Revista internacional de medicina física y rehabilitación
Acceso abierto
ISSN: 2329-9096
ISSN: 2329-9096
Woosang Cho, Alexander Heilinger, Ren Xu, Manuela Zehetner, Stefan Schobesberger, Nensi Murovec, Rupert Ortner y Christoph Guger
Las interfaces cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) se han empleado en el entrenamiento de rehabilitación para pacientes que han sufrido un accidente cerebrovascular. Los pacientes en etapa crónica y/o con paresia severa son particularmente desafiantes para la rehabilitación convencional. Presentamos los resultados de dos de estos pacientes que participaron en el entrenamiento de BCI con retroalimentación de avatar en primera persona. Se realizaron cinco evaluaciones para evaluar cualquier cambio de comportamiento después de la intervención, incluida la evaluación Fugl-Meyer de la extremidad superior (UE-FMA) y la prueba de clavija de 9 agujeros (9HPT). El paciente 1 (P1) aumentó su puntuación UE-FMA de 25 a 46 puntos después de la intervención. No pudo realizar el 9HPT en la primera sesión. Después de la sesión 18, pudo realizar el 9HPT y redujo el tiempo de 10 min 22 seg a 2 min 53 seg. La paciente 2 (P2) aumentó su UE-FMA de 17 a 28 puntos tras la intervención. No pudo realizar el 9HPT durante toda la sesión de entrenamiento. Sin embargo, logró completar la prueba en 17 minutos y 17 segundos durante la sesión de evaluación posterior. Estos resultados muestran la viabilidad de este enfoque de BCI con pacientes crónicos con paresia severa y respaldan aún más el creciente consenso de que este tipo de herramientas podrían convertirse en un nuevo paradigma para la herramienta de rehabilitación para pacientes con accidente cerebrovascular. Sin embargo, los resultados son de solo dos pacientes con accidente cerebrovascular crónico. Este enfoque debe validarse aún más en estudios controlados aleatorios más amplios que involucren a más pacientes.