Herramienta de software para apoyo diagnóstico de inestabilidad postural mediante análisis experimental de posturografía y presión plantar en personas sanas
92 páginas
- Autores:
-
Echeverri Rolong, Leon Dario
Vanegas Marín, Manuela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/7358
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/7358
- Palabra clave:
- Inestabilidad postural
Posturografía
Baropodometría
Software de apoyo diagnóstico
Análisis biomecánico
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2025
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Mercado Navarro, Fredy AndrésEcheverri Rolong, Leon DarioVanegas Marín, Manuela2026-01-26T13:31:01Z2026-01-26T13:31:01Z2025https://repository.eia.edu.co/handle/11190/735892 páginasRESUMEN: En este trabajo de grado, desarrollado en colaboración con el Laboratorio de Innovación y Desarrollo EIA–Hospital Pablo Tobón Uribe, se construyó una herramienta de software para apoyar el diagnóstico de la inestabilidad postural mediante el análisis conjunto de datos de posturografía y baropodometría en 30 adultos sanos. La inestabilidad postural es un problema de salud relevante, asociado al riesgo de caídas y a patologías neurológicas, musculoesqueléticas y al envejecimiento, por lo que resulta necesario contar con evaluaciones instrumentales objetivas que complementen las pruebas clínicas no instrumentales usadas habitualmente. Se realizó un estudio cuasiexperimental en condiciones de laboratorio controladas, donde los participantes realizaron pruebas estandarizadas de equilibrio en bipedestación con ojos abiertos y cerrados; a partir de las trayectorias del centro de presión y de la distribución de presiones plantares se calcularon variables estabilométricas y se aplicaron pruebas estadísticas (Shapiro–Wilk para evaluar normalidad, y Wilcoxon y Mann–Whitney para las comparaciones entre condiciones). Los resultados mostraron que al cerrar los ojos aumentan de forma significativa el área de la elipse de confianza, la longitud de la trayectoria del centro de presión y la velocidad media de oscilación, evidenciando una mayor inestabilidad en ausencia de información visual y confirmando la sensibilidad de las métricas seleccionadas para detectar cambios en el control postural. Con estas mediciones de sujetos sanos se entrenó un modelo One-Class SVM que define un patrón de normalidad y permite detectar desviaciones en nuevos sujetos. Finalmente, se desarrolló una aplicación con interfaz gráfica en Tkinter que integra el cálculo de las variables, el análisis estadístico y la clasificación automática, ofreciendo al profesional de la salud una herramienta unificada, cuantitativa y reproducible para apoyar el diagnóstico de la inestabilidad postural.ABSTRACT: In this undergraduate thesis, developed in collaboration with the EIA–Hospital Pablo Tobón Uribe Innovation and Development Laboratory, a software tool was built to support the diagnosis of postural instability through the combined analysis of posturography and baropodometry data from 30 healthy adults. Postural instability is a relevant health problem, associated with an increased risk of falls and with neurological, musculoskeletal and age-related conditions, which makes it necessary to have objective instrumental assessments that complement the non-instrumental clinical tests commonly used. A quasi-experimental study was carried out under controlled laboratory conditions, in which participants performed standardized balance tests in bipedal stance with eyes open and closed. Based on the trajectories of the center of pressure and the distribution of plantar pressures, stabilometric variables were calculated and statistical tests were applied (Shapiro–Wilk to assess normality, and Wilcoxon and Mann–Whitney for comparisons between conditions). The results showed that closing the eyes significantly increased the area of the confidence ellipse, the length of the center-of-pressure trajectory and the mean sway velocity, evidencing greater instability in the absence of visual information and confirming the sensitivity of the selected metrics to detect changes in postural control. Using these measurements from healthy subjects, a One-Class SVM model was trained to define a normality pattern and detect deviations in new subjects. Finally, an application with a graphical user interface in Tkinter was developed, integrating variable computation, statistical analysis and automatic classification, thus providing health professionals with a unified, quantitative and reproducible tool to support the diagnosis of postural instability.PregradoIngeniero(a) Biomédico(a)application/pdfspaUniversidad EIAIngeniería BiomédicaEscuela de Ciencias de la VidaEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2025Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Herramienta de software para apoyo diagnóstico de inestabilidad postural mediante análisis experimental de posturografía y presión plantar en personas sanasTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inestabilidad posturalPosturografíaBaropodometríaSoftware de apoyo diagnósticoAnálisis biomecánicoPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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