Optimizar el aprendizaje motor para mejorar la neurorrehabilitación (OnLINE)

Los pacientes neurológicos (p. ej., después de un accidente cerebrovascular) se someten a una terapia de neurorrehabilitación intensiva y costosa para recuperar parte de su capacidad motora funcional anterior para realizar actividades cotidianas con resultados a menudo limitados e insatisfactorios. Los robots se convirtieron en un complemento prometedor o incluso en una alternativa para la terapia de neurorrehabilitación, proporcionando un entrenamiento rentable, de alta repetición y orientado a tareas. Sin embargo, los resultados de un cuerpo de trabajo inicial que compara la efectividad de las estrategias de entrenamiento robótico son muy poco concluyentes. Una posible explicación es que la mayoría de los sistemas robóticos actuales cubren solo una estrategia de neurorrehabilitación (p. reducir o aumentar los errores de movimiento) y, por lo tanto, puede abordar de manera insuficiente las necesidades individuales de los sujetos y las características de la tarea a aprender. En este estudio, los investigadores realizarán varios experimentos de aprendizaje motor con adultos sanos y pacientes neurológicos para evaluar los beneficios motores y cognitivos relativos de las estrategias de entrenamiento robótico recientemente desarrolladas que modulan los errores en función de la edad, el nivel de habilidad y las características de las tareas del sujeto. Los efectos de las nuevas estrategias se compararán con la asistencia robótica clásica y con enfoques de retroalimentación no robótica, como la retroalimentación visual. La culminación de este trabajo puede ayudar a optimizar los beneficios de entrenamiento de los robots de rehabilitación ya existentes.