Mostrar el registro sencillo del ítem
dc.contributor.advisor | Mendoza Fuentes, Miguel Augusto | es_ES |
dc.contributor.author | Baquerizo Sedano, Marilia Lucia | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-05-20T22:43:14Z | |
dc.date.available | 2024-05-20T22:43:14Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.other | 212501 | es_ES |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12866/15417 | |
dc.description.abstract | Se han descrito diferencias en la función autonómica en personas con condiciones del espectro autista en estado de reposo y estrés. Estas diferencias pueden estar asociadas a un procesamiento sensorial atípico y afecciones de salud mental, y tendrían un efecto cascada en el desarrollo de otras características propias del autismo. La presente revisión narrativa a tiene como objetivo sintetizar la literatura científica disponible respecto al uso de sensores biométricos en la investigación del estrés y la función autonómica de personas con condiciones del espectro autista. Se realizaron búsquedas en bases de datos electrónicas Scopus, Web of Science, PubMed y Medline de artículos publicados en inglés desde el 1 de enero de 2000 hasta el 1 de abril de 2023. En base a los estudios revisados se concluye que la función autonómica en el autismo es heterogéna, hay evidencia de varios perfiles atípicos, siendo el más frecuente la hiperactivación/hiperexcitación arousal y la sobreexcitación simpática con baja influencia parasimpática en condiciones de estrés. Se requieren estudios con muestras más grandes, en entornos cotidianos, con registros de mayor duración y que complementen la información fisiológica con medidas clínicas y datos de múltiples niveles de análisis. Los dispositivos con sensores biométricos constituyen una gran oportunidad para realizar estos estudios; para detectar con precisión el estrés, es conveniente analizar las señales como las medidas cardiacas (HR, HRV), la actividad electrodérmica (EDA) y la temperatura de la piel (SKT) de forma conjunta, y construir un modelo robusto con técnicas de aprendizaje automático. | es_ES |
dc.description.abstract | Differences in autonomic function have been described in people with autism spectrum conditions during rest and stress. These differences may be associated with atypical sensory processes and mental health conditions, and would have a cascading effect on the development of other features of autism. The present narrative review aims to synthesize the available scientific literature on the use of biometric sensors in the investigation of stress and autonomic function of people with autism spectrum conditions. The electronic databases Scopus, Web of Science, PubMed and Medline were searched for articles published in English from January 1, 2000 to April 1, 2023. Based on the studies reviewed, it is concluded that autonomic function in Autism is heterogeneous, there is evidence of several atypical profiles, the most frequent being hyperarousal/hyperarousal and sympathetic overexcitation with low parasympathetic influence under stress conditions. Studies are required with larger samples, in everyday settings, with records of longer duration and that complement physiological information with clinical measures and data from multiple levels of analysis. Devices with biometric sensors constitute a great opportunity to carry out these studies; To accurately detect stress, it is convenient to analyze signals such as cardiac measurements (HR, HRV), electrodermal activity (EDA), and skin temperature (SKT) together, and build a robust model with learning techniques automatic. | es_ES |
dc.format | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad Peruana Cayetano Heredia | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es | es_ES |
dc.subject | Autismo | es_ES |
dc.subject | Estrés | es_ES |
dc.subject | Sensores Biométricos | es_ES |
dc.title | Uso de sensores biométricos en la investigación del estrés y la función autonómica de personas con condiciones del espectro autista | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
thesis.degree.name | Maestra en Psicología Clínica con mención en Neuropsicología | es_ES |
thesis.degree.grantor | Universidad Peruana Cayetano Heredia. Escuela de Posgrado Víctor Alzamora Castro | es_ES |
thesis.degree.discipline | Psicología Clínica con mención en Neuropsicología | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.04 | es_ES |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.03 | es_ES |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.24 | es_ES |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.01.00 | es_ES |
renati.author.dni | 46067494 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-8092-1365 | es_ES |
renati.advisor.dni | 70431353 | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion | es_ES |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | es_ES |
renati.discipline | 313197 | es_ES |
renati.juror | Ojeda Mercado, Giancarlo | es_ES |
renati.juror | Yaya Castañeda, Elena Esther | es_ES |
renati.juror | Monge Rodriguez, Fredy Santiago | es_ES |