Contenido principal del artículo

Marina Villanueva Pelayo
Universidad de Alicante
España
Cristina Romero Mirete
Universidad de Alicante
España
Vicente Morell Giménez
Universidad de Alicante
España
Gabriel J. García Gómez
Universidad de Alicante
España
Andrés Úbeda Castellanos
Universidad de Alicante
España
Carlos A. Jara Bravo
a:1:{s:5:"es_ES";s:23:"Universidad de Alicante";}
España
Núm. 45 (2024), Bioingeniería
DOI: https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10919
Recibido: jun. 5, 2024 Aceptado: jul. 8, 2024 Publicado: jul. 19, 2024
Derechos de autor

Resumen

En este artículo se presenta el diseño, construcción y programación de una órtesis de codo inteligente para tratar la rigidez articular del codo, una complicación común después de traumatismos o accidentes cerebrovasculares. Mediante impresión 3D, se ha creado un dispositivo fácilmente adaptable a cada paciente, con 3 grados de libertad que permiten la flexoextensión y pronosupinación del brazo. Además, incluye una articulación diseñada para descargar la concentración de fuerzas en el codo durante los movimientos de flexión y extensión. Mediante sensorización, la órtesis mide con precisión los ángulos de flexoextensión y pronosupinación, y gracias a su interfaz en pantalla se puede ver la evolución del movimiento del paciente en tiempo real. Para resolver los problemas de motivación de los pacientes tras recibir el alta hospitalaria, la interfaz incluye un pequeño juego que además sirve para generar un informe detallado con la información más importante para el personal sanitario, facilitando así el seguimiento y ajuste del tratamiento.

Detalles del artículo

Citas

Howard, A., Brooks, D., Brown, E., Gebregiorgis, A., Chen, Y., 2013. Non-contact versus contact-based sensing methodologies for in-home upper arm robotic rehabilitation. In: Proceedings of the 2013 IEEE 13th International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR), pp. 1–6, Seattle, USA. DOI: 10.1109/ICORR.2013.6650487. DOI: https://doi.org/10.1109/ICORR.2013.6650487

Hsieh, Y., Chang, K., Hung, J., Wu, C., Fu, M., Chen, C., 2018. Effects of home-based versus clinic-based rehabilitation combining mirror therapy and task-specific training for patients with stroke: a randomized crossover trial. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, 99, pp. 2399–2407. DOI: 10.1016/j.apmr.2018.03.017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apmr.2018.03.017

Jones, V., 2016. Conservative management of the post-traumatic stiff elbow: a physiotherapist’s perspective. Shoulder & Elbow, 8(2), pp. 134–141. DOI: 10.1177/1758573216633065. DOI: https://doi.org/10.1177/1758573216633065

Kapandiji, A.I., 2011. Fisiología articular: Editorial médica panamericana.

Kyrylova, A., 2015. Development of a Wearable Mechatronic Elbow Brace for Postoperative Motion Rehabilitation. Electronic Thesis and Dissertation Repository.

Medway (Junio, 2024). Soporte para Codo Post-Operatorio Graduable Telescópico. https://medway.com.mx/productos/soporte-para-codo-post-operatorio-graduable-telescopico/.

Murray O., Macdonald D., Nunn T., Mceachan J., Rymaszewski L., 2012. Management of the post-traumatic stiff elbow. Shoulder & Elbow, 4(1), pp. 38–45. DOI: 10.1111/j.1758-5740.2011.00167.x. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1758-5740.2011.00167.x

Nordin, M and Frenkel, V.H, 2012. Basic Biomechanics of the Musculoskeletal System. LWW.

OYMotion (Junio, 2024). OREHAB-ARM Smart Brace. https://www.oymotion.com/en/product51/172.

Rahimi-Movaghar, V., Rezaei, M., Sharifi, A., Vaccaro, A., 2019. Home-based rehabilitation programs: promising field to maximize function of patients with traumatic spinal cord injury. Asian Journal of Neurosurgery, 14(3), pp. 634-640. DOI: 10.4103/ajns.AJNS_86_17. DOI: https://doi.org/10.4103/ajns.AJNS_86_17

Sojbjerg J., 1996. The stiff elbow: how I do it. Acta Orthopaedica Scandinavica, 67(6), pp. 626–631. DOI: 10.3109/17453679608997771. DOI: https://doi.org/10.3109/17453679608997771

Wang, S., Zhang, Y., Yang, M., Liu, B., Ramirez, J., Gorriz, J., 2019. Unilateral sensorineural hearing loss identification based on double-density dual-tree complex wavelet transform and multinomial logistic regression. Integrated Computer-Aided Engineering, 26 (4), pp. 411–426. DOI: 10.3233/ICA-190605. DOI: https://doi.org/10.3233/ICA-190605

Wang, Q., Markopoulos, P., Yu, B., Chen, W., Timmermans, A., 2017. Interactive wearable systems for upper body rehabilitation: a systematic review. Journal of Neuro-Engineering and Rehabilitation, 14 (1), 20-41. DOI: 10.1186/s12984-017-0229-y. DOI: https://doi.org/10.1186/s12984-017-0229-y

Yin, Z., Xu, X., 2018. A wearable rehabilitation game controller using IMU sensor. In: Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Applied System Invention (ICASI), pp. 1060–1062, Chiba, Japan. DOI: 10.1109/ICASI.2018.8394459. DOI: https://doi.org/10.1109/ICASI.2018.8394459