Clasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomo

194 páginas

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad de la Sabana
Repositorio:
Repositorio Universidad de la Sabana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:intellectum.unisabana.edu.co:10818/31948
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10818/31948
Palabra clave:
Anestesia
Procedimientos quirúrgicos operativos
Sistema nervioso
Atención al enfermo
Rights
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
id REPOUSABAN_2618403e0ac465ab90827b25e922c065
oai_identifier_str oai:intellectum.unisabana.edu.co:10818/31948
network_acronym_str REPOUSABAN
network_name_str Repositorio Universidad de la Sabana
repository_id_str
spelling Clasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomoAnestesiaProcedimientos quirúrgicos operativosSistema nerviosoAtención al enfermo194 páginasLa anestesia desempeña un papel fundamental en la práctica clínica, siendo esencial en procedimientos quirúrgicos. Corresponde a un proceso progresivo y reversible inducido por fármacos, en el que se procura un estado de pérdida de conciencia, analgesia e inmovilidad del paciente. El monitoreo de la profundidad anestésica del paciente, así como los mecanismos fisiológicos que subyacen este fenómeno constituyen una dinámica área de investigación. Por lo anterior este trabajo apunta a resolver la pregunta: ¿Es posible clasificar los estados de profundidad anestésica, al evaluar en conjunto la actividad de los sistemas nervioso central y autónomo, en el paciente quirúrgico durante la utilización de anestesia total intravenosa? Inicialmente, los fundamentos de la técnica anestésica junto a los modelos de farmacocinética y farmacodinamia, y la relación con la variabilidad de los índices de entropía de Datex-Ohmeda (Entropía Estado y Entropía de Respuesta) fueron explorados mediante la implementación de un estudio clínico cruzado aleatorizado. Este estudio fue publicado en una revista científica revisada por pares (Anexo 1). El análisis estadístico de este estudio consideró pruebas paramétricas (Entropía de Estado: p=0.64, T=0.54; Entropía de Respuesta: p=0.84, T=0.41) y no paramétricas (Entropía de Estado: p=0.57; Entropía de Respuesta: p=0.77,) para comparar el efecto de los modelos. Los resultados no evidenciaron diferencias estadísticamente significativas (p> 0.05 en todas las comparaciones). Sin embargo, el modelo propuesto por Marsh mostró marcados valores atípicos asociados a la inducción, estos valores y otros parámetros farmacocineticos sugieren una ligera superioridad del modelo de Schnider.Universidad de La SabanaBotero Rosas, Daniel AlfonsoMosquera Dussán, Oscar Leonardo11/10/2017 14:5811/10/2017 14:582017-11-10Tesis/Trabajo de grado – DoctoradoTesis/Trabajo de grado – Doctoradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/10818/31948266957TE09357Universidad de La SabanaIntellectum Repositorio Universidad de La SabanaspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2oai:intellectum.unisabana.edu.co:10818/319482025-10-15T22:20:13Z
dc.title.none.fl_str_mv Clasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomo
title Clasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomo
spellingShingle Clasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomo
Anestesia
Procedimientos quirúrgicos operativos
Sistema nervioso
Atención al enfermo
title_short Clasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomo
title_full Clasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomo
title_fullStr Clasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomo
title_full_unstemmed Clasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomo
title_sort Clasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomo
dc.contributor.none.fl_str_mv Botero Rosas, Daniel Alfonso
dc.subject.none.fl_str_mv Anestesia
Procedimientos quirúrgicos operativos
Sistema nervioso
Atención al enfermo
topic Anestesia
Procedimientos quirúrgicos operativos
Sistema nervioso
Atención al enfermo
description 194 páginas
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 11/10/2017 14:58
11/10/2017 14:58
2017-11-10
dc.type.none.fl_str_mv Tesis/Trabajo de grado – Doctorado
Tesis/Trabajo de grado – Doctorado
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/10818/31948
266957
TE09357
url https://hdl.handle.net/10818/31948
identifier_str_mv 266957
TE09357
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de La Sabana
publisher.none.fl_str_mv Universidad de La Sabana
dc.source.none.fl_str_mv Universidad de La Sabana
Intellectum Repositorio Universidad de La Sabana
institution Universidad de la Sabana
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1852730273586741248