Determinacion de la interfase vigilancia/somnolencia en registros electroencefalograficos en estudiantes y administrativos de la Universidad El Bosque

Introducción: en Colombia, los accidentes de tránsito para el año 2014 ocasionaron 13,43 muertes por cada 100.000 habitantes y entre sus principales causas destella el microsueño. El microsueño es definido como periodos de sueño que se presentan durante el estado de vigilia y que pueden durar segund...

Full description

Autores:
Lopez, Karen
Castro, Mario
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad El Bosque
Repositorio:
Repositorio U. El Bosque
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/6116
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12495/6116
Palabra clave:
Microsueño
Somnolencia
Vigilia
Electroencefalografía
Electroencefalografía
Somnolencia
Accidentes de tránsito
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Drowsiness
Vigil
Electroencephalography
W100
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description Introducción: en Colombia, los accidentes de tránsito para el año 2014 ocasionaron 13,43 muertes por cada 100.000 habitantes y entre sus principales causas destella el microsueño. El microsueño es definido como periodos de sueño que se presentan durante el estado de vigilia y que pueden durar segundos, por ende, pueden desencadenar conductas riesgosas, en momentos donde se requiera un nivel de atención alto. Estos eventos, suceden durante la somnolencia, por lo cual determina una interfase antes de la somnolencia, por medio de un registro de ondas cerebrales, conlleva a determinar indicadores predictivos de los microsueños. Metodología: es un estudio analítico, experimental. Los voluntarios deben cumplir con los criterios de inclusión y exclusión, luego se les realizará un registro EEG, el cual será analizado, con el fin de determinar una interfase entre la vigilia y somnolencia. Los intervalos ubicados serán evaluados por el método estadístico de Shapiro Wilk y por el Bootstrap para obtener los intervalos de confianza de cada variable. Resultados: en la interpretación de los EEG se encontró que el 76.7% de los voluntarios (N=23) tuvo una alternancia α/θ positiva. De los registros se obtuvieron un total de 368 intervalos α/θ, con un promedio de 15 intervalos en cada EEG y el promedio de duración fue de 3.37 segundos. Conclusiones: se determinó por medio de registros EEG la presencia de intervalos α/θ, que anteceden un estado de ritmo base predominantemente theta, denominada como la fase de somnolencia y por lo cual, se puede extrapolar como predictores del microsueño.
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Los voluntarios deben cumplir con los criterios de inclusión y exclusión, luego se les realizará un registro EEG, el cual será analizado, con el fin de determinar una interfase entre la vigilia y somnolencia. Los intervalos ubicados serán evaluados por el método estadístico de Shapiro Wilk y por el Bootstrap para obtener los intervalos de confianza de cada variable. Resultados: en la interpretación de los EEG se encontró que el 76.7% de los voluntarios (N=23) tuvo una alternancia α/θ positiva. De los registros se obtuvieron un total de 368 intervalos α/θ, con un promedio de 15 intervalos en cada EEG y el promedio de duración fue de 3.37 segundos. Conclusiones: se determinó por medio de registros EEG la presencia de intervalos α/θ, que anteceden un estado de ritmo base predominantemente theta, denominada como la fase de somnolencia y por lo cual, se puede extrapolar como predictores del microsueño.Médico cirujanoPregradoIntroduction: In Colombia, transit accidents for 2014 caused 13,43 deaths for every 100.000 inhabitants and among its main causes there is Microsleep. Microsleep is defined as sleep periods that are present right after vigil state and can last seconds, thereby, it can unchain risky conducts, in moments where a high level of attention is required. These events happen previous drowsiness, that's why an interface can be determined before it, through a cerebral wave’s registry, as a predictive indicator of microsleep Methodology: Is an experimental analytic study. Volunteers must satisfy the inclusion and exclusion criteria, then an EEG registry is performed, which will be analyzed, with the end of determine an interface between a vigil state and sleepiness. The intervals found will be evaluated by different statistical methods to obtain the reliability of each variable. Results: In the interpretation of EEG’s was found that 76.7% of the volunteers (N=23) had a positive α/θ alternance. Of these registers a total of 368 α/θ intervals were found, with a mean of 15 intervals in each EEG and duration mean was 3.337 seconds. Conclusion: It was determined by EEG registers the presence of α/θ intervals, which precedes an estate of basal rhythm predominantly theta, called drowsiness phase, thereby, it can be extrapolated as a microsleep predictor.application/pdfspaAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf22020MicrosueñoSomnolenciaVigiliaElectroencefalografíaElectroencefalografíaSomnolenciaAccidentes de tránsitoMicrosleepDrowsinessVigilElectroencephalographyW100Determinacion de la interfase vigilancia/somnolencia en registros electroencefalograficos en estudiantes y administrativos de la Universidad El BosqueDetermination of the surveillance / drowsiness interface in electroencephalographic records in students and administratives of El Bosque UniversityMedicinaUniversidad El BosqueFacultad de MedicinaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINALLopez.Ballesteros_Karen_Dayana_2019.pdfLopez.Ballesteros_Karen_Dayana_2019.pdfapplication/pdf2115661https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/08f84208-2f14-4ea5-9e0e-216c3cf7847c/download7417ac2470c35dc5d86d1d1a3ffee808MD58Lopez.Ballesteros_Karen_Dayana_2019_Anexos.pdfLopez.Ballesteros_Karen_Dayana_2019_Anexos.pdfapplication/pdf1449744https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/a489d800-02d2-4882-abc6-ebf8584d1bfd/download412bf2b152a21ae076b58758353c6342MD510Lopez_Ballesteros_Karen_Dayana_2020_Carta_de_autorizacion.pdfLopez_Ballesteros_Karen_Dayana_2020_Carta_de_autorizacion.pdfapplication/pdf659406https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/ac69a9b1-3cc4-41e0-b781-adf416c0a2d2/download287439de0407e193d17da05377d7271dMD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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