%0 Thesis
%A García Mansilla, Guillermo
%T Estimulación y monitorización de enfermos UCI
%D 2022
%U https://hdl.handle.net/20.500.14352/73949
%X El servicio de la Unidad de Cuidado Intensivos del hospital Universitario de Fuenlabrada viene trabajando en los últimos años en el Proyecto InnovaHUCI1 (de cuidados intensivos, 2018) cuyo principal objetivo es la mejora de la calidad asistencial en los pacientes críticos. Una de las tareas que consideran relevantes para la mejora de la calidad en aquellos pacientes que están en el tránsito de la UCI a la recuperación cotidiana es la evaluación y monitorización de los avances relativos a la movilidad de dichos pacientes. Los pacientes habitualmente han perdido gran cantidad de masa muscular debido al largo periodo de inactividad, siendo el trabajo de los fisioterapeutas la única forma de la estimulación muscular. El interés del servicio UCI radica en disponer de una herramienta que permita al paciente de forma autónoma realizar una serie de ejercicios de rehabilitación. Este Trabajo de Fin de Máster evalúa el dispositivo Nicla Sense ME para este propósito mediante el cuál se realiza una monitorización de una serie de ejercicios planteados para la estimulación y la recuperación de los enfermos que han pasado por la UCI.La primera parte de la investigación consiste en comparar las mediciones de los diferentes sensores para seleccionar las medidas que más se ajustan al objetivo del proyecto. De todas las mediciones realizadas finalmente fueron extraídas la orientación del sensor y la aceleración lineal, ya que son las medidas que ofrecen la representación más fiel a los ejercicios planteados, así como proporcionar los datos necesarios para los cálculos de que son realizados para la monitorización de los mismos, por ejemplo, el número de repeticiones realizadas de un ejercicio en concreto. Finalmente ha sido desarrollada una aplicación que facilita la visualización de las medidas de los sensores empleados proporcionando una interfaz que permite al usuario seleccionar el ejercicio a realizar, así como unos indicadores visuales para la correcta realización de los ejercicios planteados. Esos ejercicios son guardados en una base de datos en la nube y pueden ser revisados en la aplicación, así como interactuar con las gráficas obtenidas a partir de esos datos.
%X The Intensive Care Unit service at the Fuenlabrada University Hospital has been working in recent years on the InnovaHUCI Project 2(de cuidados intensivos, 2018), the main objective of which is to improve the quality of care for critically ill patients. One of the tasks that it is considered relevant for improving the quality of those patients who are in transit from the ICU to daily recovery is the evaluation and monitoring of the advances related to the mobility of these patients. Patients have usually lost a large amount of muscle mass due to the long period of inactivity, with the work of physiotherapists being the only way of stimulation. The interest of the ICU service lies in having a tool that allows the patient to autonomously carry out a series of rehabilitation exercises. This Master’s Thesis evaluates the Nicla Sense ME device for this purpose, through which a series of exercises proposed for the stimulation and recovery of patients during the ICU can be monitored. The first part of this project consists of comparing the measurements of the different sensors to select the measurements that best fit the objective of the project. Finally, the orientation of the sensor and the linear acceleration were seen as the most suitable fit measurements, since they offer the most faithful representation of the proposed exercises, as well as provide the necessary data to count the number of repetitions performed of a specific exercise. Finally, an application has been developed that facilitates the monitoring of the measurements of the sensors used, providing an interface that allows to a single user to select the exercise to be performed, as well as visual parameters for the correct performance of the proposed exercises. It is important to note that these exercises are stored in a database in the cloud allowing to medical staff the offline revision of patient exercises. In addition, the tool stores the patient’s exercise history, which allows evaluating progress and adapting the exercise table.
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