A Data Mining Approach for Visual and Analytical Identification of Neurorehabilitation Ranges in Traumatic Brain Injury Cognitive Rehabilitation

CONTENIDO PARA USUARIOS REGISTRADOS

Inicia sesión para disfrutar este recurso. Si aún no estás afiliado a BibloRed, haz clic en el botón.

Descripción: La lesión cerebral traumática (LCT) es un problema crítico de salud pública y socioeconómico en todo el mundo. La rehabilitación cognitiva (RC) se ha convertido en el tratamiento de elección para los déficits cognitivos después de una LCT. Consiste en tareas jerárquicamente organizadas que requieren el uso repetitivo de funciones cognitivas afectadas. Un enfoque importante para los profesionales de la RC es la cantidad de repeticiones y el tipo de tarea realizada durante el tratamiento que lleva a la recuperación funcional. Sin embargo, hay muy poca investigación disponible que cuantifique la cantidad y tipo de práctica. El Rango de Neurorehabilitación (NRR) y el Plano Sectorizado y Anotado (SAP) se han introducido como un medio para identificar modelos operativos formales con el fin de proporcionar a los terapeutas información de apoyo a la decisión para asignar el plan de RC más apropiado. En este artículo presentamos una metodología novedosa basada en la combinación de SAP y NRR para resolver lo que llamamos el problema de las Reg
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi Publishing Corporation, "A Data Mining Approach for Visual and Analytical Identification of Neurorehabilitation Ranges in Traumatic Brain Injury Cognitive Rehabilitation", -:Revista VirtualPRO,, 2015. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3944954/), el día 2025-11-09.

Información adicional