Predicción de la activación neuronal en estimulación tónica en la terapia de EME: uso de modelos 3D de médula espinal personalizados al paciente frente a modelos generalizados
Autor: | Solanes, C., Durá, J. L, Canós, M. A., De Andres, J., Martí-Bonmatí, L., Saiz Rodríguez, Francisco Javier |
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Jazyk: | Spanish; Castilian |
Rok vydání: | 2020 |
Předmět: | |
Zdroj: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia instname |
Popis: | [ES] La terapia de Estimulación de Médula Espinal (EME) es una técnica utilizada para el tratamiento del dolor crónico. En estimulación tónica, el objetivo es estimular las fibras sensitivas Aß que se encuentran en los cordones posteriores de la médula espinal. Esta estimulación produce una sensación de parestesia que bloquea la señal del dolor. Sin embargo, el 35% de los pacientes perciben una estimulación molesta, pues los cambios posturales, la migración de los electrodos o una incorrecta posición de los mismos produce cambios en la parestesia. En los últimos 40 años se han desarrollado modelos computacionales de médula espinal generalizados que permiten entender mejor el efecto de los parámetros de estimulación y de la geometría de los electrodos en la activación neuronal. Pero, el avance hacia una medicina personalizada obliga a desarrollar modelos computacionales personalizados al paciente para optimizar la estimulación de forma individual. Para conocer las ventajas de usar un modelo personalizado frente a uno generalizado, en este estudio se ha comparado la predicción de la activación neuronal y de los parámetros de estimulación que se obtiene de ambos modelos con un caso real. Los resultados muestran que el modelo personalizado predice de forma más aproximada la activación neuronal y, por tanto, el efecto de la estimulación en un paciente. Por tanto, el uso de modelos personalizados podría suponer en un futuro la mejora de la eficacia de la terapia, pues se podría optimizar la programación y la posición de los electrodos antes del implante del sistema de EME |
Databáze: | OpenAIRE |
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