a afecta en extensión y tener dificultades para flexionarla. De forma clásica se ha atribuido este efecto a la hipertonía derivada del daño encefálico. Sin embargo, con esta nueva perspectiva de aprendizaje motor, no podemos dejar de observar que este patrón puede estar también facilitado por el freezing, es decir, el déficit sensitivo y de reclutamiento hace que la persona tenga que aprender a caminar con un nuevo cuerpo, por lo que ahora es novata en esa tarea. No se trata de negar el papel de la hipertonía en esta estrategia de reducción de grados de libertad, sino de enriquecer el análisis desde aprendizaje motor, planteando que quizá en fases iniciales es una estrategia comprensible que deberemos intentar flexibilizar a lo largo del abordaje.
3. Affordances: Posibilidades de Acción
El affordance se refiere a las oportunidades de acción que el entorno y los objetos ofrecen, debido a sus propias características físicas, incluso sin que la persona necesite instrucciones explícitas. El entorno y los objetos en él guían, de forma intuitiva, cómo una persona los utiliza, y esto puede aprovecharse en el tratamiento. Es como si los objetos llamaran a la acción y regularan, por sus propias características físicas, las adaptaciones que tienen que hacer las personas para poder manejarlos. Por tanto, el affordance es un concepto del enfoque sistémico en el que interactúan elementos de la tarea y el entorno, regulando al individuo.
Ejemplo Clínico
Cuando un paciente se enfrenta a una camilla con ruedas que no está frenada, por ejemplo en una tarea de equilibrio en bipedestación con apoyo de los miembros superiores en la camilla, naturalmente aprenderá que debe ejercer fuerza hacia abajo y no hacia adelante (para que la camilla no ruede y le sirva mejor de apoyo). Esto ayuda a que el paciente desarrolle un patrón de movimiento que nos puede interesar en el proceso de tratamiento sin necesidad de una explicación detallada. Es decir, el hecho de que la camilla no esté frenada implica que la forma en la que le empujes puede moverla más o menos, convirtiéndola en un elemento que facilite la tarea o que la dificulte. De esta forma, se promueve la autogestión del individuo en respuesta a las características de la tarea, sin necesitad de control explícito por parte del terapeuta.
4. Concepto de Ruido: Estímulos distractores
El Ruido en aprendizaje motor se refiere a estímulos no esenciales que, en bien dosificados, permiten amplificar la señal relevante y desarrollar la adaptabilidad del sistema motor. La dosis adecuada de ruido mejora la capacidad de discriminar estímulos relevantes y favorece la recalibración del sistema en función de la variabilidad en el entorno.
Ejemplo Clínico
Cuando estamos trabajando la marcha en fases iniciales después de un ictus, por ejemplo, es muy frecuente que la persona vaya muy pendiente de lo que hace, incluso manteniendo control visual de sus pies, sin poder atender a otro aspecto que no sea la práctica que está desarrollando. Si sacamos a esta persona a trabajar en la calle, en un entorno cotidiano, es posible que pasen otras personas caminando a su lado, que la saluden, que escuche sonidos que la sobresalten y nada tengan que ver con ella (un pitido, un sirena de ambulancia…). Además, la temperatura puede variar conforme se desplace, puede acercarse alguien a preguntar una indicación… Todos estos estímulos que no están directamente relacionados con la deambulación, en sentido estricto, podrían, en un primer momento, generar un bloqueo y que la calidad del esquema de movimiento o incluso su seguridad se vean deteriorados. Sin embargo, bien dosificado, este ruido mejora la adaptación al entorno y la generalización de resultados. Sobre todo, porque nos guste o no, los pacientes tendrán que enfrentarse a todo el ruido que caracteriza la vida cotidiana.
5. Constraint-Led Approach (CLA) y Differential Learning (DL)
Constraint-Led Approach
El CLA utiliza restricciones en la tarea, el entorno o el equipo para guiar el aprendizaje sin instrucciones explícitas. Este enfoque permite que los pacientes exploren soluciones activamente, lo cual facilita la organización y adaptación de sus movimientos. Por ejemplo, se pueden utilizar metáforas o incluir directrices que introduzcan una limitación pero que puedan ser solventadas mediante varias estrategias, que la persona tiene que explorar y variar.
Ejemplo Clínico
Para fomentar que el paciente con una hemiparesia aumente la carga en la pierna afectada, el terapeuta puede poner la regla de que siempre debe adelantar la pierna contraria, el paso con la pierna menos afectada siempre tiene que ser más largo. Esto atrae naturalmente la atención implícita del paciente hacia su equilibrio y carga en el lado afectado, mientras que la atención explícita se lleva a la oscilación del lado menos afectado. Así, la persona puede generar estrategias automatizadas y variables (no hay solo una solución, el terapeuta no te ha dicho cómo lo tienes que hacer) en respuesta a objetivos concretos que, a menudo, no implican de forma explícita lo que queremos trabajar.
Differential Learning (DL)
En el DL, se introduce ruido o variabilidad intencionada para desafiar el patrón de movimiento existente. Esto promueve la capacidad del sistema para reajustarse en condiciones de incertidumbre. La diferencia con el CLA es que el DL no enfatiza tanto las restricciones individuo / entorno / tarea, sino que se basa en la interferencia como base sobre la que construir variabilidad.
Ejemplo Clínico
En el entrenamiento de marcha en una persona con hemiparesia izquierda, el terapeuta puede pedirle al paciente que camine con el ojo derecho tapado para inducir variabilidad perceptiva y generar una pseudo-extinción visual derecha. Este tipo de práctica permite que el paciente explore ajustes y mejore su adaptabilidad en situaciones inesperadas, obligándolo a desplazar el foco atencional hacia la izquierda.
6. Automatización como recalibración continua
Gray introduce un concepto de automatización que va más allá de realizar tareas sin atención consciente, o mantener el rendimiento de una tarea sin interferencia de otra. En lugar de desligar completamente la atención, la automatización avanzada se centra en la capacidad de recalibrar de manera rápida y eficiente los patrones de movimiento ante cambios inesperados en el entorno o la tarea.
Ejemplo Clínico
La capacidad de conducir sin problemas el coche de otra persona se considera un indicador de automatización. Este ajuste rápido a las nuevas características (como un freno o embrague diferente) refleja una recalibración eficaz basada en la experiencia previa, en lugar de simplemente repetir el movimiento aprendido. Por tanto, en este caso, la transferencia del aprendizaje es uno de los mejores indicadores de automatización.
7. Simplificación frente a descomposición de la tarea
La simplificación mantiene la estructura general de la tarea pero reduce sus demandas, mientras que la descomposición implica dividir la tarea en componentes individuales, lo cual puede dificultar la generalización al contexto real. La simplificación se considera más beneficiosa para el aprendizaje motor, ya que mantiene el contexto funcional de la tarea.
Ejemplo Clínico
Adaptar progresivamente la altura o agarre del bastón al tamaño del niño, conforme va creciendo, con una enfermedad congénita, permite que el esquema de movimiento sea funcional sin sobrecargar ciertas articulaciones. Esto contrasta con descomponer la tarea en movimientos aislados que no se trasladan de manera efectiva al movimiento completo.
Reflexión Final
El enfoque de aprendizaje motor en neurociencia clínica se ha movido de un punto de vista tradicional basado en la repetición hacia uno que enfatiza la adaptabilidad, la exploración activa y la capacidad de ajuste. En este modelo, el entorno y las oportunidades de acción que ofrece (affordances) juegan un papel crucial, y el terapeuta actúa como un facilitador, no solo como un instructor.
Recursos recomendados:
Anaya Ojeda, J. (Juan), Colodro Amores, Y. (Yolanda) (2021, abril 28). Aprendizaje motor [Episodio de podcast]. En #NEUROconCIENCIA. Fundación AISSE. https://www.ivoox.com/neurophysioclub-aprendizaje-motor-audios-mp3_rf_69803000_1.html
Gray, R. (Rob) (2021). How we learn to move: A revolution in the way we coach & practice sports skills. Independently published.
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