Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorBotero Rosas, Daniel Alfonso
dc.contributor.authorMosquera Dussán, Oscar Leonardo
dc.date.accessioned11/10/2017 14:58
dc.date.available11/10/2017 14:58
dc.date.issued2017-11-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10818/31948
dc.description194 páginases_CO
dc.description.abstractLa 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.es_CO
dc.formatapplication/pdfes_CO
dc.language.isospaes_CO
dc.publisherUniversidad de La Sabanaes_CO
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceUniversidad de La Sabana
dc.sourceIntellectum Repositorio Universidad de La Sabana
dc.subjectAnestesiaes_CO
dc.subjectProcedimientos quirúrgicos operativoses_CO
dc.subjectSistema nerviosoes_CO
dc.subjectAtención al enfermoes_CO
dc.titleClasificación de la profundidad anestésica en función del procesamiento digital de señales de los sistemas nervioso central y autónomoes_CO
dc.typedoctoral thesises_CO
dc.identifier.local266957
dc.identifier.localTE09357
dc.type.hasVersionpublishedVersiones_CO
dc.rights.accessRightsopenAccesses_CO
dcterms.referencesKiloh L, McComas A, Osselton J. Gross Anatomy of the Brain - The Neural Basis of the EEG. En: Clinical Electroencephalography. Third Edit. Great Britain: Butterworth & Co Ltd; 1977. p. 1–33.en
dcterms.referencesPimienta H. The Cerebral Cortex beyond the Cortex. Rev Colomb Psiquiatr. 2004;33(Supp.1):58–75.en
dcterms.referencesWalker AE. A cytoarchitectural study of the prefrontal area of the macaque monkey. J Comp Neurol. 1940;73(1):59–86.en
dcterms.referencesFrancis S. Regional structural differences across functionally parcellated Brodmann areas of human primary somatosensory cortex. Neuroimage. 2014;93:221–30.en
dcterms.referencesAmunts K, Weiss PH, Mohlberg H, Pieperhoff P, Eickhoff S, Gurd JM, et al. Analysis of neural mechanisms underlying verbal fluency in cytoarchitectonically defined stereotaxic space - The roles of Brodmann areas 44 and 45. Neuroimage. 2004;22(1):42–56.en
dcterms.referencesLarry R. Squire, Bloom FE, Spitzer NC, Lac S du, Ghosh A, Berg D. Fundamental Neuroscience. En: Fundamental Neuroscience. 3a ed. San Diego, California: Elsevier Inc.; 2013. p. 1127.en
dcterms.referencesPurves D, Fitzpatrick D, Hall WC, LaMantia A-S, McNamara JO, Williams MS. Sleep and Wakefulness. En: Neuroscience. 3a ed. Sunderland, Massachusetts U.S.A.: Sinauer Associates, Inc.; 2004. p. 659–84.en
dcterms.referencesConstant I, Sabourdin N. The EEG signal: A window on the cortical brain activity. Paediatr Anaesth. 2012;22:539–52.en
dcterms.referencesGloor P. Hans Berger on Electroencephalography. Am J EEG Technol. 1969;9(1):1–8.en
dcterms.referencesKlem GH, Lüders HO, Jasper HH, Elger C. Recommendations for the Practic of Clinical Neurophysiology. Recom Pract Clin Neurophhysiology Guidel Int Fed Clin Physiol. 1999;((EEG Suppl, 52)):3–6.en
dcterms.referencesMashour GA, Pal D. Interfaces of Sleep and Anesthesia. Anesthesiol Clin. 2012;30(2):385–98.en
dcterms.referencesMurphy M, Bruno M-A, Riedner B a, Boveroux P, Noirhomme Q, Landsness EC, et al. Propofol anesthesia and sleep: a high-density EEG study. Sleep. 2011;34(3):283–291A.en
dcterms.referencesSleigh JW, Voss L, Wilson MT. Sleep and Anesthesia. En: Hutt A, editor. Sleep and Anesthesia - Neural Correlates in Theory and Experiment. 1a ed. New York: Springer-Verlag New York; 2011. p. 260.en
dcterms.referencesLydic R, Biebuyck JF. Sleep neurobiology: relevance for mechanistic studies of anaessthesia. Br J Anaesth. 1994;72:506–8.en
dcterms.referencesKushikata T, Yoshida H, Hirota K. Sleep in anesthesiology - What can we learn about anesthesia from studying sleep? Trends Anaesth Crit Care. 2012;2(1):30–5.en
dcterms.referencesFranks NP. General anaesthesia: from molecular targets to neuronal pathways of sleep and arousal. Nat Rev Neurosci. 2008;9(5):370–86.en
dcterms.referencesGianaros PJ, Van Der Veen FM, Jennings JR. Regional cerebral blood flow correlates with heart period and high-frequency heart period variability during working-memory tasks: Implications for the cortical and subcortical regulation of cardiac autonomic activity. Psychophysiology. 2004;41(4):521–30.en
dcterms.referencesThayer JF, Lane RD. Claude Bernard and the heart-brain connection: Further elaboration of a model of neurovisceral integration. Neurosci Biobehav Rev. 2009;33(2):81–8.en
dcterms.referencesThayer JF, Åhs F, Fredrikson M, Sollers JJ, Wager TD. A meta-analysis of heart rate variability and neuroimaging studies: Implications for heart rate variability as a marker of stress and health. Neurosci Biobehav Rev. 2012;36(2):747–56.en
dcterms.referencesJose AD, Collison D. The normal range and determinants of intrinsic heart-rate in man. Cardiovasc Res. 1970;4(2):160–7.en
dcterms.referencesBerntson G, Bigger T, Eckberg D, Grossman P, Kaufmann P, Van der Molen M. Heart rate variability: Origins, methods, and interpretive caveats. Psychophysiology. 1997;34:623–48.en
dcterms.referencesPan J, Tompkins WJ. A real-time QRS detection algorithm. IEEE Trans Biomed Eng. 1985;32(3):230–6.en
dcterms.referencesTatjana Z, Stéphane B, Guy A. D, Mihai H, Ries CR. A wavelet based de-noising technique for ocular artifact correction of the electroencephalogram. Proc Second Jt EMBS/BMES Conf Houston, TX, USA. 2002;98–105.en
dcterms.referencesTask force of the European Society of Cardiology the North American Society of Pacing. Heart rate variability, standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Eur Heart J. 1996;17:354–81.en
dcterms.referencesChouchou F, Pichot V, Perchet C, Legrain V, Garcia-Larrea L, Roche F, et al. Autonomic pain responses during sleep: A study of heart rate variability. Eur J Pain. 2011;15(6):554–60.en
dcterms.referencesBenarroch EE. Pain-autonomic interactions. Neurol Sci. 2006;27(SUPPL. 2):130–3.en
dcterms.referencesAslaksen PM, Myrbakk IN, H??if??dt RS, Flaten MA. The effect of experimenter gender on autonomic and subjective responses to pain stimuli. Pain. 2007;129(3):260–8.en
dcterms.referencesKoenig J, Jarczok MN, Ellis RJ, Hillecke TK, Thayer JF. Heart rate variability and experimentally induced pain in healthy adults: A systematic review. Eur J Pain. 2013;18:1–14.en
dcterms.referencesStreff A, Kuehl LK, Michaux G, Anton F. Differential physiological effects during tonic painful hand immersion tests using hot and ice water. Eur J Pain. 2010;14(3):266–72.en
dcterms.referencesFazalbhoy A, Birznieks I, Macefield VG. Individual differences in the cardiovascular responses to tonic muscle pain: parallel increases or decreases in muscle sympathetic nerve activity, blood pressure and heart rate. Exp Physiol. 2012;97(10):1084–92.en
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingenieríaes_CO
thesis.degree.levelDoctorado en Biocienciases_CO
thesis.degree.nameDoctor en Biocienciases_CO


Ficheros en el ítem

Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalExcepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International