INTRODUÇÃO: Dentre as atividades motoras investigadas durante a evolução da doença de Parkinson, a marcha é uma das mais prejudicadas, podendo elevar o risco de quedas e reduzir a independência e a qualidade de vida relacionada à saúde. Testes de baixo custo que possam ser utilizados em larga escala para monitorar a evolução do declínio de marcha, particularmente em condições complexas que se assemelham a vida real, podem contribuir para a identificação precoce das alterações, abrindo janelas terapêuticas para intervenções mais precoces e mais eficientes. O objetivo do presente estudo foi investigar a eficácia de dois novos instrumentos de avaliação para identificar a progressão das alterações da marcha em condições complexas em pessoas com doença de Parkinson. MÉTODOS: O estudo utilizou dois experimentos distintos, ambos realizados em desenho transversal. O primeiro (Experimento 1) foi conduzido com 74 (setenta e quatro) pessoas com doença de Parkinson, classificadas entre estágios 1 e 3 na escala Hoehn & Yahr, testadas no período ON da medicação dopaminérgica, e submetidas individualmente às avaliações cognitivas, por intermédio do MoCA (Montreal Cognitive Assessment) e de um jogo de computador chamado Jogo do Goleiro (JG), e às avaliações do desempenho da marcha sob condições complexas, por meio do DGI (sigla para Índice do Andar Dinâmico). O JG resultou em nove medidas extraídas via um modelo estatístico, e o poder de predição dessas medidas e dos escores do MoCA, relacionados ao desempenho da marcha e avaliados pelo DGI, foram comparados. O segundo (Experimento 2) foi conduzido com 114 (cento e quatorze) pessoas com doença de Parkinson, classificadas entre estágios 1 e 3 na escala Hoehn & Yahr, testadas no período ON da medicação dopaminérgica, que desempenharam três testes clínicos de avaliação da marcha (TUG, DGI e Teste de Caminhada de 10 metros), e um teste de caminhada em seis metros mediante análise por um software bidimensional de avaliação do movimento, em tarefa simples e em duas condições diferentes de dupla tarefa. Baseado nas variáveis geradas pelo software, um índice de desempenho da marcha foi criado, permitindo uma comparação entre seus resultados com os resultados obtidos pelos testes clínicos. RESULTADOS: Os resultados do Experimento 1 mostraram que os modelos preditivos baseados no JG obtiveram um melhor escore de predição (65%) em comparação ao MoCA (56%), para os valores encontrados pelo DGI (com 50% de especificidade). Em relação ao Experimento 2, os testes clínicos da marcha conseguiram diferenciar unicamente o estágio 3 dos demais, como o DGI (H = 17,86, p = 0,00001, HY 1 e 3 p = 0,00001, HY 2 e 3 p = 0,01), o TUG em TS (H = 24,33, p = 0,00001, HY 1 e 3, p = 0,00001, HY 2 e 3, p = 0,0001), o TUG em CR (F = 6,3132, p = 0,002531, poder = 0,890869, HY 1 e 3, p = 0,004861, HY 2 e 3, p = 0,011328), o 10mWT em TS (H = 7,805141, p = 0,0202, HY 1 e 3, p = 0,022915), o 10mWT em CR (H = 12,87617, p = 0,0016, HY 1 e 3, p = 0,009007, HY 2 e 3, p = 0,003486) e o 10mWT em FV (H = 16,09656, p = 0,0003, HY 1 e 3, p = 0,000281, HY 2 e 3, p = 0,016516), enquanto que o índice derivado do software obteve resultados semelhantes durante o teste em CR (H = 20,02, p = 0,0000, HY 1 e 3, p = 0,000457, HY 2 e 3, p = 0,044827) e superiores em TS (H = 17,86, p = 0,00001, HY 1 e 2, p = 0,03, HY 1 e 3, p = 0,00001, HY 2 e 3, p = 0,02) e em fluência verbal (H = 20,01922, p = 0,0000, HY 1 e 2, p = 0,038506, HY 1 e 3, p = 0,000023). CONCLUSÃO: Os dois instrumentos propostos demonstraram ser eficazes para identificar a progressão das alterações da marcha em condições complexas em pessoas com doença de Parkinson, especificamente quando comparados a testes clínicos frequentemente utilizados

INTRODUCTION: Among the motor activities investigated during the evolution of Parkinson's disease, gait is one of the most impaired, which can increase the risk of falls and reduce independence and health-related quality of life. Low-cost tests that can be used on a large scale to monitor the evolution of gait decline, particularly in complex conditions that resemble real life, can contribute to the early identification of changes, opening therapeutic windows for earlier and more efficient interventions. The aim of the present study was to investigate the effectiveness of two new assessment tools to identify the progression of gait alterations in complex conditions in people with Parkinson's disease. METHODS: The study used two different experiments, both carried out in a cross-sectional design. The first (Experiment 1) was conducted with 74 (seventy-four) people with Parkinson's disease, classified between stages 1 and 3 on the Hoehn & Yahr scale, tested in the ON period of the dopaminergic medication, and individually submitted to cognitive assessments, through the MoCA (Montreal Cognitive Assessment) and a computer game called Goalkeeper Game (JG), and to the assessments of gait performance under complex conditions, through the DGI (Dynamic Walking Index). The JG resulted in nine measurements extracted via a statistical model, and the predictive power of these measurements and the MoCA scores, related to gait performance and assessed by the DGI, were compared. The second (Experiment 2) was conducted with 114 (one hundred and fourteen) people with Parkinson's disease, classified between stages 1 and 3 on the Hoehn & Yahr scale, tested in the ON period of dopaminergic medication, who performed three clinical tests to assess gait (TUG, DGI and 10-meter walking test), and a six-meter walking test through analysis by a two-dimensional movement assessment software, in a single task and in two different conditions of dual task. Based on the variables generated by the software, a gait performance index was created, allowing a comparison between its results with the results obtained by clinical tests. RESULTS: The results of Experiment 1 showed that the predictive models based on the JG had a better prediction score (65%) compared to the MoCA (56%), for the values found by the DGI (with 50% specificity). Regarding Experiment 2, the clinical gait tests were able to differentiate only stage 3 from the others, such as DGI (H = 17.86, p = 0.00001, HY 1 and 3 p = 0.00001, HY 2 and 3 p = 0.01), the TUG in TS (H = 24.33, p = 0.00001, HY 1 and 3, p = 0.00001, HY 2 and 3, p = 0.0001), the TUG in CR (F = 6.3132, p = 0.002531, power = 0.890869, HY 1 and 3, p = 0.004861, HY 2 and 3, p = 0.011328), the 10mWT in TS (H = 7.805141, p = 0.0202, HY 1 and 3, p = 0.022915), the 10mWT in CR (H = 12.87617, p = 0.0016, HY 1 and 3, p = 0.009007, HY 2 and 3, p = 0.003486) and the 10mWT in FV (H = 16.09656, p = 0.0003, HY 1 and 3, p = 0.000281, HY 2 and 3, p = 0.016516), while the software-derived index obtained similar results during the test in CR (H = 20.02, p = 0.0000, HY 1 and 3, p = 0.000457, HY 2 and 3, p = 0.044827) and higher in TS (H = 17.86, p = 0.00001, HY 1 and 2, p = 0.03, HY 1 and 3, p = 0.00001, HY 2 and 3, p = 0.02) and in verbal fluency (H = 20.01922, p = 0.0000, HY 1 and 2, p = 0.038506, HY 1 and 3, p = 0.000023) . CONCLUSION: The two proposed instruments proved to be effective in identifying the progression of gait alterations in complex conditions in people with Parkinson's disease, specifically when compared to frequently used clinical tests