Análisis de la evaluación de la función motora en pacientes con enfermedad vascular cerebral mediante ensambles de árboles de regresión Public Deposited
La evaluación de la función motora de las extremidades superiores después de una Enfermedad Vascular Cerebral (EVC) es de importancia. Con ésta es posible ayudar a complementar la información que se tiene acerca del diagnóstico de los pacientes que padecen esta enfermedad, con la finalidad de contribuir en el desarrollo de mejores protocolos en intervenciones terapéuticas para este tipo de pacientes. Por lo anterior, en la presente tesis se presenta un estudio de estimación puntual de destreza motora de pacientes con EVC es decir una estimación de las puntuaciones de las escalas clínicas ARAT (“Action Research Arm Test”) y FMA-UE (“Fugl-Meyer Assesment for the Upper Extremity”). La estimación de las escalas fue realizada mediante ensambles de árboles de regresión utilizando como variables predictoras variables derivadas del electroencefalograma (EEG), coherencia y sincronización/desincronización relacionada a un evento (“Event-Related Desynchronization/Synchronization”, ERD/ERS), de la respuesta a una estimulación magnética transcraneal (“Transcranial Magnetic Stimulation”, TMS) medida con electromiografía (EMG), obteniéndose la amplitud y la latencia de los potenciales evocados motores (“Motor Evoked Potentials”, MEPs), variables demográficas como la edad, el sexo y el tiempo transcurrido desde la lesión y variables clínicas como la región de la lesión y el hemisferio afectado. Se utilizó la información de 10 pacientes en tres momentos de una intervención terapéutica con una interfaz cerebro-computadora. Se obtuvieron varios modelos y se seleccionó el que tuviera el mayor porcentaje de estimaciones con un error menor a la diferencia mínima clínicamente significativa (5.25 puntos para FMA-UE y 5.7 para ARAT) y el que tuviera un menor error cuadrático relativo para cada escala. En los cuatro modelos seleccionados se estudiaron las variables con mayor frecuencia relativa en los tres primeros nodos de los árboles, además de la relación que tienen dichas variables con las puntuaciones de las escalas. Lo anterior con el fin de saber cuáles eran las variables más importantes en la estimación de las puntuaciones de las escalas. Se observó principalmente que las variables con mayor relevancia son las de coherencia; principalmente, se encontró que la coherencia intrahemisférica en alfa entre los electrodos centrales se asocia de manera inversa con la destreza motora, mientras que la relación es directa para la coherencia entre los electrodos parietales y entre los electrodos frontales. Los modelos seleccionados tuvieron un buen desempeño, para ARAT fueron capaces de estimar el 73.33% y 69.00% de las puntuaciones con error menor a la diferencia mínima clínicamente significativa y 79.67% y 68.33% para FMA-UE. Las variables con mayor importancia para la estimación de las puntuaciones fueron las de coherencia que generalmente presentan una relación directa, resultado que coincide con un estudio en donde menor conectividad inter e intra hemisférica en una red en regiones somatosensoriales está asociada a una menor habilidad motora. En general, las mejores características para la estimación de las puntuaciones son las derivadas del EEG, lo que resulta útil en este tipo de estudios ya que es una técnica de más fácil acceso a comparación de otras como un estudio de TMS. Tomando en cuenta que la mayoría de los estudios realizados en pacientes con EVC se enfocan en la predicción de la recuperación para ayudar en el pronóstico y no en la estimación de la función motora para el diagnóstico, como se hace en este trabajo, los resultados son relevantes puesto que los modelos presentan una primera aproximación a la evaluación de la función motora en este tipo de pacientes; lo anterior y los resultados obtenidos acerca de las relaciones de las escalas con las variables utilizadas en los modelos podría servir en el ámbito clínico para ayudar en el diagnóstico de este tipo de pacientes, ya que complementa la información proporcionada por las escalas clínicas. Este trabajo tiene ciertas limitantes, por lo que como trabajo a futuro y con el fin de tener una mejor estimación se propone aumentar el número de pacientes e incluir pacientes con una mayor diversidad en las puntuaciones de la escala clínica.
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