Boletín Bfc

La Configuración de los tratamientos de acuerdo a las necesidades específicas de los pacientes -procedimiento conocido como _medicina personalizada_- requiere de la identificación de predictores de la respuesta al tratamiento. Los procedimientos de neurofeedback mediante la resonancia magnética funcional (RMƒ) en tiempo real pueden reducir la contaminación producto de la ansiedad relacionada que es un síntoma prominente del trastorno obsesivo-compulsivo (TOC). Dada la variabilidad de la respuesta a este tipo de intervención Scheinost y col. Condujeron una investigación para usar los patrones de la conectividad cerebral funcional como medidas de línea base del estado de reposo medido con la RMƒ como predictor de la recuperación en ansiedad de contaminación después del tratamiento con Neurofeedback [consulte la fuente original] . En Biofeedback Center® se encuentra en proceso una investigación de QEEG-Neuroimagen para la identificación de las fuentes de las frecuencias EEG en el estado de reposo con el objeto de identificar las anormalidades que permitan predecir la respuesta al tratamiento. Em Las imágenes se observan las comparaciones de la actividad alfa (α 8-13 Hz) -arriba-, la actividad beta (β 15-30 Hz) y la actividad gamma (γ 36-40+ Hz). Em tres casos diferentes de izquierda a derecha: trastorno de ansiedad generalizada, trastorno de ansiedad generalizada y trastorno residual por déficits en la atención y síndrome de dolor crónico. Si desea más información suscríbase en la liga inferior para que le llegue nuestro Boletín Bfc®.

El Neurofeedback Clásico de la banda smr (13-15 Hz) se ha usado desde hace algunos años para mejorar el rendimiento cognoscitivo, no obstante en muchos reportes los participantes han fallado en la autorregulación de su actividad cerebral sin obtener provecho del entrenamiento con Neurofeedback (NFB). La identificación de los predictores neurales en la Electrofisiología y la Neurofisiología Cuantitativas en general, y en el Neurofeedback Clásico en particular es una necesidad importante. La identificación de los predictores neurales del rendimiento en un procedimiento de Neurofeedback Clásico para el incremento de la actividad Smr ha requerido también de atención, particularmente para tratar de identificar los mecanismos que subyacen a las diferencias individuales en el desempeño en el NFB-SMR.
El reporte de Linling Li y col. (Frontiers in Neuroscience Julio 20 2021) es un estudio de Neuroimagen y Neurofeedback Clásico que reporta los resultados obtenidos en un diseño de investigación aplicada orientado a la búsqueda de éstos predictores. En la referencia puede Ud. consultar el archivo desde la fuente original.

La retroalimentación y el análisis de la Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca (HRV) ha cobrado gran interés en los últimos años. Gervitz R. es uno de los especialistas que mas ha impulsado esta aplicación habiendo desarrollado procedimientos de intervención terapéutica de HRV Biofeedback para el Trastorno de Estrés Postraumático (TEPT). Actualmente el tratamiento mas potente y de mejores efectos para el TEPT consiste en la unión del procedimiento de Gervitz (2015) con el de Peniston (1993), modificado por Scott & Kaiser (1998, 2002 y 2005). La parte original del tratamiento que consistía en el Biofeedback de la temperatura periférica de la piel ha sido substituida por el robusto efecto del entrenamiento basado en el HRV Biofeedback con un modelo de Biofeedback Multimodal (BM). El interés en el estudio de la HRV no solo ha sido en el campo del Biofeedback. En la medicina del deporte esta variable ha sido estudiada y usada en la asesoría a los atletas de élite en el llamado rendimiento óptimo buscando entre otras cosas la disminución del desgaste físico y emocional producto de la competencia. Con esta aplicación se ha apoyado a los deportistas, entrenándolos en control voluntario de la reducción de la variabilidad de la frecuencia cardiaca y a establecer un equilibrio entre la VLF (signo de activación del Sistema Nervioso Simpático) y la HF (signo de activación del Sistema Nervioso Parasimpático) mediante la predominancia de la LF. El software Kubios® desarrollado en la Universidad del Este de Finlandia con un fuerte soporte científico y dentro de la plataforma MATLAB® es a la fecha, la herramienta más versátil para el análisis off-line de la HRV. Los sistemas BFC I-3 y los sistemas Series A de Bfc® generan archivos especialmente compatibles con este software de análisis. En el último número de nuestro Boletín Bfc® hacemos una amplia descripción de esta funcionalidad.