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Neuroergonomía: una ciencia sobre
el cerebro y la comodidad
Ángel Correa Torres
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Neuroergonomía
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puede utilizar el material para una finalidad comercial.
Cómo citar este documento:
Correa, A. (2018). Neuroergonomía: una ciencia sobre el cerebro y la comodidad.
Universidad de Granada.
1ª Edición: Granada, 2018
ISBN: 978-84-09-05245-5
Neuroergonomía: una ciencia sobre el cerebro y la comodidad
Ángel Correa Torres
Portada: "Cerebro acomodado", de Ángel Correa (cerebro cortesía de María Ruz)
https://www.ugr.es/~act
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Neuroergonomía
Prefacio
José Juan Cañas Delgado
Los ergónomos hacemos investigación en el laboratorio y fuera de él, pero siempre con un
mismo objetivo: solucionar problemas a los que se enfrenta el ser humano en su
interacción con el ambiente. A los ergónomos nos guían los problemas que las personas
encuentran en su trabajo y en la vida cotidiana, sobre todo cuando tienen que interactuar
con tecnologías. Para hacer nuestro trabajo utilizamos todo el conocimiento y todas las
metodologías que sean necesarias para abordar la solución de los problemas que la
sociedad nos plantea. Por esta razón, nos gusta decir que la Ergonomía es un buen
ejemplo de lo que significa la “Transferencia de Investigación”, lo que significa la unión de
las tres letras que forman lo que llamamos I+D+i: en Ergonomía la Investigación está
estrechamente unida al Desarrollo y la Innovación y se hace siempre en función de ellos.
Esta definición de Ergonomía como una disciplina de I+D+i tiene muchas consecuencias
prácticas y teóricas, pero sobre todo supone un planteamiento pedagógico importante: a
los alumnos que estudian Ergonomía hay que exponerles los temas en el contexto de la
solución de problemas. Por ello, en un texto pensado para explicar los fundamentos de la
Ergonomía a los alumnos el eje que vertebre el temario debe de ser el de los problemas de
interacción entre la persona y el ambiente que queremos solucionar y no las teorías
psicológicas, sociológicas o de cualquier otra ciencia. Para el ergónomo la ciencia es
instrumental. La validez de una teoría o de una metodología se define y se mide por su
capacidad para solucionar problemas en el diseño de la interacción entre el ser humano y
los elementos del ambiente. Podríamos decir que la prueba de verdad de una teoría en
Ergonomía es su validez para solucionar problemas.
Con esta visión de disciplina de I+D+i, la Ergonomía ha ido desarrollándose a lo largo del
último siglo incorporando muchas aproximaciones que han servido para crear un corpus
de herramientas que el ergónomo puede usar para resolver los problemas a los que se
enfrenta. De todas estas aproximaciones debemos destacar una que recientemente está
recibiendo mucha atención por sus resultados prometedores y, sobre todo por la
posibilidad técnica para ponerla en prácticas en los ambientes aplicados fuera del
laboratorio. Esta aproximación es la Neuroergonomía.
La Neuroergonomía significa fundamentalmente reconocer que los conocimientos que
tenemos sobre los correlatos neurológicos de la interacción de la persona con el ambiente
pueden ser útiles para intervenir en dicha interacción. Gracias a los avances tecnológicos
actuales ahora es posible utilizar equipos de registros psicofisiológicos fuera del
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laboratorio para explicar y predecir la conducta de una persona en un contexto real de
interacción con el ambiente.
Las reticencias que los ergónomos hemos tenido para aplicar los conocimientos de la
Neurociencia en nuestro trabajo se han debido fundamentalmente a que nunca hemos
querido trabajar alejándonos de los contextos reales en los que se dan los fenómenos que
nos interesan. Si el uso de una metodología nos obliga a alejarnos de los contexto natural
donde se dan los fenómenos, esa metodología no nos sirve. Una metodología que se pueda
usar solo en el laboratorio en un contexto no real no puede ser útil para estudiar
fenómenos en el contexto real. La razón fundamental que justifica nuestra postura
metodológica es nuestra defensa de una idea metateórica básica: la conducta del ser
humano es dependiente del contexto. La experiencia diaria en nuestro trabajo nos dice que
cuando intentamos trasladar el conocimiento obtenido en condiciones controladas en un
laboratorio ese conocimiento no siempre sirve para explicar la conducta humana en el
contexto real donde la persona interactúa con en el ambiente.
Afortunadamente, los desarrollos tecnológicos en las técnicas de registros de parámetros
neurofisiológicos están permitiendo crear herramientas de investigación que puedan ser
utilizadas en los contextos reales. Estos avances tecnológicos son los que ahora nos
permiten hablar de Neuroergonomía. Cada vez más los ergónomos disponemos de
herramientas de investigación y aplicación con las que se pueden ahora medir muchas
variables neurológicas en ambientes aplicados fuera del laboratorio. De esta manera, la
Neuroergonomía se está convirtiendo en una disciplina con posibilidades reales para ser
aplicada en nuestro trabajo diario.
Las dos aportaciones más importantes que la Neuroergonomía puede hacer a nuestro
trabajo son:
1. El conocer los correlatos neurológicos de la conducta de las personas en interaccióncon el ambiente nos puede permitir explicar y predecir mejor los fenómenos quelos ergónomos estudiamos.
2. La medición de índices neurológicos on-line durante la realización de las tareas enlos ambientes aplicados nos permitirá proponer medidas para evitar los efectosnegativos de esta interacción.
Considerando todo esto, creo muy importante que los alumnos a los que se les introduce
en la disciplina que llamamos Ergonomía dispongan de un texto sobre Neuroergonomía
que esté articulado entorno a algunos problemas a los que los ergónomos nos
enfrentamos. De esta manera, los alumnos pueden aprender que la Neuroergonomía es
una disciplina que soluciona problemas. Además, con este texto, los alumnos aprenderán
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como el desarrollo metodológico y tecnológico actual nos permiten abordar esta solución
de problemas con los conocimientos y metodologías de las Neurociencias.
Por esta razón, celebro la aparición de este libro que hasta mi conocimiento es el primero
que se publica en español sobre Neuroergonomía. Estoy seguro de que los alumnos y los
profesionales de la Ergonomía en el ámbito hispano se beneficiarán de su publicación.
Granada, 8 de Octubre de 2018
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Neuroergonomía
Índice general
Capítulo 1. Introducción a la Neuroergonomía 11
Capítulo 2. Vigilancia 32
Capítulo 3. Efectos del trabajo por turnos en la salud de las personas mayores 49
Capítulo 4. Diseño de una aplicación para combatir la carga mental en
estudiantes universitarios 63
Capítulo 5. Potenciación cognitiva en el envejecimiento mediante estimulación transcraneal
directa por corriente continua 80
Capítulo 6. Introducción a las Interfaces Cerebro-Computadora 97
Capítulo 7. Rehabilitación de pacientes con daño cerebral asistida por robots 113
Glosario de términos 129
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Neuroergonomía
Listado de autores
Ángel Correa Torres
Mirta Mikac
Antonio Jesús Morales Rendón, Dina Bencrimo, Noelia Rodríguez Estrada, Ana
Rodríguez Ruiz, David Soler Ortiz, Aurora Trinidad Pérez
Fernando Ojedo Collazo
Josué Rico Picó
Marcelino Romero Rayo
Antonio, Mirta, Ángel, Josué, Fernando y Marcelino (de izquierda a derecha), el 5
de abril de 2018 en la Facultad de Psicología de la Universidad de Granada.
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Neuroergonomía
Prólogo
La Neuroergonomía es una disciplina reciente que estudia el cerebro
humano en relación con la ejecución en el trabajo, el transporte y otros contextos
cotidianos. Desde que Raja Parasuraman, padre de la neuroergonomía, editó el
primer libro en el año 2008, se han publicado algunos manuales y numerosos
artículos científicos en lengua inglesa. Sin embargo, resulta difícil aún encontrar
material en español en relación con la neuroergonomía. Este libro pretende cubrir
esa laguna de conocimiento.
El objetivo de este libro es ofrecer una perspectiva actualizada y rigurosa del
campo científico de la Neuroergonomía a un público amplio, que incluye docentes,
estudiantes y profesionales de disciplinas como la psicología, la ingeniería, el
diseño, la biomedicina, las ciencias de la computación, la inteligencia artificial, la
neurociencia y otras ciencias cognitivas.
El primer día en mis cursos de Neuroergonomía y de Ergonomía Cognitiva
me gusta comenzar con una discusión de noticias de actualidad en relación con la
materia. A continuación, intento hacer conscientes a los estudiantes de que, para
resolver los problemas que se describen en tales noticias, hay que adoptar un
enfoque amplio y multidisciplinar que permita integrar los conocimientos sobre
todos los aspectos psicológicos implicados.
El conocimiento que los estudiantes han adquirido de forma fraccionada en
las diferentes asignaturas de estudios como Psicología requiere ser integrado para
comprender la realidad, y para resolver los problemas que se plantean
cotidianamente cuando una persona actúa con un sistema y comete errores. Hay
una serie de constructos complejos que en ergonomía cobran pleno sentido y que
engloban múltiples dimensiones psicológicas, como la vigilancia o la carga mental.
Por esta razón intento motivar a mis estudiantes argumentando que la ergonomía
cognitiva y la neuroergonomía son ejemplos preciosos de asignaturas, porque
presentan una gran oportunidad para “desempolvar” los apuntes de diferentes
cursos y ponerlos todos juntos con el objeto de resolver un problema real.
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Neuroergonomía
Este libro plantea una concepción amplia de la ergonomía, cuyo objeto de
estudio es la dinámica de interacción entre las personas y un sistema. El objetivo
es conseguir que esta interacción sea “cómoda”, de ahí el título del libro. Según la
R.A.E., la comodidad se relaciona con la facilidad de uso y la utilidad, con algo
necesario para vivir a gusto y con descanso. Estas son las cualidades que deben
guiar el diseño ergonómico de los dispositivos que utilizamos los humanos,
para que su uso sea fácil, eficiente, seguro y agradable. En relación con las
personas, aparte de considerar los sujetos clásicos de la ergonomía (operarios o
trabajadores adultos de mediana edad), hemos querido incluir a las personas
mayores y los adolescentes, con y sin patologías. En relación con el sistema con el
que interactúan las personas, también lo entendemos en un sentido más amplio
que el estrictamente laboral, y profundizamos en el diseño de dispositivos que
se utilizan en contextos educativos (Capítulo 4) y biomédicos (Capítulos 5 a 7).
En este libro he recopilado algunos de los mejores trabajos elaborados por el
alumnado de los cursos que he impartido en la Universidad de Granada entre los
años 2015 y 2018. El mérito es suyo en gran medida, ya que mi función
ha consistido en supervisar el proceso de búsqueda bibliográfica y revisión
de la literatura, y en realizar una edición cuidadosa de la redacción de sus
trabajos (confieso que mis capítulos también han recibido numerosas correcciones
por parte de los estudiantes autores de algún capítulo).
La selección de los temas concretos que conforman este libro nace de un
proceso de negociación entre el profesor y el alumnado, que comenzaba con mi
iniciativa de ofrecerles una serie de temas de actualidad e interés para la
neuroergonomía. Conforme los estudiantes adquirían un conocimiento más
profundo sobre el tema, iban surgiendo ideas que discutíamos hasta identificar el
problema ergonómico que se iba a abordar, y progresivamente perfilábamos los
objetivos, el enfoque concreto y el mensaje principal que queríamos transmitir en
cada capítulo.
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Neuroergonomía
Por tanto, este libro no pretende cubrir de forma exhaustiva el vasto campo
de esta disciplina. Más bien debe entenderse como un material de actualidad y
rigor científico que ayude a comprender qué es y para qué sirve la
neuroergonomía, a través de ejemplos concretos de aplicaciones para mejorar la
seguridad, la salud y el bienestar de los individuos que interactúan con un sistema.
De este modo, cada capítulo de este libro ofrece una revisión de la investigación
relevante al nivel internacional en relación con un problema clave de la
neuroergonomía.
Hemos intentado utilizar un lenguaje que resulte comprensible para
personas no expertas en el campo, pero sin perder la precisión. Los capítulos se
han elaborado siguiendo una estructura formada por los apartados de Introducción
(objetivos y justificación de por qué es importante que lo aborde la
neuroergonomía), Metodología (con énfasis en las técnicas de registro de la
actividad cerebral), Intervención Ergonómica (intentar dar respuesta a cuestiones
como: ¿se puede prevenir el problema interviniendo sobre el usuario, por ejemplo
mediante entrenamiento o con ayuda de otros dispositivos?), Conclusiones, y
Preguntas de Estudio, que pretenden fomentar la curiosidad en el lector.
Finalmente hay que destacar el formato tipográfico de este libro, que
pretende resultar accesible a todas las personas. Para ello hemos seguido las
recomendaciones sobre diseño universal y hemos utilizado la plantilla del curso
“Diseño de materiales educativos accesibles” de la Fundación Universia.
Si tienes alguna sugerencia o pregunta no dudes en contactar conmigo en la
siguiente dirección de correo electrónico: [email protected].
Deseo que este libro te resulte útil y agradable como herramienta de
aprendizaje.
Ángel Correa Torres
Profesor Titular de Neuroergonomía
y Ergonomía Cognitiva
Granada, enero de 2018.
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Neuroergonomía
Neuroergonomía
Capítulo 1. Introducción a la Neuroergonomía.
Autor: Ángel Correa Torres
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Neuroergonomía
Capítulo 1. Introducción a la Neuroergonomía
Índice de Contenidos
1. Antecedentes de la Neuroergonomía.
2. Definición de la Neuroergonomía.
3. Introducción a los métodos de la Neuroergonomía.
4. Aplicaciones de la Neuroergonomía.
5. Formación y dedicación profesional en Neuroergonomía.
6. Conclusiones.
7. Preguntas de estudio.
8. Bibliografía.
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Neuroergonomía
1. Antecedentes de la Neuroergonomía
La Neuroergonomía es una disciplina que nace de la integración entre la
neurociencia y la ergonomía. La Ergonomía (tradicionalmente denominada
“Factores Humanos” en Estados Unidos, abreviada como “HF/E” – human
factors/ergonomics) es una disciplina científica que se ocupa de la comprensión de
las interacciones entre los humanos y los demás elementos de un sistema. Por otra
parte, la Asociación Internacional de Ergonomía (International Ergonomics
Association -IEA, http://www.iea.cc/) enfatiza su carácter aplicado y profesional
añadiendo en su definición lo siguiente: “profesión que aplica teoría, principios,
datos y métodos al diseño con objeto de optimizar el bienestar humano y el
rendimiento global de un sistema”.
Estas definiciones enfatizan que la unidad principal de análisis no es el
individuo aislado, ni el artefacto o dispositivo con el que interactúa, sino que es la
interacción entre la persona y el artefacto. Por otro lado hay que destacar que dicha
interacción no se reduce a un dispositivo, sino que alcanza un contexto mucho más
amplio, al nivel de sistema. Según se primen determinados aspectos de dicho
sistema, podemos diferenciar entre ergonomía física, cognitiva y organizacional.
Ese sistema puede ser muy simple, y reducirse a la “interacción” de un
humano con una silla, de manera que el problema fundamental a resolver desde la
perspectiva de la ergonomía sería cómo diseñar la silla para que el trabajador se
encuentre lo más cómodo posible y se puedan prevenir posibles lesiones físicas.
Dicho sistema puede incrementar su complejidad si consideramos que
muchos puestos de trabajo además requieren una serie de actividades mentales
(cognitivas) que se realizan, por ejemplo, mediante un ordenador. Ahora no sólo
cobra relevancia la dimensión física (la postura del trabajador, condiciones de ruido
e iluminación de la habitación, etc.), sino la dimensión cognitiva. Es decir, nos
interesa el diseño de las tareas a realizar y de los programas informáticos a utilizar
con el objetivo de que el trabajador se encuentre también cómodo al nivel
psicológico, percibiendo que tiene las habilidades y el tiempo necesarios para la
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Neuroergonomía
realizar su tarea de manera efectiva y segura, sin sufrir excesivo estrés o carga
mental.
Finalmente, se puede ampliar el contexto de dicha interacción hasta el nivel
de la organización donde trabajan los individuos. En este sentido, la unidad de
análisis no se reduce a puestos de trabajo individuales, sino que se analiza el papel
de los trabajadores en relación con el sistema político y social concreto mediante el
cual se organiza una empresa o sociedad de trabajadores. Aquí cobran importancia
los aspectos de tipo organizativo como el diseño de funcionamiento de dicha
empresa, cómo son los turnos de trabajo, cómo es el reparto de tareas, etc.
Naturalmente, los ámbitos físico, cognitivo y organizacional muestran una
relación de interdependencia. No obstante, en neuroergonomía nos centraremos en
la dimensión cognitiva, para ponerla en relación con el cerebro. De acuerdo con la
definición propuesta por la Asociación Internacional de Ergonomía, la ergonomía
cognitiva se encarga del estudio de los procesos mentales (percepción, memoria,
razonamiento y respuestas motoras) implicados en la interacción entre las
personas y los demás elementos de un sistema. Dentro de sus contenidos básicos
están la carga mental, la toma de decisiones, la ejecución experta, la interacción
persona-máquina, la fiabilidad humana, el estrés laboral y el entrenamiento.
La metodología básica en ergonomía se basa en el análisis de lo que los
individuos nos dicen y hacen. Es decir, se registran medidas subjetivas basadas en
cuestionarios y entrevistas. Por ejemplo, podemos preguntarle a un operario que ha
de controlar una grúa que nos diga del 1 al 10 cuán dormido se encuentra. Otra
valiosa fuente de información proviene del análisis del comportamiento de los
trabajadores: por ejemplo, podemos estudiar el efecto de la privación de sueño
sobre la ejecución de una tarea de conducción en un simulador en conductores
profesionales. Concretamente podríamos cuantificar cuánto tardan en responder
ante determinados estímulos (es decir, medidas de tiempo de reacción) o cómo de
bien están realizando la tarea de conducción (si se desvían mucho de su carril o si
conducen a una velocidad adecuada).
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Neuroergonomía
Sin embargo, la medición de variables subjetivas y comportamentales no
siempre proporciona información completa y fiable sobre el estado psicológico de
las personas que interactúan con un sistema. Por ejemplo, dos personas pueden
realizar una tarea que requiere memorizar listas de números al mismo nivel de
ejecución, pero diferir en el nivel de esfuerzo mental alcanzado. Las medidas
fisiológicas de activación cerebral aquí cobran especial relevancia, ya que pueden
aportar información a tiempo real sobre procesos neurales asociados con el estado
psicológico real de los individuos. Siguiendo con el ejemplo, las medidas
neurofisiológicas podrían informarnos durante el momento de la ejecución de dicha
tarea de memoria si un individuo se encuentra más sobrecargado que el otro, si en
su cerebro hay indicios de una situación de estrés que desemboque en un error,
etc.
En este contexto, a raíz del gran desarrollo de las investigaciones con
neuroimagen funcional en la década de 1990 y su aplicación al campo de la
ergonomía, surge la disciplina de la Neuroergonomía. La primera publicación sobre
neuroergonomía data del año 2003 (Parasuraman, 2003). Desde entonces se han
publicado más de 180 artículos científicos que utilizaron la palabra
“neuroergonomics” en el título, en el resumen o como palabra clave (consulta
realizada en la base de datos Scopus, el 6 de febrero de 2018). La Figura 1.1
muestra una progresión ascendente en el número de publicaciones a lo largo de
estos 15 años que ilustra el crecimiento de la neuroergonomía como disciplina.
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Neuroergonomía
Figura 1.1. Tendencia creciente en el número de publicaciones sobre
“neuroergonomics” a lo largo del tiempo recogidas en la base de datos Scopus.
En la figura se observa que es realmente a partir del año 2007 cuando la
Neuroergonomía se afianza como disciplina, coincidiendo con la publicación del
primer libro sobre neuroergonomía (Parasuraman y Rizzo, 2007). Desde entonces
se han publicado únicamente dos libros (ambos en lengua inglesa) que tratan este
tema específicamente (Johnson y Proctor, 2013; Marek, Karwowski y Rice, 2010),
lo que indica que aún nos encontramos ante los orígenes de una disciplina
reciente. En cualquier caso, este análisis se limita a los casos concretos donde se
utilizó el término “neuroergonomics”, mientras que hay otras publicaciones que
podrían englobarse en esta disciplina, clasificadas bajo otros términos como
ergonomía, psicología aplicada, ingeniería psicológica, neuroingeniería,
neurociencia aplicada, factores humanos, cognición aumentada, etc.
Aparte de los libros, habría que destacar los artículos de revisión publicados
(Berberian, Somon, Sahaï y Gouraud, 2017; Fedota y Parasuraman, 2010; Mehta y
Parasuraman, 2013; Parasuraman, 2011; Parasuraman y Wilson, 2008) y los
números especiales de revistas científicas (Dehais, Causse y Cegarra, 2017;
Gramann, Fairclough, Zander y Ayaz, 2017; Gramann, Jung, Ferris, Lin y Makeig,
2014; Parasuraman, Christensen, y Grafton, 2012).
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Neuroergonomía
La actividad en una disciplina también puede conocerse a partir de la
organización de congresos. La primera conferencia internacional se celebró en
2010 en Florida, como parte de la “3rd Applied Human Factors and Applied
Ergonomics Conference”. Dos años después se celebró un simposio en un
congreso de la International Ergonomics Association (Raja Parasuraman et al.,
2012). Tras el triste fallecimiento de Raja Parasuraman en 2015, al año siguiente
en París se celebró en su memoria la “1st International Neuroergonomics
Conference. The Brain at Work and in Everyday Life” (Figura 1.2).
Figura 1.2. Fotografía de Raja Parasuraman, considerado como el padre de
la Neuroergonomía. Imagen tomada del programa científico de la 1ª Conferencia
Internacional sobre Ergonomía (París, 2016).
La sociedad Applied Human Factors and Ergonomics también celebró en los
años 2016 y 2017 dos ediciones de la “International Conference on
Neuroergonomics and Cognitive Engineering”, cuyos resúmenes posteriormente se
publicaron en formato de libro. En 2018 en Filadelfia se consolida este foro
científico con la celebración de la “2nd International Neuroergonomics Conference”.
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Neuroergonomía
2. Definición de la Neuroergonomía
Para conocer más concretamente en qué consiste la neuroergonomía podemos
analizar los contenidos de los libros y artículos de revisión principales en relación
con tres aspectos clave: las funciones psicológicas y fenómenos estudiados, la
metodología que se utiliza y las aplicaciones de la neuroergonomía al ámbito
tecnológico y profesional. En la Tabla 1.1 se resumen los principales contenidos de
la neuroergonomía de acuerdo a los fenómenos, métodos y sus aplicaciones.
Tabla 1.1. Contenidos de la neuroergonomía en cuanto a objetos de estudio,
métodos y aplicaciones.
FENÓMENOS MÉTODOS APLICACIONES
Carga de trabajo mental Actigrafía Automatización adaptativa
Emoción Conductancia eléctrica de la piel
Diseño universal
Error humano EEG Entrenamiento
Estrés Electrocardiografía Ergonomía física
Fatiga mental fMRI BCI
Funciones ejecutivas fNIRS Neuroingeniería
Multitarea Movimientos oculares Neuroprótesis
Navegación espacial TCD Neurorrehabilitación robotizada
Percepción y atención TDCS Realidad virtual
Sueño y ritmos circadianos Termografía Robots sociales
Vigilancia TMS Visión artificial
En cuanto a las funciones, la neuroergonomía comparte con la ergonomía
cognitiva la consideración de procesos psicológicos básicos típicamente estudiados
en los laboratorios de Psicología Experimental como la emoción, la percepción y la
atención, o las funciones ejecutivas, en tanto que son factores que intervienen
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Neuroergonomía
cuando las personas utilizan dispositivos en el trabajo y para el ocio. No obstante,
los contextos cotidianos presentan una mayor complejidad que las condiciones más
simplificadas y controladas del laboratorio, de manera que su abordaje científico
también requiere emplear conceptos más complejos. Ejemplos típicos de estos
conceptos son la vigilancia y la fatiga mental (que se abordarán en el Capítulo 2), el
sueño y los ritmos circadianos (Capítulo 3), el estrés, la multitarea y la carga de
trabajo mental (Capítulo 4), y el error humano (Capítulo 6).
Los métodos característicos de la neuroergonomía se basan en el registro
de variables fisiológicas de la actividad del sistema nervioso central y autonómico
(véase apartado 3) y en técnicas de estimulación cerebral, como la estimulación
transcraneal directa por corriente continua (Capítulo 5), que surgen a partir de la
aplicación pionera de la Estimulación Magnética Transcraneal (TMS en inglés) para
la rehabilitación de lesiones cerebrales y el tratamiento de la enfermedad de
Parkinson y de la depresión.
Las principales aplicaciones de la neuroergonomía consisten en intervenir
sobre el individuo (entrenamiento, potenciación neurocognitiva, rehabilitación,
realidad virtual) y sobre los dispositivos que este utiliza (mejorando su diseño,
automatizando funciones, desarrollo de interfaces cerebro-computadora –BCI en
inglés) para mejorar la seguridad, la eficiencia y el bienestar durante dicha
interacción (para más detalles véase Apartado 4).
En conclusión, la neuroergonomía utiliza los conocimientos sobre el cerebro
para mejorar la interacción entre los humanos y un sistema, con énfasis en el
diseño de dispositivos de registro continuo de variables fisiológicas (tasa cardiaca y
respiratoria, sudoración, movimientos oculares, actividad cerebral) para detectar y
predecir estados psicológicos específicos (somnolencia, fatiga, baja alerta, falta de
atención o emociones negativas) que resulten incompatibles con el desempeño de
actividades de alto riesgo como el pilotaje de vehículos, el control aéreo o la
supervisión de centrales nucleares (Correa, 2008).
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3. Introducción a los métodos de la Neuroergonomía
Los métodos de la neuroergonomía se pueden dividir en técnicas de registro y
técnicas de estimulación de la actividad cerebral. Generalmente la neuroergonomía
adopta las técnicas clásicas de la neurociencia, como la Resonancia Magnética
Funcional (fMRI en inglés), pero con especial interés en aquellas técnicas que son
más fácilmente aplicables a contextos fuera del laboratorio, con la idea de estudiar
la interacción humano-máquina en su contexto real. Está claro que las condiciones
de aplicación de técnicas como la resonancia magnética, donde los sujetos
permanecen prácticamente inmóviles dentro de un escáner en el laboratorio, no
son las adecuadas para estudiar los procesos cerebrales en estudios de campo
(por ejemplo, para conocer el nivel de vigilancia o estrés y carga mental de un
conductor de camiones). Por ello, en la metodología neuroergonómica se atiende a
criterios prácticos relacionados con su facilidad de administración, el carácter
invasivo y el coste económico de su aplicación. En la Figura 1.3 se representan las
técnicas principales en relación a la resolución espacial y temporal que permiten, y
a su carácter invasivo-práctico.
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Neuroergonomía
Figura 1.3. Técnicas de neuroimagen de aplicación en ergonomía,
ordenadas por su resolución temporal, resolución espacial y su carácter
invasivo/práctico (codificado por colores). NIRS: near-infrared spectroscopy, TCDS:
transcraneal Doppler sonography, EEG: electroencephalography, MEG:
magnetoencephalography, fMRI: functional magnetic resonance imaging, PET:
positron emission tomography. Imagen adaptada de Parasuraman (2011).
La electroencefalografía (EEG) es una técnica con una gran resolución
temporal que permite medir cambios de la actividad eléctrica cerebral con precisión
de milisegundos (para más detalles véase el Capítulo 6). Además, los sistemas de
registro del EEG están evolucionando hacia una mayor portabilidad (ej.: electrodos
que se conectan al amplificador sin cables, amplificadores con baterías), lo que
permite su aplicación en contextos ergonómicos.
En esta línea, merece especial atención la técnica de espectroscopía
funcional por luz cercana al infrarrojo (fNIRS, véase una revisión en Ayaz et al.,
2013). Para entendernos, es como una resonancia magnética ergonómica, barata.
Al igual que la resonancia, mide actividad neural basándose en marcadores del
metabolismo del cerebro: asumimos que un área cerebral implicada activamente en
la realización de una tarea o función cognitiva consume más oxígeno. De la
cantidad de oxígeno que llega a una zona concreta del cerebro asumimos la
intensidad o cantidad de actividad. A diferencia de la resonancia, la fNIRS es
portátil, más económica y puede no tener cables. Permite la movilidad a los sujetos,
por lo que se puede aplicar a personas con trastornos psicológicos o motores, con
miedo o claustrofobia, o incluso a bebés. Es una técnica ideal para ergonomía
porque permite estudiar la actividad cerebral fuera del laboratorio en estudios de
campo, mientras las personas realizan una actividad cotidiana o profesional. No
obstante, hay que considerar que esta técnica tiene peor resolución espacial que la
RMf y peor resolución temporal que la electroencefalografía, por lo que son
parámetros a considerar en función de nuestros objetivos.
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Neuroergonomía
Dentro de las técnicas que miden la actividad del sistema nervioso
autónomo, aparece la termografía como una técnica prometedora en
neuroergonomía. La temperatura de la piel permite una monitorización continua y
ambulatoria durante largos periodos de tiempo. Es una sistema de registro no
invasivo, de bajo coste y fácil aplicación, que se ha aplicado al estudio de los ritmos
circadianos (Sarabia, Rol, Mendiola y Madrid, 2008). El menor nivel de alerta de
una persona suele coincidir con el valor mínimo de temperatura central y máximo
de la temperatura distal, en las horas centrales del sueño, entre las 3 y las 6 de la
madrugada. Recientemente se ha observado que las fluctuaciones en la
temperatura de la piel podrían predecir la ejecución en diversas tareas cognitivas
(Lara, Molina, Madrid y Correa, 2018; Molina, Sanabria, Jung y Correa, 2017;
Romeijn y Van Someren, 2011). Estos datos sugieren que la temperatura de la piel,
por ejemplo combinada con técnicas de registro de actividad motora (actigrafía), es
una medida viable para el diseño de dispositivos ergonómicos que evalúen el
estado psicológico de las personas cuando se comportan en contextos naturales.
En este apartado introductorio se ha pretendido ofrecer una perspectiva
general de algunas de las técnicas más utilizadas en neuroergonomía, de una
manera no exhaustiva. Algunas de las técnicas obviadas aquí (ej. Sonografía
Transcraneal Doppler –TCD, estimulación transcraneal directa por corriente
continua -TDCS) se tratan en otras secciones del texto en relación con estudios
concretos (Capítulos 2 y 5), por lo que un conocimiento más profundo de sus
fundamentos requerirá la consulta de manuales más específicos (ej., Parasuraman
y Rizzo, 2007).
4. Aplicaciones de la Neuroergonomía
La Neuroergonomía pretende aportar soluciones a diversos problemas cotidianos
tanto en el contexto laboral como fuera del mismo. Podemos destacar las
aplicaciones para intervenir sobre personas con lesiones cerebrales y trastornos
neuropsicológicos, mediante técnicas de estimulación cerebral, entrenamiento y
rehabilitación (Capítulo 5). En pacientes con lesiones medulares que han perdido la
movilidad, la neuroingeniería está desarrollando neuroprótesis e interfaces cerebro-
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Neuroergonomía
computadora (BCI) que permiten mover prótesis mecánicas con el cerebro y que
facilitan la comunicación social en los casos en que la producción del lenguaje está
deteriorada (Capítulo 6).
Recientemente se está desarrollando una nueva aproximación a la
rehabilitación neuropsicológica asistida por un robot, lo que resalta la importancia
de considerar los aspectos emocionales y sociales que deben implementarse en
los robots que interactúan con humanos, sobre todo cuando estos están enfermos
o tienen unas necesidades especiales (Capítulo 7). Aquí se abre un campo de
trabajo realmente interesante para los profesionales de la psicología, la psicología
robótica y el diseño de robots sociales.
El diseño universal es otra aplicación central para la ergonomía. Cuando se
diseñan objetos que van a utilizar las personas, es importante que su uso sea
eficiente, seguro y agradable (Norman, 1990), tratando de incluir a todas las
personas independientemente de su edad o condición física y mental. Por tanto, el
diseño universal está potenciando el desarrollo de la ergonomía infantil, así como
su aplicación en personas mayores. Los niños y niñas, aunque no encajen en una
definición legal de “trabajadores”, también son usuarios cotidianos de instrumentos
y tecnología de acceso a la información y el conocimiento. Por otra parte, con el
envejecimiento de la población, y dado que los adultos cada vez se jubilan más
tarde, es necesario aplicar el diseño ergonómico a un colectivo que
progresivamente tiene más edad. En los próximos años probablemente aparecerán
aproximaciones más neuroergonómicas que, por ejemplo, aporten información
cerebral de la experiencia de usuario cuando se interactúa con objetos diseñados
conforme a los principios básicos del diseño universal.
5. Formación y dedicación profesional en
Neuroergonomía
Encontrar un listado de las universidades del mundo que ofertan formación
especializada en Neuroergonomía no es una tarea fácil. No obstante, existen varias
estrategias de búsqueda que pueden facilitar esta labor. Se puede buscar a los
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Neuroergonomía
autores (o investigadores) que trabajan en el campo y comprobar a qué organismo
(universidad, centro de investigación) están afiliados.
Siguiendo con la búsqueda en Scopus mencionada anteriormente, podemos
obtener gráficos como el de la Figura 1.4, donde se ordenan los organismos que
más han publicado en revistas científicas usando el término “neuroergonomics”.
Figura 1.4. Número de publicaciones sobre “neuroergonomics” a lo largo del
tiempo recogidas en la base de datos Scopus.
No resulta sorprendente que la Universidad George Mason, lugar donde
trabajaba Parasuraman, tenga el mayor número de publicaciones en
neuroergonomía. Aunque la mayoría de universidades proceden de los Estados
Unidos, hay que destacar el segundo puesto de la Universidad de Granada. En
Granada trabajan tres grupos de investigación, concretamente, el grupo de
Ergonomía Cognitiva dirigido por el Catedrático José J. Cañas Delgado desde el
año 1990, el “Neuroergonomics & operator performance lab” dirigido por el Dr.
Leandro L. Di Stasi, y el grupo de investigación en Cronoergonomía, dirigido por el
autor de este libro.
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Neuroergonomía
Como se ha citado antes, este análisis basado en la utilización del término
“neuroergonomics” puede conducir a resultados sesgados, por eso debería
complementarse con una búsqueda de otros centros donde trabajan reconocidos
investigadores. Tal es el caso del Department of Biological Psychology and
Neuroergonomics de la Technische Universität Berlin donde trabaja Klaus
Gramann, el Department of Cognitive Neuroscience and Neuroergonomics del
Institute of Applied Psychology (Jagiellonian University, Cracovia) donde trabaja
Tadeusz Marek, o naturalmente el Center of Excellence in Neuroergonomics,
Technology, and Cognition (CENTEC), que actualmente dirige James C Thompson.
Hasta el momento no parece que exista un título universitario especialmente
dedicado a estudiar la Neuroergonomía, por lo que generalmente se oferta como
una asignatura de máster o grado, o como una línea de investigación doctoral
dentro de áreas como la Neurociencia, la Psicología, las Ciencias de la
Computación, la Medicina o la Ingeniería. La Universidad de Granada es uno de los
pocos organismos en el mundo que actualmente ofertan la asignatura de
Neuroergonomía en estudios de posgrado, concretamente en el Máster de
Neurociencia Cognitiva y del Comportamiento.
Salidas profesionales de la Neuroergonomía
A lo largo del capítulo se han mencionado diversas opciones para futuros
profesionales de la Neuroergonomía de trabajar en la robótica, el diseño de
sistemas de comunicación o de neurofeedback basados en las BCI, el
entrenamiento y la rehabilitación neuropsicológica, etc. Aparte de estos campos de
aplicación no debemos olvidar los tradicionales de la ergonomía.
En un Trabajo de Fin de Grado realizado por una de mis estudiantes de
Ergonomía Cognitiva (Jurkovičová, 2017), se revisó la literatura para identificar las
salidas profesionales en ergonomía para los estudiantes de Psicología.
Encontramos tres salidas clásicas en la carrera profesional de un ergónomo: la
industria, el sector militar, y la academia (Shapiro, Andre, Agarwal, Artis y Hoeft,
2008).
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Neuroergonomía
En la industria, los ergónomos se encargan de diseñar dispositivos más
seguros y adaptar la carga de trabajo para incrementar la fiabilidad humana y el
rendimiento. En el sector militar, los ergónomos realizan análisis funcionales,
antropométricos y de misiones/tareas, así como evaluaciones empíricas y
simulaciones de realidad virtual. En la universidad, los ergónomos generan
conocimiento científico y lo transmiten a las nuevas generaciones de ergónomos.
Otros sectores que requieren ergónomos profesionales son la medicina,
consultoría, diseño de productos, transporte, plantas de energía, comunicaciones,
sistemas de ordenadores y envejecimiento. En las aplicaciones médicas, la
ergonomía pretende optimizar la efectividad del sistema sanitario, mejorar la
calidad de vida de las personas con discapacidad, analizar y prevenir el error
médico, diseñar aparatos biomédicos para mejorar su usabilidad, y mejorar las
condiciones laborales de estos profesionales para minimizar el error humano y el
absentismo laboral. En empresas que carecen de un departamento de ergonomía,
las consultoras proporcionan asesoramiento sobre el diseño ergonómico de
productos, interfaces y sistemas de comunicación más eficaces. Los ergónomos
también se encargan de diseñar y evaluar los prototipos y la usabilidad de un
producto, coordinando la investigación, analizando los datos y adaptando los
parámetros del diseño de acuerdo a los resultados obtenidos.
En el sector del transporte, los ergónomos participan en el diseño de los
vehículos y la infraestructura, ideando procedimientos óptimos y seguros para
gestionar el tráfico y tratando de evitar los errores humanos implicados en los
accidentes en el tráfico. Los ergónomos además resultan clave para un
funcionamiento eficaz y seguro de las plantas de energía, ya que son sistemas muy
complejos y que presentan múltiples riesgos, tratando de prevenir accidentes
causados por el error humano y por fallos en el sistema. Los ergónomos también
diseñan y evalúan las tecnologías de comunicación, la interacción humano–
computadora, así como las habilidades cognitivas de las personas mayores para
adaptar las tareas y productos a sus capacidades y necesidades.
Como conclusión, mencionaremos algunos consejos para ayudar a los
estudiantes a encontrar trabajo y aprovechar al máximo su formación universitaria,
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Neuroergonomía
realizados por varios ergónomos profesionales en las conferencias anuales de la
Human Factors and Ergonomics Society (Shapiro, Andre, Beith, Endsley y Naga,
2006; Shapiro et al., 2000):
1. Actualizar el currículo a medida que se avanza en los estudios, haciendo
hincapié en las competencias y habilidades adquiridas, que también pueden
exponerse en una web personal (profesional).
2. Formar una red de contactos profesionales lo antes posible, tanto con
otros compañeros de estudio (que en un futuro podrían ser compañeros de
trabajo), como con los profesores.
3. Ampliar esta red de trabajo haciéndose miembro de asociaciones
profesionales y asistir a conferencias para conocer a expertos en el campo.
4. Hacer prácticas en empresas. Normalmente las empresas demandan
tener experiencia previa, que puede adquirirse a través de dichas prácticas;
además, tras finalizar el periodo de prácticas podría surgir una contratación.
5. A la hora de buscar trabajo es aconsejable explorar los portales de
empleabilidad especializados, como www.hfcareers o
www.hfes.org/web/CareerCenter/placement.aspx, las asociaciones locales
de ergónomos y hacer uso de otros portales de trabajo internacionales como
LinkedIn.
6. Es importante tener en cuenta que los puestos para ergónomos
comúnmente aparecen bajo una variedad de palabras clave diferentes a “factor
humano” o “ergonomía” (ej., interaction designer, user experience engineer), por lo
que habría que utilizar diversas palabras clave relacionadas.
6. Conclusiones
La Neuroergonomía es una disciplina reciente que surge de la aplicación de los
conocimientos del cerebro a la ergonomía. En ergonomía es importante considerar
los aspectos físicos, cognitivos y sociales de la interacción entre los humanos y los
sistemas de trabajo (y de ocio). Se estudian temas como la vigilancia y la fatiga
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Neuroergonomía
mental, el sueño y los ritmos circadianos, la carga de trabajo mental y el error
humano.
Como en otras disciplinas psicológicas, la metodología para conocer el
estado psicológico de un individuo implica la medición de variables a diferentes
niveles, incluyendo el subjetivo, el fisiológico y el comportamiento. Características
importantes a considerar de las técnicas en neuroergonomía es su carácter
práctico y no invasivo, portabilidad, facilidad de uso y coste económico, de manera
que permitan su aplicación en estudios de campo. Entre ellas destacan el EEG y la
espectroscopía por luz cercana al infrarrojo.
Entre las aplicaciones de la neuroergonomía podemos destacar las
intervenciones con técnicas de estimulación cerebral (estimulación transcraneal
directa por corriente continua), entrenamiento y rehabilitación de pacientes
neurológicos, y el desarrollo de neuroprótesis e interfaces cerebro-computadora
(BCI) que permiten mover prótesis mecánicas con el cerebro y facilitan la
comunicación cuando el lenguaje o las funciones motoras están dañadas.
7. Preguntas de estudio
¿Qué aporta añadir el prefijo “neuro-“ a la “ergonomía”? ¿Crees que supone
un añadido relevante o simplemente se trata de una moda más de la era
“neuro”?
Consulta el Programa Científico de una conferencia de neuroergonomía y
describe dos temáticas de conferencias (o pósters) que te hayan llamado la
atención.
Realiza una búsqueda en un portal de trabajo especializado en ergonomía y
describe dos ofertas de trabajo que encuentres.
8. Bibliografía
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Neuroergonomía
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Neuroergonomía
Neuroergonomía
Capítulo 2. Vigilancia
Autor: Ángel Correa Torres
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Neuroergonomía
Capítulo 2. Vigilancia
Índice de Contenidos
1. Introducción
2. Tareas de vigilancia
3. Teorías sobre la vigilancia
4. Medición y monitorización de la vigilancia
5. Conclusiones
6. Preguntas de estudio
7. Bibliografía
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Neuroergonomía
1. Introducción
Probablemente la mayoría de nosotros hemos experimentado alguna vez que
nuestro nivel de atención aumenta súbitamente al escuchar una alarma de
incendios, que la atención decae tras realizar una tarea monótona durante un rato,
o que resulta difícil atender a las explicaciones del profesorado cuando las clases
son por la mañana muy temprano o a la hora de la sobremesa.
Estos ejemplos cotidianos ilustran que nuestra habilidad para atender a los
estímulos es limitada y no permanece constante, sino que experimenta
oscilaciones a lo largo del tiempo. Comprender e intentar predecir las fluctuaciones
de la atención es un objetivo de la Psicología que tiene implicaciones relevantes
para la mejora de la salud y el bienestar social, como por ejemplo la prevención de
accidentes que ocurren debido a un lapso o fallo transitorio de la atención.
Las fluctuaciones de la atención han sido objeto de estudio desde los inicios
de la Psicología Experimental. Por ejemplo: ¿Cuál sería la duración máxima que
podría tener un día de escuela sin que el alumnado empeorara su nivel de
ejecución y aprendizaje? Investigadores como Ebbinghaus o Kraepelin ya se
planteaban estas cuestiones en torno al año 1890. Más concretamente en el campo
de la atención, otras investigaciones informaron de que la percepción de tonos de
una intensidad muy débil, cercana al umbral de detección auditiva, oscilaba entre
estados subjetivos de detección y no detección. Nicolai Lange (1887) demostró que
tales oscilaciones eran causadas por fatiga de la atención.
Estos hallazgos ponen de manifiesto dos dimensiones fundamentales de la
atención: intensidad y temporalidad. La vigilancia es definida en términos de ambas
dimensiones, como la habilidad de los organismos para mantener su foco de
atención y permanecer alerta durante largos periodos de tiempo (véase Warm,
Parasuraman y Matthews, 2008, para una revisión).
Llegados a este punto, podríamos plantearnos por qué los psicólogos hemos
de estudiar la vigilancia, para qué es importante su estudio. El estudio de la
vigilancia cobra gran importancia si consideramos cómo los avances tecnológicos
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Neuroergonomía
han transformado el papel de los trabajadores en la sociedad actual. La progresiva
automatización de procesos nos convierte en vigilantes y supervisores de la
correcta ejecución de dichas rutinas por parte de las máquinas (Sheridan, 1980).
Como veremos a continuación, las actividades humanas que han recibido
más investigación desde la vigilancia suelen tener en común el hecho de que un
fallo de la atención implicaría graves consecuencias para la salud de las personas.
Algunos ejemplos de estas actividades son: monitorización de pacientes
hospitalizados, pilotaje de aviones y trenes, transporte de mercancías peligrosas,
vigilancia militar, control en centrales nucleares, control del tráfico aéreo,
inspección de seguridad en aeropuertos, etc.
2. Tareas de vigilancia
El estudio de la vigilancia recibió un gran impulso durante la II Guerra Mundial,
mediante investigaciones que pretendían esclarecer por qué los operarios de radar
aéreo y de sónar submarino fallaban en su tarea de detectar las débiles señales en
sus pantallas que indicaban la presencia del enemigo.
Mackworth (1948) diseñó el “Test del Reloj”, una tarea para medir vigilancia
en el laboratorio que simulaba el papel de un operario que vigila la pantalla de un
radar. En el test del reloj, los participantes deben atender durante dos horas a un
estímulo que se mueve dando pequeños saltos alrededor de una circunferencia
(como la aguja que marca los segundos en un reloj). De vez en cuando se
presentaba la “señal” (o “estímulo objetivo”) que los participantes han de detectar, y
que consistía en que ese estímulo daba un salto un poco más grande de lo normal.
Así, el test del reloj incluye los dos ingredientes esenciales de las tareas clásicas
de vigilancia que las convierten en tareas extremadamente monótonas: su larga
duración y la baja frecuencia con la que ocurre la señal.
Estas investigaciones revelaron que los lapsos en la detección de señales
ocurrían con mayor frecuencia conforme más tiempo llevaran los operarios
realizando la tarea. A este resultado se le conoce como “decremento de vigilancia”.
Concretamente, el porcentaje de señales que no eran detectadas incrementaba
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Neuroergonomía
para cada uno de los 4 bloques sucesivos de media hora que duraba la tarea.
Igualmente relevante fue el descubrimiento de que este decremento de vigilancia
ocurría mucho más pronto de lo que se sospechaba en un principio. Tras sólo
media hora realizando el test del reloj, Mackworth encontró que la exactitud de los
participantes en detectar señales caía hasta un 15%.
Gracias al gran desarrollo de la informática, actualmente es posible utilizar
simuladores para estudiar la vigilancia en el laboratorio de forma más segura y con
mayor control experimental. Por ejemplo, para tareas de investigación y de
entrenamiento, se pueden utilizar simuladores de pilotaje de aviones, de
conducción de vehículos o de trenes. Estos simuladores presentan un amplio rango
en cuanto al grado de fidelidad con la que simulan la realidad, desde sencillos
videojuegos de ordenador (como el que aparece en la Figura 2.1), hasta
simuladores sofisticados que utilizan coches reales movidos por un sistema de
plataformas.
Figura 2.1. Simulador de conducción con registro simultáneo del
electroencefalograma (EEG) utilizado en la Universidad de Granada.
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Neuroergonomía
Los simuladores de conducción que se emplean para el estudio de la
vigilancia generalmente presentan carreteras monótonas, donde se mide la
habilidad para mantener la atención y corregir la trayectoria del vehículo ante
eventos inesperados, como una ráfaga de viento que desplaza lateralmente el
coche. Por ejemplo, en un estudio de Correa y colaboradores (2014), los
participantes tenían que conducir un coche a una velocidad constante (100 Km/h)
siguiendo una línea central de color verde a lo largo de un circuito con forma de
óvalo. Al cabo de unas cuantas vueltas al circuito se observó un claro decremento
de vigilancia, que se refleja en un incremento del error de posición del coche, es
decir, a los participantes cada vez les costaba más trabajo evitar que el coche se
desviara de la trayectoria objetivo.
Figura 2.2. Decremento de vigilancia en una tarea de simulación de conducción a
través del tiempo en tarea. En la gráfica se observa que conforme más vueltas se
da al circuito, el error de posición del coche, medido en puntuaciones típicas,
incrementa (adaptado de Correa, Molina y Sanabria, 2014).
Más recientemente, la vigilancia también se ha estudiado con tareas de
tiempo de reacción. Estas presentan dos ventajas respecto a las tareas clásicas
descritas anteriormente. Primero, dado que la utilización de tareas experimentales
de tan larga duración para medir vigilancia no siempre es posible, hay un creciente
interés por el uso de tareas más cortas tanto en investigación básica como en
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Neuroergonomía
contextos aplicados a la clínica y la ergonomía (Ruz et al., 2011). Además,
permiten estudiar con una mayor resolución temporal las fluctuaciones rápidas de
la atención que ocurren en unos pocos segundos, ya que registran un mayor
número de respuestas por unidad de tiempo.
Ejemplos de estas tareas son el Test de Ejecución Continua (Continuous
Performance Test - CPT; Conners, Epstein, Angold y Klaric, 2003), utilizado
ampliamente para el diagnóstico del trastorno por déficit de atención e
hiperactividad; la Tarea de la Atención Sostenida a la Respuesta (Sustained
Attention to Response Task - SART; Robertson, Manly, Andrade, Baddeley y Yiend,
1997), utilizada en pacientes con lesión en el lóbulo frontal, o el Test de Vigilancia
Psicomotora (Psychomotor Vigilance Test - PVT; Lim y Dinges, 2008), que sirve
para medir el efecto de la privación de sueño.
El Test de Vigilancia Psicomotora consiste en una tarea de tiempo de
reacción simple, cuya característica principal es que el estímulo objetivo aparece
de forma impredecible en el tiempo (tras un intervalo aleatorio entre 2 y 10
segundos). Entre las ventajas de esta tarea se encuentran su facilidad de
administración (un simple teléfono móvil sería suficiente), su brevedad (10 minutos
en la versión estándar, que puede acortarse a 3 minutos), apenas muestra efectos
de aprendizaje (conveniente para administraciones repetidas), muestra una alta
fiabilidad test-retest y una gran sensibilidad a la privación de sueño, fármacos
estimulantes y variaciones circadianas del nivel de alerta.
3. Teorías sobre la vigilancia
La vigilancia, al igual que ocurre con otras funciones psicológicas, es un concepto
complejo y difícil de capturar en una sola definición. Así, es comprensible que a lo
largo de la historia hayan surgido diferentes teorías que intentan explicarla. Como
veremos a continuación, las teorías van surgiendo como solución a problemas
explicativos de sus predecesoras. Por tanto, es importante conocer las diferentes
teorías ya que cada una enfatiza un conjunto de factores que son relevantes para
entender la vigilancia. En este capítulo nos centraremos en la teoría de la
activación, la teoría de los recursos y la teoría de la distracción.
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Neuroergonomía
Teoría de la activación o arousal.
Esta teoría establece que el nivel de vigilancia de los individuos depende de su
nivel de arousal o activación psicofisiológica. El Locus Coeruleus, núcleo productor
de norepinefrina (también llamada noradrenalina) localizado en el tronco cerebral,
tiene un papel clave (junto con la formación reticular y proyecciones ascendentes
del tálamo) en la regulación de los procesos de vigilia y del estado de alerta.
En su formulación más simple, esta teoría sostiene que la naturaleza
monótona y repetitiva de las tareas de vigilancia reduce la activación del sistema de
vigilia Locus Coeruleus-Norepinefrina. Esto produciría una hipoactivación general
del sistema nervioso que se refleja en un empeoramiento progresivo de la
ejecución a lo largo de la tarea. En otras palabras, la hipoestimulación
característica de las tareas clásicas de vigilancia produce una hipoactivación
progresiva en el cerebro que se refleja en el comportamiento como el típico efecto
de decremento de vigilancia.
Una evidencia a favor de la relación entre activación y ejecución en tareas
de vigilancia es la Ley de Yerkes-Dodson (1908). Estos autores realizaron una
serie de experimentos que demostraron que el nivel de activación determinaba la
capacidad de aprendizaje. Concretamente, la activación se manipuló mediante la
intensidad de una descarga eléctrica que proporcionaban a una muestra de
roedores cuando entraban en el compartimento que debían aprender a evitar. La
tarea consistía en discriminar dos compartimentos que diferían en cuanto a la
cantidad de luz que tenían (el más claro no llevaba descarga asociada mientras
que el más oscuro sí). El descubrimiento principal consistió en que la dificultad de
la tarea determinaba la relación entre activación y ejecución. Una tarea sencilla
(discriminar entre compartimentos blanco y negro) se realizaba mejor conforme
mayor era el nivel de activación. Sin embargo, un exceso de activación deterioraba
el nivel de ejecución cuando se realizaban tareas más difíciles (discriminar entre
dos compartimentos de color gris muy parecido).
La investigación de Yerkes y Dodson muestra que no hay una relación única
entre activación y ejecución, sino que esta depende de factores como las
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Neuroergonomía
características de la tarea. Esto sugiere que la vigilancia no es un concepto simple
ni unitario. Como consecuencia, surgen un conjunto de teorías sobre la vigilancia
que se diferencian entre sí en términos de los factores concretos que enfatizan. A
continuación veremos una teoría que intenta especificar con mayor precisión qué
querían decir Yerkes y Dodson cuando se referían a una tarea fácil frente a una
tarea difícil.
Teoría de los recursos atencionales.
De acuerdo al modelo de recursos de Kahneman (1973), la atención (por ende la
vigilancia) se entiende como un conjunto limitado de recursos energéticos que
determina la capacidad de trabajo mental. Estos recursos dependen de la cantidad
general de activación del organismo. El aspecto central del modelo consiste en
explicar cómo se reparte ese esfuerzo, es decir, cómo se asignan los recursos
atencionales a las diferentes tareas. Para ello se consideran dos elementos
básicos: la evaluación de las demandas de capacidad y la política de distribución
de recursos.
La política de distribución de recursos tiene en cuenta varios factores como
las disposiciones estables del organismo (ej. automatismos) y las intenciones
transitorias (ej. motivación). Esta política, en combinación con un proceso de
evaluación de demandas de capacidad que considera la cantidad de energía
disponible, es lo que regula el reparto de energía entre diferentes tareas. Por
ejemplo, si una tarea es sencilla y equivocarse no implica graves consecuencias, la
política de distribución no asignará muchos recursos energéticos para su
realización. Por el contrario, si la tarea no está automatizada, hay una fuerte
motivación para su desempeño óptimo y además hay una cantidad adecuada de
energía disponible, la política de distribución de recursos consistirá en un
incremento en la asignación de energía para la realización de dicha tarea. En otras
palabras, este modelo funcionaría como un termostato, donde la regulación de la
energía mental se produce a partir de un mecanismo de retroalimentación que
incluye una comparación entre las demandas de las condiciones actuales y las
condiciones objetivo.
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Neuroergonomía
Sin embargo, las primeras concepciones unitarias sobre la vigilancia no
podían explicar algunos resultados de investigaciones donde una misma persona
realizaba muy bien una tarea de vigilancia y su ejecución no tenía ninguna relación
con la ejecución en otra tarea de vigilancia. Así, en los años 80 se cambió a
considerar que la vigilancia dependía de los diferentes procesos cognitivos que
demandaba específicamente cada tipo de tarea. En un principio, esto complicaba el
gran sueño de los investigadores de predecir y controlar la ejecución en tareas de
vigilancia. Para resolver esto, investigadores como Parasuraman y Davies (1977)
realizaron una clasificación de todas las tareas de vigilancia en función de la
cantidad de recursos atencionales que demandan. A partir de este trabajo de
revisión concluyeron que el decremento de vigilancia durante la realización de una
tarea es mayor cuanto más recursos atencionales demanda dicha tarea.
Obsérvese el contraste entre ambas teorías a la hora de explicar el
fenómeno del decremento en vigilancia. Por un lado, la teoría del arousal
consideraba que el decremento en vigilancia se debía a una hipoactivación
fisiológica causada por las características hipoestimulantes de este tipo de tareas.
Por el contrario, esta nueva teoría considera que determinadas tareas de vigilancia
demandan tal cantidad de recursos que acaban por sobrecargar el sistema
cognitivo y agotar sus recursos disponibles para realizar la tarea, dando lugar a un
decremento progresivo en la ejecución. A pesar de que este debate aún no está
resuelto, a continuación veremos un ejemplo de teoría que permite integrar ambas
posturas.
Teoría de la distracción
Una de las características principales de esta teoría es el concepto de lapso,
distracción o fallo transitorio de la atención. Este concepto es importante porque
implica que las fluctuaciones en el nivel de vigilancia pueden ocurrir a escalas
temporales mucho más pequeñas de lo que se pensaba. En la vida cotidiana
probablemente todos hemos experimentado lapsos atencionales, por ejemplo,
echarle sal al café. Según esta teoría, para cometer estos errores de ejecución no
es necesario llevar ni media hora ni dos horas seguidas realizando una misma
tarea monótona de vigilancia.
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Neuroergonomía
Los lapsos pueden ocurrir por la intrusión de pensamientos distractores que
no están relacionados con la ejecución de la tarea objetivo, o por un desenganche
periódico de nuestro foco de atención; en otras palabras, por una bajada
momentánea, en cuestión de segundos, del sistema de control atencional. Por
tanto, de acuerdo a la escala temporal donde ocurren los decrementos o fallos de
la vigilancia, podemos distinguir entre aspectos más tónicos (entre minutos y horas)
o más fásicos (de segundos a minutos) de la vigilancia, también denominados
como “atención sostenida” o “alerta” (e.g., Posner, 1978).
Esta teoría comparte con la del arousal que la naturaleza repetitiva y
monótona de la estimulación produce una habituación, y comparte con la teoría de
los recursos que dicho “aletargamiento” puede controlarse de forma intencional, es
decir, asignando más recursos de control atencional. En el apartado siguiente
veremos evidencia fisiológica en favor de las fluctuaciones rápidas de la atención
que postula la teoría de la distracción.
4. Medición y monitorización de la vigilancia
Recordemos que un objetivo fundamental de la investigación en vigilancia es la
predicción y el control de la ejecución de actividades que requieren mantener un
nivel de atención óptimo para su realización de forma eficaz y segura. Para ello, el
primer paso consiste en conocer cómo se puede medir el nivel de vigilancia.
Medidas subjetivas
En las medidas subjetivas, el individuo informa a través de cuestionarios acerca de
cómo percibe su propio nivel de vigilancia. Podemos destacar la Escala Analógica
Visual (VAS), la Escala de Somnolencia de Stanford (SSS) y la de Karolinska
(KSS).
La Escala Analógica Visual consiste en una línea de 100 mm en cuyos
extremos aparecen los términos “somnolencia extrema” y “alerta plena”, para que el
sujeto marque el punto de dicho continuo que mejor refleje su estado actual (Monk,
1989). Su rápida administración la convierte en un instrumento útil para estudiar
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Neuroergonomía
cambios de activación de un individuo con gran resolución temporal, ya que se
puede administrar de forma repetida en cortos intervalos de tiempo.
La Escala de Somnolencia de Stanford (SSS; Hoddes, Zarcone, Smythe,
Phillips y Dement, 1973) y la Escala de Somnolencia de Karolinska (KSS; Akerstedt
y Gillberg, 1990) consisten en un conjunto de ítems que describen diferentes
estados de vigilancia (“relajado, despierto, no en alerta plena”) de los cuales el
individuo ha de escoger el que mejor representa su estado actual. Es interesante
destacar que la KSS muestra una fuerte correlación con medidas objetivas de
somnolencia basadas en el EEG de individuos privados de sueño que realizaban
una tarea de conducción simulada (Horne y Baulk, 2004).
Finalmente, de acuerdo a la teoría de la distracción, parece lógico usar
cuestionarios que miden la disposición estable de las personas a cometer fallos y
lapsos de atención, por ejemplo, el Cuestionario de Fallos Cognitivos (Cognitive
Failures Questionnaire - CFQ; Broadbent, Cooper, FitzGerald y Parkes, 1982).
También se han reportado correlaciones significativas entre la puntuación del CFQ
y la ejecución en la tarea SART (Robertson et al., 1997). La tarea SART consiste
en responder rápidamente a una serie aleatoria de números del 1 al 9, con la
condición de que los participantes deber inhibir su respuesta cuando el número
presentado es el “3”. Concretamente, personas con alta puntuación en el
cuestionario, y por tanto con fuerte tendencia a la distracción y a experimentar
lapsos de atención, cometían más errores en la condición en que tenían que inhibir
una respuesta inapropiada.
Movimientos oculares
Las variaciones en el estado de vigilancia se han relacionado con la tasa y la
duración de los parpadeos, con la duración con que se mantienen los párpados
semicerrados (cubriendo la pupila) y con movimientos oculares lentos que
preceden al inicio de la Fase I del sueño (Thorpy y Billiard, 2011). Actualmente hay
un gran auge en el diseño de dispositivos fiables, económicos y sencillos de llevar
para aplicarlos a tareas cotidianas. Por ejemplo, en la industria automovilística se
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Neuroergonomía
podría aplicar como un sistema de seguridad vial que permita prevenir accidentes
causados por fatiga o somnolencia al volante.
Aparte de la investigación en vigilancia, esta técnica presenta multitud de
aplicaciones importantes, tales como estudiar la carga de trabajo en los
controladores aéreos (Marchitto, Benedetto, Baccino y Cañas, 2016), o para
mejorar el diseño de dispositivos de presentación de información visual.
Medidas de activación cerebral
La medición de la actividad cerebral con técnicas de alta resolución como la
electroencefalografía (EEG) es importante en este contexto porque puede
proporcionar información a tiempo real de estados neurales relacionados con la
eminente ocurrencia de un lapso de la atención. Un resultado clásico muestra que
la actividad oscilatoria del cerebro refleja variaciones en arousal (Santamaria y
Chiappa, 1987), de modo que la señal del EEG representa uno de los marcadores
fundamentales de las fluctuaciones en vigilancia. Por ejemplo, Makeig y Jung
(1996) encontraron incrementos en la potencia de los ritmos EEG en la banda de
frecuencias theta (4-5 Hz) hasta unos 10 segundos antes de que se produjera un
lapso en detectar un estímulo auditivo en una tarea de vigilancia clásica (detección
de un sonido infrecuente). Por otro lado, O’Connell y colaboradores (2009)
encontraron una mayor actividad alfa (8-14 Hz) en electrodos parietales hasta 20
segundos previos a la comisión de un error, en una tarea de vigilancia donde había
que monitorear la duración de una sucesión de eventos. Aplicando Análisis de
Componentes Independientes (ICA) al EEG registrado durante la tarea PVT y una
tarea de conducción simulada en nuestro laboratorio hemos replicado una relación
positiva entre mayores tiempos de reacción (peor vigilancia) y la potencia de los
ritmos alfa, theta y beta en áreas de la red por defecto (componentes parieto-
occipital, centro-medial y frontal; Molina, Sanabria, Jung y Correa, 2017).
Con técnicas de neuroimagen por Resonancia Magnética funcional (RMf),
Eichele y cols. (2008) encontraron que la comisión de errores podía ser predicha
con una antelación de 20 segundos basándose en decrementos en la desactivación
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Neuroergonomía
de áreas relacionadas con la “red por defecto” y por decrementos en la activación
de áreas de la red implicada en el mantenimiento de la atención a la tarea.
Sin embargo, como se comentó en el apartado de métodos, la RMf no es
una técnica adecuada para realizar estudios de campo. La Sonografía
Transcraneal Doppler (TCD), en cambio, es un sistema portátil y relativamente
barato que puede resultar útil para medir vigilancia en contextos aplicados fuera del
laboratorio. Usando esta técnica, Shaw et al. (2013) midieron la velocidad del flujo
sanguíneo cerebral a una muestra de 30 participantes que realizaban una tarea
clásica de detección de señales (N = 10), una tarea SART (N = 10) o una condición
control de no tarea (N = 10). Encontraron que la velocidad del flujo cerebral
disminuía selectivamente conforme empeoraba la ejecución a lo largo del tiempo
en tarea, en línea con el fenómeno del decremento de vigilancia. Este resultado
sugiere que la velocidad del flujo sanguíneo cerebral puede utilizarse como un
índice de la cantidad de recursos cognitivos disponibles, de acuerdo a la teoría de
los recursos.
Con la medición de la temperatura periférica, en nuestro laboratorio hemos
encontrado una relación con la ejecución de tareas de vigilancia. Concretamente
observamos que un mayor gradiente distal-proximal (diferencia entre la
temperatura distal de la muñeca menos la temperatura proximal infraclavicular,
véase Capítulo 1) se relaciona con tiempos de reacción mayores en el Test de
Vigilancia Psicomotora (Molina et al., 2017) y con peor inhibición en la Tarea de la
Atención Sostenida a la Respuesta (SART). El incremento del gradiente distal-
proximal se ha asociado a un mecanismo de inducción del sueño mediante la
bajada de la temperatura central, y por tanto con más somnolencia y menos
vigilancia (Lara, 2017).
5. Conclusiones
El registro de medidas subjetivas es una técnica que los profesionales de la
Neuroergonomía deben conocer y que pueden usar para evaluar el nivel de
vigilancia de los individuos. No obstante, hemos de tener en cuenta que estas
medidas por sí solas no tienen una fiabilidad absoluta. Como ocurre con el resto de
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Neuroergonomía
técnicas que se han descrito para estimar la vigilancia, no existe la “técnica de oro”
que nos permita evaluar la en todos los casos y de forma infalible. Es por tanto
nuestra responsabilidad como profesionales de la Neuroergonomía conocer el
amplio rango de instrumentos y sus condiciones de aplicación, con objeto de
diseñar la combinación específica de medidas que mejor se ajuste a cada situación
en particular.
6. Preguntas de estudio
Describe tres actividades o trabajos que demanden un buen mantenimiento
de la vigilancia.
Piensa en qué factores pueden determinar el nivel de vigilancia de una
persona.
¿Qué ventajas e inconvenientes puede tener el hecho de que nuestra
atención no quede permanentemente enfocada hacia el mismo objeto o
tarea?
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Neuroergonomía
Neuroergonomía
Capítulo 3. Efectos del trabajo por turnos en la salud de
las personas mayores
Autor: Marcelino Romero Rayo
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Neuroergonomía
Capítulo 3. Efectos del trabajo por turnos en la salud de
las personas mayores
Índice de Contenidos
1. Introducción
2. Trabajo por turnos
2.1. Definición
2.2. Legislación vigente
2.3. Consecuencias del trabajo por turnos sobre el trabajador
2.4. Medición de los ritmos circadianos y del síndrome del
trabajador por turnos
3. Envejecimiento y trabajo por turnos
4. Estrategias de intervención
5. Conclusiones
6. Preguntas de estudio
7. Bibliografía
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Neuroergonomía
1. Introducción
Vivimos en una sociedad que ha experimentado un gran cambio en los últimos
años en lo que se refiere a nuestro ritmo de vida. Actualmente los ciudadanos
demandamos unas necesidades y servicios con una mayor urgencia. Esta dinámica
responde al modelo económico actual, enfocado a maximizar los beneficios que
pueden proporcionar los recursos en los que se ha invertido un capital.
Este cambio de ritmo ha traído consigo que los recursos, tanto materiales
como humanos, deban estar disponibles las 24 horas del día y los 365 días del
año. Esto provoca la necesidad de que existan puestos de trabajo con un horario
nocturno, es decir, trabajo por turnos. Si bien el ser humano ha demostrado a lo
largo su propia historia una gran adaptación al medio, existe un claro problema a la
hora de afrontar el trabajo por turnos, y es que nuestra actividad fisiológica sigue
unos patrones que son incompatibles con la realización de tareas a lo largo de la
noche. Es imperativo para el correcto funcionamiento de la persona un
cumplimiento de estos patrones para poder desenvolverse de una forma adecuada.
A los patrones fisiológicos relacionados con el sueño se les llama ritmos
circadianos que, por definición, cumplen ciclos de sueño-vigilia de 24 horas (Madrid
y Rol, 2006). La duración del ciclo es debida a las condiciones de luz de nuestro
entorno. Históricamente, la luz a la que ha estado expuesto el ser humano se
correspondía con la que recibía del Sol, pero en la actualidad los avances
tecnológicos nos proporcionan luz a cualquier hora. Sin embargo, exponerse a la
luz nocturna dificulta una buena adaptación de nuestro sistema biológico.
Por otra parte, hay que tener en cuenta la normativa sobre la que se
estructura la vida laboral de las personas. En España la edad de jubilación se sitúa
actualmente en los 65 años, y según el Instituto Nacional de Estadística, el 69,3 %
de la población activa de 64 años solo tiene unos estudios de nivel primario (INE,
2012). De estos datos se extrae que los trabajadores mayores tendrán una mayor
probabilidad de tener un trabajo nocturno o de vigilancia. Además, si prosigue la
actual tendencia en la pirámide demográfica nos encontraremos, según el Instituto
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Neuroergonomía
Nacional de Estadística, con que “el porcentaje de población mayor de 65 años,
que en este momento es del 18,2%, pasaría a ser 24,9% en 2029”.
Cuando el cuerpo humano se aproxima a la senectud en los países
industrializados se encuentran dolencias evidentes debidas a la vejez, pero
también influidas por nuestro estilo de vida, así pues las principales dolencias
físicas son la hipertensión o el dolor de espalda crónico (INE, 2012). A esta edad
además disminuyen algunas capacidades cognitivas, como el control para inhibir
respuestas inapropiadas, y se experimenta un cambio en los ritmos circadianos y
en los patrones del sueño. Así pues, cuando se trata de trabajos que van en contra
de nuestros ritmos circadianos (como es el trabajo por turnos) es conveniente tener
en cuenta a las personas próximas a la edad de jubilación, ya que sus condiciones
serán distintas y determinarán su rendimiento en la tarea que puede requerir el
trabajo.
2. Trabajo por turnos
2.1. Definición
Según el Estatuto de los Trabajadores de 1995 (BOE, 1995), el trabajo por turnos
consiste en “Toda forma de organización del trabajo en equipo según la cual los
trabajadores ocupan sucesivamente los mismos puestos de trabajo, implicando
para el trabajador la necesidad de prestar sus servicios en horas diferentes en un
periodo determinado de días o de semanas”.
El trabajo por turnos puede organizarse de forma distinta dependiendo de las
demandas de la empresa, dando lugar a: sistema discontinuo, donde el trabajador
cesa su actividad de noche y en los fines de semana; sistema semicontinuo, el ciclo
de cambio es semanal y las horas de trabajo se realizarán por la mañana, por la
tarde, o bien, por la noche; o sistema continuo en el que el trabajo se realiza de
forma ininterrumpida sin tener en cuenta hora del día o día de la semana,
incluyéndose las horas que corresponden al trabajo nocturno (Nogareda, 1998).
Por ejemplo, un tipo de trabajo que se rige por el sistema semicontinuo sería el que
se da en una estación de servicio de 24 horas en el que existen 3 turnos de 8 horas
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Neuroergonomía
(mañana, tarde y noche) y el trabajador cada semana trabaja solo en uno de ellos,
siendo la rotación con un intervalo semanal.
El trabajo nocturno es un tipo de trabajo por turnos donde la actividad laboral
se desarrolla entre las 10 de la noche y las 6 de la mañana del día siguiente. El
trabajador nocturno es aquel cuya jornada laboral corresponde al menos en una
tercera parte al horario nocturno (Nogareda y Nogareda, 1997).
2.2. Legislación vigente
La legislación actual que regula el trabajo por turnos nocturno data de 1995. Esta
ley prohíbe la realización del trabajo nocturno tanto en el periodo de embarazo
como en el de lactancia. (Ley 31/1995, 1995).
Según la legislación europea, no se trabajará más de 8 horas en un periodo
de 24. En los trabajos que impliquen riesgo la duración deberá ser menor. En el
caso de los trabajadores nocturnos se deberán tomar medidas especiales
adaptadas a las exigencias del trabajo. Sin embargo la existencia de esta
legislación no implica que estas normas se cumplan, ya que en el documento se
indican que estas son las normas que “los estados miembros han de adoptar”
(Directiva 2003/88/CE, 2003).
Según las estadísticas sobre la actividad laboral al nivel europeo (Eurostat,
2012), no existe uniformidad en cómo se organiza el trabajo. Por ejemplo, respecto
a la duración de la jornada laboral, en España se trabajan 1690 horas al año,
mientras que en Holanda trabajan 1379 horas. Por tanto, estas disparidades
dificultan la aplicación igualitaria de una ley laboral a todo el territorio europeo (INE,
2012).
Así pues, el trabajo por turnos en el territorio español se encuentra ante una
legislación ambigua, que no permite ejecutar de una forma concreta cuáles deben
ser los periodos de trabajo y de descanso de los trabajadores. Además cabe indicar
que en el caso de la española no se distingue en función a las variables de riesgo
ni del esfuerzo del trabajo realizado. Si vamos más allá, podemos caer en la cuenta
a la hora de revisar ambos documentos, que no se toma en cuenta la variable
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Neuroergonomía
edad, ni por tanto, cómo el envejecimiento puede influir en el rendimiento y la
seguridad de la tarea realizada por el trabajador por turnos.
2.3. Consecuencias del trabajo por turnos sobre el trabajador
En el trabajo por turnos intervienen una serie de factores que se interrelacionan
entre sí y que condicionan la salud del trabajador: la duración y la calidad del
sueño, los ritmos circadianos característicos del trabajador y el ambiente socio-
familiar al que se encuentra expuesto el trabajador (Figura 3.1). Para que el
trabajador por turnos se halle con unos niveles idóneos de bienestar, salud y
seguridad será necesario que estos tres factores se encuentren en condiciones
óptimas, de tal forma que no descompensen el equilibrio de este sistema (Monk,
2012).
Figura 3.1. Factores que intervienen en el trabajo por turnos (adaptado de Monk,
2012).
La realización prolongada de un trabajo a lo largo de la noche presenta una
serie de efectos negativos a corto y a largo plazo. Es decir, efectos que se
manifiestan directamente (desde el primer momento en que se realiza el trabajo), y
efectos que se dan con el paso del tiempo en contextos ajenos al laboral.
Bienestar, salud y
seguridad del trabador por
turnos
Ritmos Circadianos
Ambiente socio-
familiarSueño
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Neuroergonomía
Los efectos a corto plazo del trabajo a turnos consisten en una pérdida de
eficiencia en el rendimiento tanto en el trabajo como fuera del mismo, en parte
debido a una menor duración y calidad del sueño. Como consecuencia aparece un
mayor nivel de fatiga e irritabilidad (Madrid y Rol, 2006).
En línea con el modelo de Monk (2012), sabemos que el sueño es una de
las variables que más resulta afectada por el trabajo a turnos. El sueño cumple una
función reparadora y normalmente también sigue un patrón circadiano. Así, el
declive en las funciones cognitivas del trabajador nocturno tienen especial
importancia en trabajos que implican un riesgo para la salud, como puede ser el de
transportista. Concretamente, se ha demostrado que la probabilidad de ocurrencia
de los accidentes de transporte fluctúa a lo largo del día, es decir, sigue un patrón
circadiano similar a los niveles de somnolencia. La hora crítica de mayor ocurrencia
de accidentes (y de mayor somnolencia) es a las 3 de la madrugada. A esta hora,
el sistema biológico humano, que es diurno, está diseñado para dormir y
descansar, no para trabajar (Folkard, 1997).
Por otra parte, nos encontramos diferencias individuales en los ritmos
circadianos de sueño-vigilia, lo que se conoce como “cronotipos”. Estos se
clasifican en función de cuál es el momento en el que cada persona se encuentra
predispuesta a realizar una actividad con mayor rendimiento. Existen
principalmente tres cronotipos. Los cronotipos matutinos se caracterizan por
madrugar y presentan un estado óptimo en torno a las 12 del mediodía,
representan un 20% de la población. Los vespertinos tienen un pico de alto
rendimiento sobre las 6 de la tarde y trasnochan si pueden (también un 20%). Entre
ambos están los cronotipos intermedios, con un patrón circadiano menos extremo
que los matutinos y los vespertinos, y representan la mayoría de la población, en
torno a un 60% (Madrid y Rol, 2006).
Los efectos a largo plazo del trabajo a turnos se relacionan con un cambio
de alimentación (el trabajador por turnos ingiere comida con un mayor aporte
calórico y tiende a picar más entre horas) que provoca un cambio en su perfil
metabólico, y que, a la postre, provoca que estos trabajadores tengan una mayor
predisposición en la vejez de padecer diabetes y problemas cardiovasculares. Por
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Neuroergonomía
otra parte se da un aumento de la prevalencia en depresión (debido a que los
trabajadores nocturnos disponen de menos relaciones sociales posibles), neurosis
y fatiga crónica (Madrid y Rol, 2006).
A largo plazo, si todos estos síntomas se cronifican, pueden desencadenar
en el síndrome del trabajador por turnos, que ya se encuentra recogido en el
sistema de Clasificación Internacional de Enfermedades, la CIE-10. El síndrome
presenta los siguientes síntomas: a un nivel físico el trabajador se encuentra
abatido. A un nivel cognitivo, el sujeto presenta un mayor nivel de errores, mayor
dificultad para realizar esfuerzos intelectuales y una sensación de tener “la cabeza
vacía”. Al nivel fisiológico aparece ansiedad que se puede manifestarse en
calambres y vértigos. Por tanto, los efectos son diversos, pudiendo desembocar en
patologías como trastornos cardiovasculares o deterioro del sistema inmunitario
(Asensio, 1998).
2.4. Medición de los ritmos circadianos y del síndrome del
trabajador por turnos
Los ritmos circadianos se pueden medir de forma subjetiva a través de
diarios de sueño que rellenan las personas durante varios días, o de forma objetiva
con técnicas de actigrafía, mediante un acelerómetro que mide la cantidad de
movimientos por unidad de tiempo, o midiendo la temperatura corporal, por
ejemplo, con un sensor colocado en la muñeca de la mano no dominante que
registra durante al menos una semana (véase el Capítulo 1 para más detalles).
Estas medidas podrían informar sobre una posible disrupción del ritmo circadiano
causada por el trabajo a turnos.
Por otro lado, para comprobar más concretamente si existe algún tipo de
síndrome relacionado con el trabajo por turnos se confeccionó el Questionnaire to
Screen for Shift Work Disorder (Barger et al., 2012). Está compuesto por 26 ítems
que analizan las siguientes variables: datos demográficos, detalles sobre el horario,
insomnio cuando se trabaja en turnos no habituales, somnolencia durante turnos no
habituales, sueño excesivo o somnolencia en los descansos. Se responde a los
ítems con una escala Likert de 5 opciones.
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Los criterios que se tienen que cumplir para verificar un posible trastorno
causado por el trabajo por turnos son los siguientes: que desempeñe un trabajo por
turnos, que tenga un insomnio excesivo, que su problema le afecte en sus áreas
social u ocupacional, que su queja se asocie a su horario, que haya tenido
síntomas relacionados con el turno de trabajo durante al menos un mes y que su
problema no sea explicado mejor por otro trastorno del sueño.
3. Envejecimiento y trabajo por turnos
A tenor del envejecimiento de la población y de la falta de regulación de la
normativa del trabajador por turnos en función de la edad, se hace necesario
indicar qué variables pueden ser determinantes de cara a la salud del trabajador.
El envejecimiento se asocia a cambios en las dimensiones cognitiva, social y
afectiva. Los ritmos circadianos y la duración de las distintas fases del sueño
(pudiendo esto afectar a la eficiencia del sueño de cara a su labor reparadora)
también se encuentran alterados en las personas mayores (Yoon et al., 2003).
Concretamente, el tiempo que invierten en un sueño de ondas lentas (reparador) se
reduce, a costa de un aumento del tiempo dedicado al sueño ligero (fases 1 y 2).
También les lleva más tiempo comenzar el sueño y se despiertan con mayor
facilidad ante la presencia de estímulos externos, ya que el tiempo de sueño ligero
se ve aumentado en detrimento del sueño profundo (Echávarri y Erro, 2007). Todos
estos elementos conllevan la falta de un descanso real durante el sueño nocturno y
un menor nivel de alerta durante el día.
En estos cambios podría estar implicada la melatonina (hormona que se
encarga de regular nuestro ciclo diurno/nocturno), ya que cuanto más mayores
somos menos melatonina secreta nuestro sistema endocrino, y se da una menor
calidad del descanso en estos individuos, así como un mayor insomnio (Yoon et al.,
2003).
La luz también tiene un importante papel en la regulación de los ritmos
circadianos. Se ha demostrado que la exposición nocturna a la luz artificial
enriquecida en azul inhibe la secreción de melatonina. Por otra parte, el hecho de
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que las personas mayores requieran de una exposición extra de la luz natural del
día puede deberse a que sus fotorreceptores son menos sensibles a la recepción
de luz, sobre todo en la banda azul del espectro (Duffy et al., 2007).
Si tenemos en cuenta que los primeros síntomas físicos de envejecimiento
comienzan en torno a nuestra tercera década de vida y que los cognitivos se
comienzan a dar de una forma significativa al principio de la quinta década,
podemos afirmar que una gran parte de los trabajadores se encuentra bajo los
efectos de las variables anteriormente nombradas y se deberían tener en cuenta a
la hora de asignar tareas de trabajo. Si nos centramos en el trabajo por turnos
también existen razones de peso para regularlo teniendo en cuenta la variable
edad, ya que los ritmos circadianos se encuentran alterados en el envejecimiento, y
por tanto, el rendimiento profesional en un trabajador por turnos.
4. Estrategias de intervención
De acuerdo a lo mencionado anteriormente, se hace necesaria una intervención
específica sobre las personas que se encuentran en la última etapa de su vida
laboral y trabajan durante el turno de noche. En este capítulo se plantea que podría
utilizarse la exposición a la luz para atenuar la fatiga del trabajador nocturno. En la
última década se han producido los siguientes avances:
Se ha demostrado que las células ganglionares de la retina intrínsecamente
fotosensibles (ipRGC) son especialmente sensibles a la luz azul o luz fría.
Este tipo de luz activa el sistema circadiano y potencia la alerta, de manera
que las personas reaccionan más rápidamente en tareas de atención que
miden tiempos de reacción (Vandewalle et al., 2009).
La exposición de sujetos mayores de 60 años a la luz, durante un tiempo
que oscile entre 20 y 45 minutos (situándolo a 30 pulgadas de una caja con
una intensidad de 10,000 luxes), justo 5 minutos después de que se
despierten, mejora el insomnio (Kirisoglu y Guilleminault, 2004).
Las personas mayores pasan un mayor tiempo libre que las jóvenes en
entornos de mayor intensidad lumínica, lo que podría indicar una mayor
necesidad de recibir más luz (Scheuermaier et al., 2010).
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Existen otras medidas para compensar si el trabajador ya se encuentra bajo
las condiciones de un trabajo por turnos en el que no se adapta. Son las
estrategias de tipo paliativo como son el uso de estimulantes, hacer siestas
o el consumo de melatonina (Duffy et al., 2007). Se hace necesario
implementar dinámicas basadas en la luminoterapia, consistente en
exposiciones a luz brillante o enriquecida en azul a determinadas horas del
día, en las personas con más edad para que reciban una mayor cantidad de
luz, y así compensar las deficiencias en sensibilidad y aumentar su eficiencia
en el descanso.
Una de las tareas pendientes en la regulación del trabajo por turnos consiste
en adaptar el horario conforme al cronotipo del trabajador, teniendo en
cuenta los picos de mayor productividad descritos anteriormente. Si se
ajusta el horario de trabajo al cronotipo se puede observar un aumento
significativo de los trabajadores en lo que se refiere a horas de sueño,
bienestar en el lugar de trabajo y menor percepción de estrés (Vetter et al.,
2015).
5. Conclusiones
Tras la lectura del presente capítulo nos encontramos con varios aspectos
susceptibles de mejora en relación con el trabajador por turnos. El más apremiante
sería regular la ley del trabajo por turnos en función de los recientes hallazgos
acerca de la influencia de la edad y del entorno lumínico en el trabajador por
turnos.
Visto el papel fundamental que tienen la exposición a la luz y la melatonina
en la regulación de los ritmos circadianos, se hace necesario integrar dinámicas en
el mundo laboral que tengan en cuenta esta variable. Esto es especialmente
relevante en las personas mayores (Duffy et al., 2007), ya que tienen una menor
sensibilidad a la luz y una peor calidad de sueño, por lo que hay que adaptar las
dinámicas a este colectivo.
Por otra parte, al nivel empresarial sería conveniente instaurar la medición
del cronotipo de la plantilla de trabajadores, ya que no solo sería beneficioso para
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el propio trabajador, sino también lo sería de cara al aumento de la seguridad,
eficiencia y productividad de la empresa (Vetter et al., 2015).
En el propio lugar de trabajo sería útil una adecuación del mismo a la noche,
adecuar el tipo de luz y proporcionar al trabajador una zona de descanso donde
pueda echar siestas de corta duración, además de un lugar donde poder tomar
comida caliente (Madrid y Lama, 2006).
Finalmente, para evitar los problemas de carácter social y familiar, se puede
proponer como solución dinamizar los horarios, priorizando que los turnos sean
rotatorios, para aumentar las interacciones sociales del trabajador, y así evitar
posibles patologías afectivas.
6. Preguntas de estudio
Cita tres ejemplos de trabajos a turnos.
¿Cuáles son las quejas más frecuentes de los trabajadores a turnos?
¿Cómo diseñarías un estudio para investigar las consecuencias a largo
plazo del trabajo a turnos?
7. Bibliografía
Asensio, R. U. (1998). NTP 260: Trabajo a turnos: efectos médico-patológicos.
Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo.
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Neuroergonomía
Neuroergonomía
Capítulo 4. Diseño de una aplicación para combatir la
carga mental en estudiantes universitarios
Autores: Antonio Jesús Morales Rendón, Dina Bencrimo, Noelia
Rodríguez Estrada, Ana Rodríguez Ruiz, David Soler Ortiz, Aurora
Trinidad Pérez y Ángel Correa.
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Capítulo 4. Diseño de una aplicación para combatir la
carga mental en estudiantes universitarios
Índice de contenidos
1. Introducción
2. ¿Qué es la carga mental?
3. ¿Por qué es importante medir la carga mental?
4. ¿Cómo se mide la carga mental?
5. Carga Mental en la universidad
5.1. Carga Mental y estrés en época de exámenes
5.2. Prevención de la carga mental
5.2.1. Distribución del estudio
5.2.2. Intervención
6. Conclusiones
7. Preguntas de estudio
8. Bibliografía
9. Anexo 4.1. Interfaz de la aplicación
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Neuroergonomía
1. Introducción
En los medios de comunicación habitualmente aparecen noticias relacionadas con
la ansiedad excesiva y el estrés de los estudiantes durante la época de exámenes.
Según el diario “20 minutos”, los estudiantes españoles se sienten estresados por
la carga de trabajo que se les impone. La Organización Mundial de la Salud
advierte que esta carga excesiva tiene repercusiones graves sobre la salud,
provocando cefaleas, dolor abdominal, y sintomatología depresiva (El Periódico,
2016).
El estrés que se padece debido a una alta carga lectiva, especialmente
durante la época de exámenes, es causa de problemas físicos y psicológicos. Por
ello creemos necesario estudiar la carga mental que produce niveles de activación
excesivos e intervenir sobre ella utilizando diferentes técnicas para disminuir los
niveles de estrés, con objeto de prevenir dichos estados poco recomendables para
la salud.
2. ¿Qué es la Carga Mental?
La carga de trabajo mental se produce por una limitación de recursos para la
realización adecuada de una tarea cognitiva. A pesar de la extraordinaria
potencia para computar información que posee nuestro cerebro, su capacidad de
procesamiento es limitada, especialmente en relación con nuestra habilidad para
ser conscientes de una idea, para atender a varios objetos o realizar varias tareas
simultáneamente, y para realizar una actividad nueva, que no hemos practicado
mucho y no tenemos automatizada. En estas situaciones, donde las demandas de
la tarea superan los recursos disponibles y capacidades del individuo, es cuando
las personas experimentan carga mental.
La carga mental es un concepto que surge de la interacción entre las
demandas de tarea y los recursos de la persona. Por ejemplo, la tarea de
conducción es probable que produzca carga mental en conductores noveles pero
no en expertos. Una misma tarea también puede implicar diferentes niveles de
carga en una misma persona, en función de su estado psicológico. Así, un
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Neuroergonomía
socorrista acostumbrado a vigilar grupos de niños en una piscina no sufriría carga
en condiciones normales, pero sí la podría sufrir si se encontrara somnoliento por
no haber dormido suficiente en la noche anterior. Es decir, la carga mental puede
variar de unos individuos a otros y puede variar dentro de un mismo individuo a
través del tiempo.
Otro factor clave en relación con la carga mental es la presión temporal. A
veces, el factor más relevante que produce carga mental no es la cantidad de
trabajo o el tipo de tarea que se ha de realizar, sino el hecho de tener que
completarla lo más rápido posible antes de una fecha límite determinada.
Como se mencionaba, la carga puede variar en función de la cantidad de
práctica o aprendizaje que acumula una persona con una tarea. De este modo, la
idea de automaticidad es central para el concepto de carga, ya que la carga mental
disminuye conforme mayor es el entrenamiento y la experiencia con una tarea. Una
tarea novedosa supone una gran demanda de recursos e implicación de
estructuras cerebrales de control ejecutivo, como la corteza prefrontal (Norman y
Shallice, 1986). En tales condiciones las personas normalmente sufren una gran
carga mental, y dado que todos sus recursos se focalizan en la realización y la
monitorización de la tarea novedosa, estas son incapaces de realizar
adecuadamente otra tarea al mismo tiempo. Esto es lo que ocurre con las personas
que están aprendiendo a conducir. Conforme se va automatizando la tarea de
conducir, a la persona le van quedando disponibles más recursos para atender a
otros estímulos y poder realizar varias tareas a la vez, como mantener una
conversación con el copiloto.
Finalmente, es interesante destacar que la unidad de análisis en
neuroergonomía no se limita a un proceso cognitivo básico. Así, en el caso de
la carga mental, hemos visto que este concepto implica una interacción entre
procesos de aprendizaje (automatización por práctica repetida), control ejecutivo,
motivación y emoción relacionados con la evaluación que hacen los individuos de
sus competencias en relación con las demandas de una tarea.
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Neuroergonomía
3. ¿Por qué es importante medir la carga mental?
Es lógico pensar que en condiciones de alta carga de trabajo mental se incrementa
la probabilidad de cometer un error, lo que podría tener consecuencias
catastróficas. Cuando nuestra capacidad para procesar información resulta
sobrepasada, aparecen el estrés y la ansiedad, y se deterioran procesos cognitivos
clave para la correcta realización de una tarea, tales como la percepción de
estímulos, la consciencia de la situación o la toma de decisiones.
De hecho este es uno de los elementos que se mencionan en el informe que
realizó el grupo de ergónomos expertos sobre las causas del accidente del vuelo
Air France entre Río y París del año 2009, en el que fallecieron 228 personas. En el
informe se menciona que una alta carga mental podría haber causado que la
tripulación no hubiera escuchado la señal de alerta auditiva que avisaba de una
entrada en pérdida (“stall warning”). Es posible que el piloto no hubiera percibido
conscientemente algunas de las indicaciones que aparecían en el “Anunciador de
Modo de Vuelo”. Además, una situación de alta carga (como la que probablemente
experimentó la tripulación debido a la ocurrencia de eventos novedosos e
inesperados), dificulta la toma de consciencia de la situación, la toma de decisiones
para aplicar el procedimiento adecuado, y deteriora la calidad de la comunicación y
la coordinación entre los pilotos del avión.
No sólo es importante conocer la carga mental para prevenir deterioros en la
ejecución debidos a una sobrecarga. También pueden surgir deterioros si la carga
es muy baja para el individuo, subcarga, por ejemplo, por una falta de motivación o
exceso de confianza. Es decir, se trataría de buscar el punto óptimo de demanda y
ejecución de acuerdo a la ley de Yerkes-Dodson (Yerkes y Dodson, 1908).
Por tanto, lo ideal sería ajustar las demandas de la tarea de una forma
flexible de acuerdo al estado de carga mental actual que presenta un individuo en
un momento dado. Esta idea se relaciona con el concepto de automatización
adaptativa, donde el grado de automatización o control que tiene la máquina frente
a un operario es dinámico y depende del estado de la persona: si la persona se
encuentra sobrecargada, el sistema asume el control aliviándole de realizar
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muchas tareas simultáneamente y así reduciendo la carga; si la persona está
infracargada mentalmente, el sistema automático le cede funciones al operario para
que permanezca activo y con su atención enfocada en la tarea.
4. ¿Cómo se mide la carga mental?
La aproximación más sencilla sería medir directamente la ejecución de la persona.
Es decir, si la ejecución en la tarea sufre deterioro, entonces inferiríamos que existe
carga mental. Sin embargo, esta aproximación tiene el inconveniente de que el
concepto de carga de trabajo mental puede ser independiente de la ejecución
observada. Por ejemplo, dos vigilantes que trabajan en los detectores de
mercancías peligrosas con rayos X en los aeropuertos pueden tener una precisión
similar a la hora de detectar un arma (v.g., un 99’5% de aciertos), pero diferir en la
cantidad de esfuerzo o carga mental que les ha requerido conseguir tan precisa
ejecución (imaginemos que uno está más cansado, o que no es tan experto en su
trabajo, que tiene problemas emocionales en casa que le impiden concentrarse,
etc.).
Por tanto, es importante medir la carga de manera independiente a las
medidas de ejecución comportamental. Para ello se pueden utilizar medidas
subjetivas de auto-informe, como por ejemplo el cuestionario de la NASA-TLX
(Hart y Staveland, 1988) que aparece en la Figura 4.1.
Sin embargo, las estimaciones que hacemos de nuestra propia carga
pueden ser poco precisas, o puede que cuando detectemos una sobrecarga de
manera consciente sea ya tarde y se haya producido un grave deterioro en la
ejecución, o puede que el concentrarse en contestar este auto-informe distraiga al
sujeto de su tarea principal. Una buena solución desde la neuroergonomía consiste
en registrar medidas fisiológicas que sirvan de marcador de la carga mental,
teniendo así una medida a tiempo real, y que no interfiera con la actividad del
sujeto.
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Figura 4.1. Ejemplo del cuestionario NASA-TLX, compuesto por 6 items: demanda
de actividad mental, demanda de actividad física, demanda temporal, ejecución y
resultado, esfuerzo y nivel de frustración.
Así, incrementos en la dificultad de una tarea se han asociado con
incrementos en el tamaño de la pupila (Kahneman y Beatty, 1966). Mediante el
uso de una tarea de n-back, que permite manipular la carga de memoria de
trabajo, se han observado cambios en el EEG relacionados con una mayor
potencia de frecuencias beta, mayor potencia de ritmos theta en electrodos
frontales, y supresión de ondas alfa (Gevins et al., 1997). Con la técnica de
espectroscopía por infrarrojos (fNIRS), se ha registrado en optodos frontales un
mayor metabolismo cerebral conforme la carga mental incrementa, tanto en una
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tarea n-back como en una tarea de simulación de control de tráfico aéreo (Ayaz et
al., 2012).
En conclusión, siempre que la situación lo permita, lo aconsejable es realizar
mediciones de la carga mental en las diferentes dimensiones (subjetiva, conducta y
fisiológica), para obtener una idea más completa de lo que puede estar
experimentando un individuo.
5. Carga mental en la universidad
5.1. Carga mental y estrés en época de exámenes
Los estudiantes, en el transcurso de sus vidas académicas se enfrentan a tareas
que suponen un nivel importante de carga mental, tanto por sus exigencias como
por la presión temporal. Este estado de alta carga mental alcanza su apogeo en la
denominada época de exámenes, provocando episodios de estrés y ansiedad.
En España se estima que entre el 15 y el 25% de los estudiantes de
enseñanza primaria y secundaria presentan niveles elevados de ansiedad ante los
exámenes (Escalona y Miguel-Tobal, 1996). Se ha observado además un aumento
significativo de la percepción de sobrecarga de trabajo en el ámbito universitario
desde la implantación del Plan Bolonia (Rubio-Valdehita et al., 2016). Esta
ansiedad de los estudiantes ejerce un impacto negativo sobre las dimensiones
cognitiva, fisiológica y en el rendimiento (Miracco et al., 2012):
Entre los problemas cognitivos más destacables, se observa una autocrítica
severa, pues el estudiante se somete a juicios subjetivos en los que tiende a
infravalorarse en base a las consecuencias de una posible mala ejecución.
También suele sentirse inferior a sus compañeros por haber tenido un peor
desempeño en las evaluaciones, y en general todo tipo de pensamientos
disfuncionales que tiene como denominador común un ataque recurrente a la
autoestima por no satisfacer las expectativas académicas.
Entre los problemas fisiológicos, los síntomas pueden ir desde las molestias
gástricas, como náuseas o vómitos, hasta los problemas respiratorios como la
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Neuroergonomía
disnea, pasando por irregularidades del sueño significativas y tensión muscular
generalizada.
Los efectos de la ansiedad sobre el rendimiento académico de los
estudiantes se agudizan en ciertas circunstancias en que las exigencias de la tarea
suponen una alta presión para el individuo. Las instrucciones amenazantes, la
presión temporal y la complejidad de la tarea, por ejemplo, pueden hacer que un
estudiante ansioso se bloquee, impidiendo que se concentre y ejecute la tarea
empleando todos sus recursos. Así, se crea círculo vicioso que describe la
influencia que tiene preocuparse demasiado por las consecuencias de una mala
ejecución y la mala ejecución en sí, que es una especie de profecía autocumplida
en la que el propio individuo, preocupándose por lo que sucederá si sale mal el
examen, acaba favoreciendo que salga mal.
5.2. Prevención de la carga mental
Para prevenir la carga mental existen estrategias de carácter individual como son la
relajación física, el control de la respiración, el entrenamiento en solución de
problemas, en asertividad y en manejo eficaz del tiempo (Guerrero-Barona y Rubio-
Jiménez, 2005). Esta última nos parece muy efectiva para la prevención del estrés
de cara a la época de exámenes, por lo que la hemos incluido en nuestro diseño.
Con respecto a la gestión del tiempo, es importante que haya una distribución
eficiente y que permita al estudiante tener tiempo de trabajo, de descanso y de
ocio, siendo para ello imprescindible una planificación previa y un conocimiento real
de los recursos temporales con los que cuenta.
5.2.1. Distribución del estudio
Para utilizar el tiempo de la forma más efectiva posible debemos organizarnos.
Algunas pautas para conseguir una buena organización, distribución del tiempo y
eficacia en el estudio son:
Crea un horario semanal donde incluyas en cada día un número de horas de
estudio proporcional a las horas de clase, en el que se encuentren las
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Neuroergonomía
asignaturas específicas que se estudiarán en cada rango de tiempo (por
ejemplo una hora para cada asignatura que se ha dado en el día).
Es importante tener en cuenta que no todas las asignaturas tienen la misma
dificultad, por lo que a las asignaturas más difíciles les dedicaremos más
tiempo que a las más sencillas, intentando siempre no estudiar
seguidamente dos asignaturas similares.
El horario ha de ser flexible.
Deben incluirse horas de descanso y tiempo libre.
Incluye pequeños descansos entre asignaturas.
Todos estos consejos para la correcta distribución del tiempo de estudio se pueden
agrupar en dos grandes metas:
Fijar objetivos realistas, planificados de manera secuencial, que vayan
lográndose gradualmente.
Intentar aprender más que memorizar.
Al planificar el tiempo de estudio hay que tener en cuenta los factores como
la obligatoriedad de asistencia a determinadas clases durante el curso académico y
los consejos sobre salud laboral con respecto al número máximo de horas seguidas
que se debe trabajar. Es decir, una jornada máxima de trabajo efectivo de 9 horas
(o de 12 en casos excepcionales), respetando siempre una distancia de al menos
12 horas entre jornadas de trabajo, y trabajando como máximo 2 horas seguidas
(salvo en las horas de asistencia obligatoria a clase). Por tanto, un ejemplo práctico
de planificación, teniendo en cuenta que el estudiante tendría un turno de clases
por la mañana y dormiría 8 horas diarias, sería el siguiente:
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Hora 9-14 15-16 16-18 18-18:30 18:30-20:30
Actividad Asistencia
a clase Almuerzo Estudio Descanso Estudio
Además, ponemos también como ejemplo el tiempo que necesitaríamos
para preparar un examen de doce temas, contando dos horas como una unidad de
tiempo de estudio. Para cada tema necesitaríamos un mínimo de dos tiempos de
estudio, lo que nos llevaría a necesitar 24 tiempos, aplicando así la práctica
distribuida para optimizar la capacidad de memorización (Baddeley et al., 2010), y
dejando entre ellos al menos un día para cumplir con el tiempo de demora, el cual
se ha demostrado que mejora los resultados del estudio.
En total necesitaríamos al menos unas 48 jornadas de estudio para preparar
de forma segura y efectiva este examen, si seguimos los consejos previamente
indicados, haciéndose notar de nuevo la relevancia de que el estudiante tenga
presente los tiempos necesarios para el estudio y no lo acumule todo en los días
previos a la prueba de evaluación.
Para reducir el estrés en estudiantes universitarios con un patrón de
personalidad exigente y perfeccionista se han propuesto las estrategias siguientes
(Miracco et al. 2012): establecimiento de objetivos realistas, planificación correcta
de las metas, educación para que la valoración de los resultados no resulte
siempre extrema, trabajar la autoestima para reducir altas exigencias y conseguir
una mayor aceptación de si mismos.
Con respecto al método de estudio, los profesionales recomiendan que cada
estudiante diseñe su propia metodología, haciendo hincapié en que la eficiencia y
eficacia del método de estudio reside en crearlo a partir de unos patrones básicos
(Santrock, 2012) entre los que se encuentran:
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Neuroergonomía
El material de estudio debe estar siempre en orden.
Es importante tener en cuenta el tiempo del que se dispone y su distribución.
Es necesario conocer las dificultades concretas de cada materia de estudio
así como el ritmo personal de trabajo.
No olvidar las dificultades que conlleva el proceso de aprendizaje.
5.2.2. Intervención
Para intervenir sobre la carga mental proponemos aplicar la Relajación Progresiva
de Jacobson (Jacobson, 1938), que es una técnica fisiológica orientada a conseguir
el reposo del tono muscular para conseguir un estado de calma interior profunda, a
través de la técnica de tensión-distensión en cada uno de los grupos de músculos.
Utilizando las técnicas de medición de la carga de trabajo mental, las
técnicas de relajación y los consejos previamente descritos, hemos diseñado una
aplicación para teléfonos móviles que permitirá al estudiante combatir la carga
mental que sufre durante la época de exámenes, y por tanto mejorar su
rendimiento académico y su calidad de vida en general.
La interfaz de la aplicación se muestra en el Anexo 3.1. Actuaremos
directamente sobre el estrés, la ansiedad y la carga mental; e indirectamente sobre
los trastornos del sueño asociados. Esta aplicación mediría los ritmos de los cuatro
tipos de ondas a través de un registro del EEG, con el fin de detectar si nos
encontramos en estado de sobrecarga, subcarga o carga óptima (Gevins et al.,
1997). Dependiendo de dicho estado, la aplicación pondrá en marcha las medidas
siguientes:
Activación de distintos tipos de música: En el caso de sobrecarga se aplicará
música relajante para disminuir la activación fisiológica utilizando
composiciones en presto o prestissimo, donde las notas son más seguidas y
rápidas. En el caso de subcarga se utilizará música activadora, usando
piezas donde el tempo sea lento o adagio (Elliot et al., 2011).
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Técnicas para combatir la carga mental: distribución del estudio y técnicas
de relajación. Las primeras favorecen la reducción del estrés gracias a una
mejor organización en época de exámenes, lo que influye, como ya
sabemos, en la reducción de la ansiedad y carga mental. Las técnicas de
relajación, por su parte, favorecen una reducción de la ansiedad,
dotándonos de una serenidad necesaria para tomar las decisiones
oportunas de cara al estudio y potenciar que sea más dinámico y evitemos la
sobrecarga.
Alarma para los descansos: Como se ha mencionado, los descansos son
fundamentales para facilitar y consolidar el aprendizaje a largo plazo. En la
aplicación dispondremos de una opción que nos permita programar el
periodo óptimo en que se llevarán a cabo los descansos y qué duración
tendrán estos. Una alarma nos avisará del inicio y fin de los descansos.
Seguimiento de dieta y rutina de ejercicio físico. Podremos anotar los
alimentos que consumimos para que la aplicación tenga más datos con los
que evaluar nuestro estrés, así como también anotar el deporte que
realizamos. Por otro lado nos facilitará una dieta equilibrada y una rutina de
ejercicios.
6. Conclusiones
La carga de trabajo mental afecta de forma perjudicial al rendimiento intelectual y
académico del individuo, pudiendo provocar problemas de salud asociados al
estrés, la ansiedad o el insomnio. Mediante una planificación adecuada, un método
de estudio eficiente, el uso de técnicas de relajación cuando sea necesario, así
como una dieta y un estilo de vida saludable, podemos controlar que la carga
mental no afecte de forma drástica al trabajo y no merme la capacidad cognitiva de
los estudiantes. Todos estos aspectos los incluimos en nuestra aplicación diseñada
para el uso en teléfonos móviles, cuya eficacia y utilidad debería evaluarse en
futuras investigaciones.
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7. Preguntas de estudio
Piensa en dos situaciones o trabajos que producen sobrecarga y en una que
produzca subcarga.
¿Qué efectos tienen la subcarga y la sobrecarga mental en los individuos?
(considera los diferentes niveles, fisiológico, conducta y subjetivo).
Un controlador de tráfico aéreo se queja de que su trabajo le “sobrepasa”.
¿Cómo podrías medir si tiene un problema de carga mental y qué solución
podrías proponerle?
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9. Anexo 3.1. Interfaz de la aplicación
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Capítulo 5. Potenciación cognitiva en el envejecimiento
mediante estimulación transcraneal directa por
corriente continua
Autor: Josué Rico-Picó.
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Capítulo 5. Potenciación cognitiva en el envejecimiento
mediante estimulación transcraneal directa por
corriente continua
Índice de Contenidos
1. Resumen
2. Efectos del envejecimiento sobre la cognición
3. Técnicas no invasivas de estimulación: la estimulación transcraneal
directa por corriente continua (tDCS)
3.1. Funcionamiento de la tDCS
3.2. Bases biológicas de la tDCS
3.3. Complicaciones asociadas a la tDCS
4. Aplicación de la tDCS durante la vejez
4.1. Aplicación de la tDCS en mayores sanos
4.2. Aplicación de la tDCS en enfermos de Alzheimer
5. Conclusiones
6. Preguntas de estudio
7. Bibliografía
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1. Resumen
El envejecimiento ha sido asociado al descenso de las funciones cognitivas (v.g.,
memoria episódica) y alteraciones en el sistema nervioso. Por ello, desde hace
décadas se ha tratado de intervenir para paliar este deterioro. En la actualidad se
están empleando técnicas no invasivas de estimulación cerebral, que han mostrado
tener efectos beneficiosos sobre la ejecución de tareas, y que podrían
complementar y potenciar los efectos de las terapias más tradicionales.
Una de las técnicas más empleadas es la estimulación transcraneal directa
por corriente continua (tDCS), que se ha relacionado con la potenciación a largo
plazo y con cambios plásticos en el sistema nervioso. La aplicación de la tDCS en
ancianos sanos resulta prometedora, viéndose que mejoran su ejecución en tareas
y que ayudan a que los efectos de las intervenciones cognitivas perduren por más
tiempo. Sin embargo, los datos en pacientes con la enfermedad de Alzheimer son
más ambiguos, aunque apuntan también hacia un posible beneficio.
En conclusión, parece que la tDCS tiene potencial para frenar el deterioro
neurocognitivo y su combinación con otros procedimientos puede resultar positiva.
Sin embargo, los estudios son pocos aún y existe gran variabilidad entre los
protocolos utilizados, lo que dificulta la comparación para concluir sobre sus
efectos.
2. Efectos del envejecimiento sobre la cognición
Desde años atrás se ha observado un aumento en la media de edad poblacional
debido a mejoras en la sanidad y en la calidad de vida. Los estudios indican que el
colectivo de personas mayores de 60 años es el que crece a mayor velocidad,
estimando que su número se triplique para el año 2050 (Daffner, 2010). Es por ello
que actualmente existe un creciente interés en esta etapa del desarrollo, sobre todo
si consideramos los cambios biológicos y cognitivos que afectan en su día a día.
Al nivel biológico, se ha encontrado un declive en el volumen de la materia
gris como resultado de la atrofia neuronal desde la adultez tardía (Bishop et al.,
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2010). Esta disminución resulta mayor en el lóbulo temporal y en el frontal, lo que
está ligado a los déficit cognitivos característicos de esta etapa (Harada et al.,
2013). Además, la conectividad estructural y funcional también resultan
deterioradas, por ejemplo, se han encontrado alteraciones en la integridad de los
axones y un descenso en la mielinización (Harada et al., 2013; Jagust, 2013).
Unido a estos cambios biológicos, se encuentran una serie de funciones
psicológicas afectadas. Si bien es cierto que no todas resultan alteradas
(aprendizaje implícito), o que incluso pueden aumentar durante la vejez temprana
(memoria semántica), existe un amplio abanico que experimenta un deterioro,
destacando la velocidad de procesamiento, atención, memoria episódica,
aprendizaje, memoria de trabajo y funciones ejecutivas (Esiri, 2007; Harada et al.,
2013).
Sin embargo, a la vez que el sistema nervioso va sufriendo una
degeneración paulatina, parece que su forma de funcionar también evoluciona para
compensar tales deterioros (Greenwood, 2007). Varios autores señalan que
durante la vejez se produce una menor asimetría en la activación cerebral ante
tareas complejas (Reuter-Lorenz y Cappell, 2008). Este efecto se ha considerado
como muestra de activación complementaria para mejorar la ejecución y mantener
el desempeño. Por tanto, estos autores proponen que durante la vejez están
presentes todavía factores neuroplásticos que tratan de paliar la pérdida de
funciones cognitivas (Reuter-Llorenz y Cappell, 2008; Greenwood, 2007).
El que se mantenga la plasticidad durante esta etapa puede ser la clave que
explique la mejoría producida por un entrenamiento cognitivo en ancianos (Daffner,
2010). Por ejemplo, Anguera et al. (2013) mostraron efectos positivos duraderos de
un entrenamiento en multitarea empleando un videojuego en personas mayores.
En su estudio, los participantes (N=60) fueron divididos en tres grupos: conducción
simulada, tarea de detección y multitarea, que combinaba las dos anteriores. A los
ancianos se les pedía que practicasen su tarea tres horas a la semana durante un
mes. El estudio mostró que sólo el grupo que realizaba el entrenamiento multitarea
redujo el coste de interferencia por la realización concurrente de las dos tareas.
Este beneficio además se mantuvo hasta un mes después de la intervención. Por
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Neuroergonomía
tanto, parece que el entrenamiento cognitivo en ancianos puede ser una buena
estrategia para paliar la degeneración típica de esta etapa del desarrollo.
Es importante destacar que estos beneficios podrían ser mayores si el
entrenamiento cognitivo se combina con una técnica de estimulación cerebral. En
un experimento posterior al descrito (Hsu et al., 2015), el mismo laboratorio mostró
que si se aplicaba estimulación transcraneal directa por corriente continua (tDCS)
en el córtex prefrontal dorsolateral de jóvenes (N=41) realizando la misma tarea
(detección mas conducción simulada), se producían mejoras demoradas tras la
estimulación en una sola sesión. Si bien es cierto que los resultados no son del
todo comparables debido a la diferencia de edad en la muestra y a que no se
realizó un estudio longitudinal, estos datos sugieren una posible sinergia entre
ambos procedimientos.
De este modo, se plantea que si la estimulación cerebral puede potenciar los
efectos del entrenamiento cognitivo, su uso combinado podría aumentar los efectos
de la neurorrehabilitación y actuar sobre el deterioro en la vejez (Mameli, Fumagalli,
Ferrucci y Priori, 2014; Penolazzi et al., 2015). Por ello, en este capítulo se
describirá la tDCS, una de las técnicas de neuroestimulación más empleadas, y
posteriormente se revisarán aquellos estudios que la han aplicado a personas
ancianas.
3. Técnicas no invasivas de estimulación: la
estimulación transcraneal directa por corriente continua
(tDCS)
El uso de corrientes eléctricas para tratar dolencias no es precisamente reciente,
sino que técnicas con esta misma base ya estaban presentes antes de la Edad
Media (Moreno-Duarte et al., 2014). Sin embargo, no hace falta remontarse a
aquella época para encontrar un claro referente del uso de la electricidad para
tratar patologías. En concreto, en el siglo XIX encontramos la terapia mediante
electroshock, que a partir de 1939 y durante algunas décadas después se empleó
como tratamiento para las psicopatologías. Ahora bien, estas técnicas eran poco
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Neuroergonomía
sistemáticas, y al no controlar el voltaje o ser muy elevado, podían dañar el sistema
nervioso (Moreno-Duarte et al., 2014).
A las técnicas actuales de estimulación, al no afectar al tejido y debido a su
gran precisión y control, se les denomina “técnicas no invasivas de estimulación
cerebral”. Existen dos tipos principales: estimulación mediante campos magnéticos
y estimulación mediante corriente eléctrica, siendo la estimulación magnética
transcraneal repetitiva (rTMS) y la tDCS las más empleadas, respectivamente.
Ambas han mostrado resultados positivos en la mejora de las capacidades
cognitivas (Correa, 2008). Sin embargo, nos centraremos en describir la tDCS, ya
que tiene ciertas ventajas respecto a la rTMS: resulta menos invasiva al no producir
potenciales de acción, es más sencilla de aplicar y controlar, su precio es más
asequible y resulta potencialmente portátil, lo que facilitaría su implementación para
tratar pacientes en su domicilio (Moreno-Duarte et al., 2014; Penolazzi et al., 2015).
3.1. Funcionamiento de la tDCS
El mecanismo que subyace a la tDCS deriva de la aplicación de una corriente
eléctrica continua de baja intensidad (1 – 2 mA) sobre la superficie del cráneo
mediante dos electrodos de gran tamaño (25 – 35 cm2). La polaridad, y por tanto
los efectos que tenga la corriente, dependerá del electrodo al que nos refiramos, ya
que ésta entra positiva por el electrodo ánodo y sale del tejido nervioso negativa
por el electrodo cátodo. Por lo general, la corriente anódica (atDCS) produce un
aumento en la excitabilidad de las redes neuronales, mientras que la corriente
catódica (ctDCS) está relacionada con la inhibición del área implicada (Moreno-
Duarte et al., 2014; Stagg, 2014).
La presencia de al menos dos electrodos con diferentes polaridades nos va
a permitir realizar tres combinaciones posibles en función de si queremos estimular,
estimular e inhibir, o solamente inhibir. Si nuestro objetivo es estimular, la
colocación del electrodo ánodo (atDCS) será en un punto concreto el sistema
nervioso sobre el que queremos influir (v.g. córtex prefrontal), mientras que el
cátodo (ctDCS) estará situado en zonas fuera del sistema nervioso (v.g. músculo
supraorbital). En cambio, si queremos inhibir únicamente se realizará de forma
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Neuroergonomía
contraria, situando el ánodo fuera del sistema nervioso y el cátodo en un área
cerebral. Sin embargo, esta colocación no está exenta de problemas, ya que a
pesar de situarse en zonas no relacionadas es posible que inhiba/excite
ligeramente la zona del electrodo situado en el músculo supraorbital (Ftiz y Reiner,
2014). En contraposición, en la colocación bipolar ambos electrodos estarán
actuando sobre el sistema nervioso, lo que conlleva que una zona se vea
estimulada (atDCS), mientras que otra se ve inhibida (ctDCS). Este último
paradigma se ha empleado, por ejemplo, para tratar de comprobar el papel que
tiene un solo hemisferio sobre una tarea (Moreno-Duarte et al., 2014).
La colocación de los electrodos se basa en el sistema 10-20, empleado para
el registro del EEG. De esta manera, resulta bastante sencillo estandarizar dónde
se realizará la estimulación en las intervenciones, lo que mejorará la sistematicidad
del proceso.
3.2. Sustrato biológico de la tDCS
Los efectos de esta técnica sobre la ejecución de una tarea se basan en la
alteración de varios componentes fisiológicos del sistema nervioso. Concretamente,
durante y tras la estimulación se producen alteraciones en la excitabilidad del
circuito donde se ha aplicado la tDCS, debido a una afectación del potencial en
reposo de las neuronas. En concreto, se plantea que la corriente anódica al ser
positiva produce una reducción parcial de la negatividad característica de la
neurona, lo que facilitaría que se produzca un potencial de acción. Por otro lado, la
corriente catódica causaría lo contrario, es decir, hiperpolarizaría el interior de la
membrana y dificultaría que se produzca el potencial. De ambos electrodos será el
ánodo el más empleado en las investigaciones debido a su relación con un
aumento de la excitabilidad neuronal, y su posible papel para producir potenciación
a largo plazo (Kuo y Nitsche, 2012; Stagg, 2014). Por ello, en las siguientes líneas
nos centraremos en su mecanismo concreto.
El aumento en la excitabilidad neuronal producido por corriente anódica se
ha relacionado con dos mecanismos diferenciados en función de si se está
aplicando en el momento o si evaluamos los post-efectos, tras la intervención. En
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Neuroergonomía
primer lugar, cuando se está produciendo la estimulación, los canales de Ca+ y
Na+ se abren y producen una despolarización parcial en la neurona debido a la
variación del potencial transmembrana. Por otro lado, en los post-efectos este
aumento de la excitabilidad se ha relacionado de forma parcial con los receptores
N-Metil-d-Aspartato (NMDA) y GABA del sistema nervioso. Parece que la
despolarización parcial se da en las interneuronas glutamatérgicas, lo que
conllevaría un aumento en la excitación del circuito sobre el que se ha intervenido.
Este aumento de la actividad de NMDA puede ligarse a una mayor entrada del ion
Ca+, que podría desembocar en una cadena de segundos mensajeros,
produciendo cambios plásticos a largo plazo (Greenwood, 2007). Del mismo modo,
también se ha visto relacionado con una disminución en la actividad de las
interneuronas GABA, lo que causaría un aumento en la activación de forma
indirecta (Stagg, 2014).
3.3. Complicaciones asociadas a la tDCS
A pesar de que se considere como más segura que la rTMS, no debemos pensar
que la tDCS está exenta de efectos secundarios. En concreto, su uso prolongado, o
incluso en una única sesión, se ha asociado a picor, escozor, quemaduras, e
incluso dolor de cabeza leve. Asimismo, el gran tamaño de los electrodos puede
hacer que la estimulación resulte en la activación o inhibición parcial de zonas no
deseadas, lo que puede causar alteraciones secundarias derivadas. Finalmente, un
riesgo a asumir de este uso de técnicas de neuroestimulación es que la
compensación o cambios plásticos se de a costa de reducir procesos adyacentes,
lo que podría afectar a la ejecución de otras tareas (Fitz y Reiner, 2014; Penolazzi
et al., 2015).
4. Aplicación de la tDCS durante la vejez
El uso de la tDCS cobra especial importancia en la población mayor como una
medida para mejorar su calidad de vida. En los siguientes apartados se resumen
los principales hallazgos tras aplicar esta técnica a población anciana sana y con
neurodegeneración.
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Neuroergonomía
4.1. Aplicación de la tDCS en mayores sanos
La investigación sobre los efectos de la neuroestimulación mediante tDCS en
ancianos ha estudiado la toma de decisiones (Boggio et al., 2010), la memoria de
trabajo (Jones, Stephens, Alam, Bikson, y Berryhill, 2015), y varios aspectos del
lenguaje (Holland et al., 2011; Ross et al., 2011). En la Tabla 5.1 se presenta un
resumen de dichas investigaciones.
Tabla 5.1. Estudios realizados con ancianos sin enfermedades
neurodegenerativas. Est = Estimulación recibida; Int = Intensidad; Cog = Funciones
cognitivas; Sham = Grupo Placebo; Long = Evaluación Longitudinal; Tr =
Entrenamiento durante la estimulación o tras la estimulación; Eval = Pruebas
realizadas para evaluar los efectos de la estimulación; WM = Memoria de trabajo
(Working Memory).
De entre los estudios mencionados, dos de ellos resultan de especial
relevancia: Boggio y cols. (2010), por comprobar efectos diferenciales en la
estimulación en ancianos respecto a población joven, y Jones y cols. (2015) por ser
de los pocos que ha combinado la estimulación mediante tDCS junto a un
entrenamiento longitudinal. Por ello, los describiremos brevemente a continuación.
Boggio y cols (2010) comprobaron los efectos de la estimulación anódica
sobre la conducta de riesgo en personas mayores. En su experimento aplicaron la
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Neuroergonomía
corriente de manera online; es decir, mientras los participantes realizaban la tarea.
La muestra (N = 28), con una edad comprendida entre 50 y 85 años, fue dividida en
tres condiciones: atDCS sobre el córtex prefrontal izquierdo y ctDCS sobre el córtex
prefrontal derecho; atDCS aplicado al córtex prefrontal derecho y ctDCS sobre el
prefrontal izquierdo (a la inversa de la anterior); y placebo. En la tarea a realizar, los
participantes tenían que seleccionar entre dos posibles respuestas: una decisión
arriesgada en la que se ganaba más puntos y había más probabilidad de perderlos;
y una decisión menos arriesgada en la que se ganaba menos puntos pero con
mayor probabilidad de conseguirlos. Los resultados mostraron que
independientemente de la estimulación recibida las conductas eran más
arriesgadas respecto al grupo placebo.
Este dato va en contra de los hallazgos reportados por Fecteau y cols.
(2007) en jóvenes, apuntando a la existencia de efectos diferenciales en la
estimulación entre ancianos y jóvenes. Este hallazgo sugiere que los resultados
podrían no ser comparables entre muestras de diferente edad, y enfatiza la
necesidad de realizar más investigación para aclarar si existen mecanismos
diferentes entre jóvenes y mayores.
En segundo lugar, Jones y cols. (2015) comprobaron los efectos de la
estimulación longitudinal en ancianos que recibían un entrenamiento en memoria
de trabajo. Durante las tareas se dividió a los participantes (N = 72), con una edad
comprendida entre 55 y 73 años, en tres grupos según la estimulación recibida:
tDCS anódica sobre el córtex parietal derecho, estimulación alternando entre
prefrontal y parietal, o placebo. La estimulación estaba presente mientras
practicaban las tareas, y el entrenamiento tuvo lugar durante 2 semanas con 5
sesiones en cada una de ellas. Tras el entrenamiento se evaluó en tareas de
memoria de trabajo (Stroop, 2-Back, y la tarea de dígitos) de las que se había
obtenido datos previos al entrenamiento. Los resultados indicaron que todos los
grupos habían mejorado tras finalizar las sesiones; sin embargo, únicamente
aquellos en el grupo de estimulación mediante tDCS anódica mantuvieron el
beneficio un mes después. Por tanto, parece que la estimulación tuvo un efecto
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Neuroergonomía
beneficioso de las mejoras derivadas del entrenamiento, ayudando a que se
mantuviese en el tiempo.
Los resultados indican que es posible que exista cierta ventaja en la
aplicación de la tDCS sobre la ejecución de tareas. Por ello, no es de extrañar que
se hayan investigado sus efectos sobre las neuropatologías que aparecen durante
la vejez, por ejemplo, en la recuperación de los accidentes cerebrovasculares o en
la demencia prefrontal (Mameli et al., 2014; Zimerman y Humel, 2014). El siguiente
apartado se centra en el Alzheimer, la demencia que está más presente, afectando
a un 1% de la población.
4.2. Aplicación de la tDCS en enfermos de Alzheimer
La enfermedad de Alzheimer es una patología neurodegenerativa que se
manifiesta durante la vejez y que se caracteriza por un deterioro gradual acelerado
de las funciones cognitivas (Honea et al., 2009). Este trastorno se diferencia del
envejecimiento normal tanto por el grado de afectación cognitiva, que es mucho
más severo, como por los cambios biológicos en el cerebro (Hansen, 2012).
Al nivel biológico se encuentra una mayor acumulación de la proteína beta-
amiloidea, que da lugar a la formación de placas seniles, y la presencia de ovillos
neurofibrilares formados por la proteína tau (Bishop et al., 2010). Debido a estas
alteraciones se produce un cambio en la actividad neuronal, mostrándose, por
ejemplo, una hiperpolarización de las membranas celulares derivada de los efectos
de la proteína tau (Hansen, 2012). Es posible, por ello, que la estimulación
mediante tDCS anódica resulte beneficiosa ya que su influencia excitadora sobre
los receptores NMDA e inhibidora sobre GABA puede resultar en una mejora del
desequilibrio neuroexcitatorio (Mameli et al., 2014). Por otro lado, debido a su
función ligada con la potenciación a largo plazo podría emplearse como apoyo para
reconfigurar redes neurales. Esto podría mejorar, por ejemplo, la desconexión
funcional entre el córtex prefrontal y el hipocampo que está presente en el
Alzheimer (Hansen, 2012).
Varios grupos de investigación han estudiado los efectos de la tDCS en
Alzheimer, sobre todo en el estadio leve de la enfermedad (Mameli et al., 2014;
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Neuroergonomía
Zimerman y Hummel, 2014). Sin embargo, los resultados no son tan alentadores
como aquellos con ancianos que no presentan demencia y hay que ser cautos con
los datos hallados hasta el momento. En la Tabla 5.2 se resumen dichas
investigaciones (Freitas, Mondragón-Llorca, y Pascual-Leone, 2011; Herholz et al.,
2013; Nardone et al., 2012).
Tabla 5.2. Estudios realizados con ancianos con enfermedad de Alzheimer.
Est = Estimulación recibida; Int = Intensidad; Cog = Funciones cognitivas; Sham =
Grupo Placebo; Long = Evaluación Longitudinal; Tr = Entrenamiento durante la
estimulación o tras la estimulación; Eval = Pruebas realizadas para evaluar los
efectos de la estimulación; At = atención; F.E. = funciones ejecutivas.
Así, en varios estudios parece que se produce una mejora en varios
aspectos de la memoria (Boggio et al., 2012; Boggio et al., 2008; Ferrucci et al.,
2008) u otras áreas (Mameli et al., 2014); mientras que otros no encuentran efecto
de la estimulación (Bystad et al., 2016; Cotelli et al., 2014). A continuación se
describe uno de los pocos estudios que trata de combinar los efectos del
entrenamiento con la estimulación en Alzheimer (Penolazzi et al., 2015).
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Neuroergonomía
Penolazzi y cols. (2015) realizaron un estudio de caso único con un paciente
en estadío leve de Alzheimer, donde se combinó el entrenamiento cognitivo con
estimulación tDCS anódica en el córtex prefrontal dorsolateral. El entrenamiento
consistió en 10 sesiones con una duración de 45 minutos repartidas en dos
semanas. Las tareas practicadas se enfocaron a distintas funciones cognitivas
relacionadas con el área estimulada (v.g., memoria de trabajo). Los resultados
mostraron efectos pequeños de la combinación, si lo comparamos con el
entrenamiento per se. Sin embargo, sí frenaron el deterioro, manteniéndose el
beneficio por encima del placebo en la post-evaluación realizada 3 meses tras
finalizar las sesiones. Estos datos apoyan que la combinación de ambas técnicas
puede resultar fructífera, aunque estudios con mayor muestra y un diseño entre
sujetos son necesarios para conocer los efectos detalladamente.
5. Conclusiones
Los datos sugieren que la combinación de la tDCS con otras formas de
intervención, como el entrenamiento cognitivo, puede ser beneficiosa en la
neurorrehabilitación. Así, los resultados muestran beneficios en la ejecución de
tareas entrenadas, y también de algunas no entrenadas. Sin embargo, la
potencialidad de esta técnica de estimulación eléctrica surge de su capacidad para
mantener estos cambios a largo plazo, lo que podría mejorar los efectos de la
intervención cognitiva.
No obstante, varios problemas metodológicos dificultan la comparación entre
estudios y conocer cuál es su verdadero potencial. Esto se manifiesta, sobre todo,
cuando atendemos a los diferentes parámetros de la estimulación (v.g. cuándo se
aplica o qué intensidad se usa) o a las características demográficas de la muestra
bajo estudio. Por tanto, es necesaria una mayor investigación, así como la
replicación de los datos ya existentes para poder extraer conclusiones más firmes.
Finalmente, sería interesante comprobar los efectos de esta técnica en contextos
más ecológicos, es decir, la investigación debería aclarar si la intervención
realmente supone una mejora de la calidad de vida de los ancianos, de acuerdo al
objetivo fundamental de la neurorrehabilitación.
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Neuroergonomía
6. Preguntas de estudio
¿Qué características hacen que la combinación entre el entrenamiento
cognitivo y el uso de la tDCS pueda resultar positiva?
¿Cuáles son los principales inconvenientes éticos de esta técnica?
¿Cómo es posible que esta técnica atenúe el deterioro de las habilidades
cognitivas durante la vejez?
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Neuroergonomía
Neuroergonomía
Capítulo 6. Introducción a las Interfaces Cerebro-
Computadora
Autor: Fernando Ojedo Collazo
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Neuroergonomía
Capítulo 6. Introducción a las Interfaces Cerebro-
Computadora
Índice de Contenidos
1. Introducción
2. ¿Qué es una BCI?
2.1. Definición
2.2. Clasificación de las BCI
2.2.1. Tipos de BCI según la naturaleza del aparato
2.2.2. Tipos de BCI según la naturaleza de la señal de
entrada
3. EEG y detección de errores
3.1. Definición y bases del EEG
3.2. Detección de errores a través de potenciales evocados
4. BCIs aplicadas a la comunicación
5. Conclusiones
6. Preguntas de estudio
7. Bibliografía
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Neuroergonomía
1. Introducción
En las últimas décadas, a raíz de los grandes avances tecnológicos, la
investigación y el desarrollo de las Interfaces Cerebro-Computadora (o BCIs, del
inglés Brain-Computer Interfaces) está creciendo de manera exponencial. Gracias
a estos avances, en un futuro se podrá mejorar la calidad de vida de muchas
personas.
Los equipos que se dedican al desarrollo de esta tecnología suelen estar
formados por profesionales de la ingeniería o la medicina. Sin embargo, durante el
diseño y desarrollo de las BCIs también deben considerarse aspectos cognitivos,
por ejemplo: ¿Cuál es la cantidad de información que puede manipular una
persona y por cuánto tiempo puede hacerlo de manera óptima (carga mental)?,
¿cuál es el mejor método para que una persona aprenda a usar una BCI (teorías
de aprendizaje)?, ¿cómo diseñar entradas (inputs) y salidas (outputs) que faciliten
la comunicación entre una persona y una máquina (percepción y atención)?. Por
eso parece necesario que los equipos encargados del desarrollo de nuevos
modelos de BCIs sean multidisciplinares, y en ellos tengan cabida también
profesionales de las ciencias cognitivas.
Este capítulo tiene tres objetivos: en primer lugar, se explica qué es una
interfaz cerebro-computadora y se describen sus diferentes tipos. Después se
expondrá el papel del electroencefalograma (EEG) en el desarrollo de BCIs,
poniendo énfasis en una aplicación ergonómica de la BCI para detectar los errores
humanos. Por último, trataremos el uso de BCIs como creación de canales
alternativos para la comunicación.
2. ¿Qué es una BCI?
2.1. Definición
Hoy en día se entiende que la función de nuestro sistema nervioso es captar y
procesar los estímulos del medio para producir una respuesta óptima. Estas
respuestas se realizan a través de órganos efectores, tales como los músculos o
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Neuroergonomía
glándulas endocrinas, pero ¿y si pudiéramos crear una nueva vía de respuesta?,
¿y si pudiéramos, mediante la tecnología, incrementar la forma en la que
interactuar con el medio? (Correa, 2008). Ese es el objetivo de la BCI.
Una BCI es un sistema de comunicación que no depende de las vías
usuales de creación de salidas de información de nuestro sistema nervioso. Por
tanto, el objetivo de dicho sistema es crear una vía de interacción entre el cerebro
del usuario (siendo este la fuente de actividad que ha de registrar la BCI) y el
propio sistema, la computadora (siendo esta a su vez la encargada de crear una
nueva respuesta; Vaughan, 2003).
El proceso de funcionamiento de la BCI consta de tres fases, adquisición,
procesamiento y manipulación de la salida (Ramadan et al., 2015; Wolpaw et al.,
2002), que se describen a continuación:
Adquisición de la señal:
En esta primera fase se registra la actividad del cerebro. Este registro puede
hacerse a través de diferentes técnicas, como se explicará más adelante.
Procesamiento:
Esta fase se divide en tres partes:
1. Preprocesamiento: Es la transformación mediante técnicas de filtrado y
amplificación de la señal en bruto (extraída directamente del cerebro) a un
formato de manera que pueda ser manipulada posteriormente de manera
digital.
2. Extracción de características: Las señales digitalizadas pasan por uno o
varios tipos de procedimientos de extracción de sus características (por
ejemplo, filtros espaciales, medida de la amplitud de voltaje, etc.). El
producto de esta fase es una señal que sirve de base para codificar las
respuestas o movimientos de los usuarios.
3. Traducción algorítmica: Las características de la señal extraídas en el
proceso anterior se traducen a través de determinados algoritmos en una
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Neuroergonomía
orden hacia la computadora, la cual debe ser capaz de llevar a cabo la
intención del usuario.
Manipulación de la salida
Una vez obtenido el mensaje producido por el usuario esta información debe ser
manipulada para su reproducción por parte de la computadora. De esta fase cabe
destacar dos puntos:
1. Aparato de salida: El dispositivo más comúnmente usado para mostrar el
output de información final suele ser una pantalla, siendo la selección de un
determinado objetivo representado en dicha pantalla el resultado final de
todo el proceso.
2. Protocolo de operación: Cada BCI tiene un protocolo de operación distinto.
Este define cómo se activa o desactiva el sistema, si la trasmisión del
mensaje es desencadenada por el usuario o por el sistema, la secuencia y
velocidad de la interacción entre usuario-sistema, y qué feedback le llega al
usuario.
2.2. Clasificación de las BCI
2.2.1. Tipos de BCI según la naturaleza del aparato
BCIs invasivas:
Su uso conlleva la implantación quirúrgica de electrodos intracranealmente. Este
método ofrece una señal neuronal de excelente calidad y con un alto potencial de
mejora. Sin embargo, conlleva el riesgo asociado propio de una operación
quirúrgica. Los registros a través de BCIs invasivas pueden registrar la actividad de
una sola área cortical o de múltiples áreas. Existen cinco tipos de actividades
cerebrales registradas a través de BCIs invasivas: LFPs (local field potentials), SUA
(single-unit activity), MUA (multi-unit activity), Registro de oscilaciones
electocorticógrafas (registro con ECoG) y Permeabilidad en los canales de Calcio
(Chaudhary et al., 2016).
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Neuroergonomía
BCIs no invasivas:
Este tipo de BCIs no requiere cirugía, por lo que la señal que se consigue, al ser
superficial, es de peor calidad respecto a las técnicas invasivas. Sin embargo, sus
principales ventajas son su bajo coste y alta seguridad. Mediante estas se puede
registrar la actividad cerebral de hasta seis maneras (Chaudhary et al., 2016),
como se describe a continuación (Tabla 6.1):
1. Potenciales corticales lentos: son medidas de la polarización cortical que
pueden ser tomadas desde cualquier parte del cuero cabelludo. Los cambios
de voltaje registrados pueden ser tanto negativos (procesos de preparación
cortical) como positivos (disminución en la preparación y en la activación).
2. Ritmos sensoriomotores: Frecuencias sinusoidales del rango alfa (8-13 Hz)
que pueden ser detectadas en las regiones somatosensoriales y motoras. La
amplitud de los ritmos somatosensoriales disminuye con el movimiento, la
preparación para el movimiento y la imaginería mental.
3. Potencial evocado P300: Se trata de una deflección positiva que se registra
en la región parieto-central que aparece como respuesta tras detectar un
estímulo objetivo durante la realización de una tarea. Su nombre proviene de
que este aparece aproximadamente 300 milisegundos después de la
aparición de dicho estímulo, y su aparición está condicionada que el sujeto
esté involucrado activamente en la realización de la tarea. La amplitud del
P300 es mayor para estímulos novedosos o infrecuentes y se va reduciendo
conforme incrementa la probabilidad de ocurrencia del estímulo. La latencia
del P300 varía en torno a la dificultad de discriminación del estímulo objetivo
frente al distractor (Picton, 1992).
4. Potenciales evocados visuales estacionarios (SSVEP): En general, los
potenciales evocados visuales consisten en diferencias de potencial eléctrico
que se pueden detectar en áreas occipitales después de la presentación de
estímulos visuales. Dentro de estos potenciales, aquellos que se dan tras la
presentación de un estímulo visual que tiene una frecuencia mayor a 3.5 Hz
son los llamados de “estado estable”. Estos se registran en zonas occipitales
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Neuroergonomía
de la corteza, dando como respuesta a la aparición del estímulo una señal
oscilatoria con una frecuencia igual que la de la aparición del estímulo. Para
entenderlo de manera práctica, si se le presenta a un individuo dos
imágenes en una pantalla con una frecuencia de aparición diferentes (ambas
mayores a 3.5 Hz), puede saber a cuál está mirando al detectar el mismo
patrón de frecuencia a través de este potencial (Correa, 2011; Prueckl y
Guger, 2009).
5. Error-related negativity (ERN): Se trata de un potencial evocado que aparece
100 ms después de producir el individuo una respuesta incorrecta. De este
tipo de señal hablaremos con más profundidad posteriormente, en el
apartado de detección de errores.
6. Nivel de oxigenación de la sangre: Esta medida se basa en la actividad
metabólica del cerebro (cambios en el nivel de consumo de oxígeno en
áreas cerebrales especificas que son interpretados como cambios en su
actividad neural). A diferencia de las anteriores, estos cambios no se
detectan a través de medidas electrofisiológicas, sino a través de técnicas
como la fMRI (functional magnetic resonance imaging) o fNIRS (functional
Near-infrared spectroscopy).
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Neuroergonomía
Tabla 6.1. Tipos de BCI según la técnica de registro de la actividad cerebral
(adaptado de Nicolás-Alonso y Gómez-Gil, 2012).
Técnica Propiedad
medida Medida
Resolución temporal
Resolución espacial
Invasiva Portabilidad
EEG Eléctrica Directa ≈0.05s ≈10 mm No Portátil
MEG Magnética Directa ≈0.05s ≈5 mm No No portátil
ECoG Eléctrica Directa ≈0.003s ≈1 mm Sí Portátil
Intracortical neuro
recording Eléctrica Directa ≈0.003s
≈0.5 mm (LFP)
Sí Portátil ≈0.1 mm (MUA)
≈0.1 mm (SUA)
fMRI Metabólica Indirecta ≈1 s ≈1 mm No No portátil
NIRS Metabólica Indirecta ≈1 s ≈5 mm No Portátil
2.2.2. Según la naturaleza de la señal de entrada
Según el tipo de señal de entrada, las BCIs se clasifican en endógenas y exógenas
(Tabla 6.2).
Exógenas: usan la actividad neuronal provocada por un estímulo externo
como señal de entrada, por ejemplo, los potenciales evocados.
Endógenas: se basan en la autorregulación de la actividad cerebral, con
independencia de los estímulos externos.
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Neuroergonomía
Tabla 6.2. Tipos BCI según señal (adaptado de Nicolás-Alonso y Gómez-Gil, 2012).
Tipo de BCI según señal
Ejemplo Ventajas Desventajas
BCI Exógenas
Potenciales Evocados
Mínimo entrenamiento
Establecimiento de la señal fácil y rápido
Alta velocidad de transferencia de
información
Un canal de EEG es suficiente
Necesidad de atención permanente a
estímulos externos
Fatiga y carga mental
BCI Endógenas
Potenciales corticales lentos
Ritmos
sensoriomotores
Independiente de estímulos
Se puede manejar
libremente
Útil para usuarios con órganos sensoriales
dañados
Entrenamiento muy demandante
No todas las personas
son compatibles
Se requiere un EEG multicanal para un
funcionamiento
Baja velocidad de transferencia de
información
3. EEG y detección de errores
Para el campo de la ergonomía sería un gran avance diseñar sistemas capaces de
detectar al instante un error humano y ejecutar de manera automática un protocolo
para evitar que dicho error se convierta en una catástrofe. Imaginemos, por
ejemplo, vehículos que detectan cuando el conductor es consciente de su propio
error, y que además distinguen si ese error surge de sobrepasar la velocidad
permitida o de haberse saltado una señal, siendo capaces los propios vehículos de
preparase automáticamente en consecuencia.
A continuación se explica la electroencefalografía, la técnica de registro de
actividad cerebral más utilizada en el estudio de los correlatos neuronales de los
errores y en el diseño de interfaces cerebro-computadora.
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Neuroergonomía
3.1 Definición y bases del EEG
El EEG representa la diferencia de voltaje entre dos localizaciones distintas de la
corteza cerebral a lo largo de un periodo de tiempo. El EEG registra señales
eléctricas generadas por el cerebro a lo largo de varios electrodos colocados en
diferentes puntos del cuero cabelludo. Los electrodos se nombran de acuerdo a su
localización (F= frontal, P=parietal, O=occipital, T= temporal, C= central) y al
hemisferio que corresponden (números impares para la izquierda, pares para la
derecha y Z para la línea media; Ward, 2015).
Para que la señal eléctrica pueda ser detectable, un conjunto completo de
neuronas deben estar activas en sincronía para generar un campo eléctrico
suficientemente potente. La señal del EEG se mide como la diferencia entre la
señal del electrodo activo y el electrodo de referencia. Un tercer electrodo
(electrodo de tierra) se usa para medir la diferencia de voltaje entre los otros dos
electrodos.
Las ondas que forman el EEG pueden clasificarse según su frecuencia:
ritmos delta (δ), theta (θ), alfa (α), beta (β), y gamma (γ) (Ramadan et al., 2015).
Gamma: Entre 32 y 100 Hz. Se piensa que reflejan mecanismos de
consciencia. Este tipo de ondas, junto a las beta, han sido asociadas con
procesos de atención, percepción y cognición.
Beta: Entre 12 y 30 Hz y una amplitud entre 2 y 20 μV. Lóbulos parietal y
frontal de la cabeza. Se dividen en tipo 1 y tipo 2. Estas ondas son pequeñas
y rápidas y están asociadas a estados de concentración.
Alfa: Entre 8 y 12 Hz y una amplitud entre 20 y 60 μV. Lóbulo occipital,
aunque se encuentran en ambos hemisferios, tienen una mayor amplitud en
el lado dominante. Son lentas y están asociadas a estados de relajación.
Theta: Entre 4 y 7 Hz y una amplitud entre 20 y 100 μV. Lóbulo temporal.
Asociadas a estados en ensoñación. Las ondas más bajas de theta
representan la frontera entre el estar despierto y estar dormido.
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Neuroergonomía
Delta: Entre frecuencia de oscilación entre 0.5 y 3.5 Hz y su amplitud varía
entre 20 y 200 μV. Son las ondas más lentas y se dan durante el sueño. Su
presencia en personas despiertas está asociada en defectos en el cerebro.
Los potenciales evocados relacionados con eventos (ERPs), junto al análisis de
frecuencias, son técnicas de análisis e interpretación de la actividad
electrofisiológica registrada a través del EEG. Para entender las representaciones
gráficas de los estudios de ERPs es importante saber que hay dos maneras de
etiquetarlos.
Una manera es etiquetando cada pico con una “P” o “N” según su valencia y
con un número para mostrar su orden (Por ejemplo; P1: primer potencial positivo,
N1: primer potencial negativo). La otra manera sería utilizar el tiempo en lugar del
orden de aparición (por ejemplo; P100: potencial positivo a los 100 ms). Por lo
tanto, P1 y P100 ms harían referencia al mismo potencial (Ward, 2015).
3.2 Detección de errores a través de potenciales evocados
El objetivo del estudio de los errores a través de los potenciales evocados es
comparar la señal registrada por el EEG durante una respuesta correcta frente a la
de una incorrecta. De esta manera se pretende obtener información relevante
sobre la causa y la naturaleza del propio error, y en el caso de las BCIs, informar a
la computadora de un error humano de manera automática.
Se han descubierto varios correlatos de la actividad cerebral asociados al
error: la negatividad asociada al error (Error Related Negativity, ERN; también se
utiliza el término “NE” para describir el mismo concepto), la positividad asociada al
error (Error Positivity, PE), y la negatividad asociada al feedback (Feedback
Related Negativity, FRN). La ERN hace referencia a una deflación de la actividad
eléctrica del cerebro que se da posterior a una respuesta errónea consciente
Gehring et al., 1993).
La ERN es un potencial rápido, que empieza en el momento del error y llega
a su pico en unos 100 ms más tarde, teniendo una distribución focalizada en
regiones fronto-centrales de la línea media. La ERN también puede observarse tras
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Neuroergonomía
un feedback negativo después de una respuesta incorrecta o por la observación de
alguien errando (Luck, 2005). Se considera que la ERN refleja la actividad de un
sistema que monitoriza la respuesta y que es sensible al conflicto entre la intención
y la respuesta dada.
La PE es un pico positivo que aparece entre 200 ms y 400 ms después del
error. Se ha relacionado con la consciencia de haber cometido un error (van Veen y
Carter, 2006). El FRP es también un potencial negativo que ocurre unos 300 ms
después de que el sujeto haya recibido un feedback negativo de su respuesta.
Aunque la aplicación de los conocimientos sobre la detección de errores
todavía es muy limitada, existen algunas aplicaciones para entrenamientos en
mecanografía o en simulación de control de un coche inteligente (Chavarriaga et
al., 2015).
4. BCIs aplicadas a la comunicación
Uno de los campos de aplicación principales de las BCIs es crear canales de
comunicación que permitan a las personas comunicarse entre sí. El objetivo
principal consiste en crear una vía que permita restaurar la capacidad de
comunicación en pacientes con diversos tipos de parálisis. A continuación, se
describen cuatro ejemplos de BCIs para la comunicación basados en el EEG.
Potenciales evocados visuales estables (SSVEP) en BCIs aplicadas a la
comunicación:
Estos potenciales nos permiten saber qué estímulo está mirando el usuario en base
a una sincronía entre la frecuencia de presentación de un estímulo visual y la
frecuencia de la señal eléctrica del cerebro. Su principal ventaja es que, debido a la
sencillez de la tarea, el usuario apenas necesita entrenamiento. Sin embargo, sí se
necesita que el usuario mantenga la mirada en un punto fijo por un periodo corto de
tiempo. Por tanto, esta técnica solo pueden utilizarla personas que tengan
preservada la capacidad de controlar la dirección de la mirada (Mohanchandra et
al., 2015).
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Neuroergonomía
La mecánica de su uso es sencilla: al usuario se le presenta una matriz
compuesta por varios símbolos, los cuales aparecen de manera intermitente e
independiente, cada uno a una frecuencia. Comparando la frecuencia de cada
símbolo con la señal registrada a través del EEG, la BCI detectaría a cuál de los
símbolos está atendiendo el usuario (Correa, 2011; Mohanchandra et al., 2015).
Potenciales corticales lentos en BCIs aplicadas a la comunicación:
A través del entrenamiento es posible controlar endógenamente e inducir cambios
positivos y negativos en los potenciales corticales lentos. Gracias a esto se han
diseñado BCIs para mover verticalmente un cursor y elegir entre las letras de un
teclado virtual. Por ejemplo, el usuario, mediante la autorregulación de su actividad
cerebral debe elegir uno de los tres bloques de nueve letras en los que se ha
dividido el teclado; posteriormente las nueve letras se vuelven a dividir en tres
bloques de los cuales el sujeto debe de elegir uno otra vez; finalmente el sujeto
elige una de las tres letras resultantes. Este sistema conlleva una fase previa de
entrenamiento en autorregulación de los potenciales corticales lentos, siendo
además más lento y costoso para el usuario. Sin embargo, su principal ventaja es
que es válido para aquellas personas con una parálisis total y que se trata de un
sistema endógeno (Mohanchandra et al., 2015; Nicolas-Alonso y Gomez-Gil, 2012).
P300 en BCIs aplicadas a la comunicación:
La lógica es muy parecida a la de los potenciales evocados visuales, al ser también
de naturaleza exógena. Sin embargo, este potencial además puede ser provocado
a través de estímulos somatosensoriales y auditivos. En el protocolo que se suele
seguir se usa también una matriz de símbolos, pero en este caso no se utiliza la
frecuencia de parpadeo, sino el hecho de resaltar un conjunto de símbolos entre los
que puede estar el que el usuario está pensado. De tal manera se van encendiendo
intermitentemente o bien columnas o filas diferentes, y si es el caso que el símbolo
objetivo se encuentra dentro del conjunto que parpadea se disparará el P300. Al
cabo de unos pocos parpadeos diferentes la BCI es capaz de calcular por descarte
qué símbolo es el elegido (Mohanchandra et al., 2015; Nicolas-Alonso y Gomez-Gil,
2012).
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Neuroergonomía
Uno de los inconvenientes que presenta esta técnica es que se ve afectada
por el hecho de que el usuario se habitúa a la aparición de los estímulos
infrecuentes (que a su vez son los estímulos objetivos), disminuyendo así su
velocidad de comunicación (Mohanchandra et al., 2015).
Ritmos sensoriomotores en BCIs aplicadas a la comunicación:
También se han desarrollado BCIs donde se utiliza la señal de los ritmos
sensoriomotores como vía en comunicación. Presentan la ventaja de ser
endógenos, y la desventaja de la carga cognitiva y del entrenamiento. Basan su
funcionamiento en el incremento o decremento de la señal alfa y beta, que se
resulta influida por la preparación para la realización de un movimiento. Así, su
protocolo se fundamenta en el hecho de pensar en el movimiento de distintas
partes del cuerpo, derivando esto en el control de un cursor de manera
bidireccional que se presenta en una pantalla donde pueden ser elegidos diferentes
caracteres (Mohanchandra et al., 2015).
5. Conclusiones
En este capítulo se han presentado los conceptos clave para entender qué es una
interfaz cerebro-computadora (BCI), así como los diferentes modelos que existen,
los principios en los que se basan algunas de ellas, y dos de sus posibles
aplicaciones, como lo son la comunicación y la detección de errores. A pesar de
que se trata de un campo en auge que presenta grandes avances realizados en las
últimas décadas, el desarrollo de esta tecnología todavía se encuentra en una fase
temprana, quedando todavía mucho trabajo por delante hasta conseguir una
herramienta útil para la neuroergonomía y accesible para la población en general.
Finalmente, es importante recordar que los especialistas en las ciencias cognitivas
y conocedores de los aspectos psicológicos de los propios usuarios tienen mucho
que aportar al desarrollo de las BCIs.
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Neuroergonomía
6. Preguntas de estudio
¿Cómo funciona una BCI basada en el potencial P300?
Señala las ventajas y limitaciones del estado actual de las BCI.
Inventa y describe una aplicación interesante de las BCI en un futuro en el
que las limitaciones actuales de las BCI no existieran.
7. Bibliografía
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Neuroergonomía
Neuroergonomía
Capítulo 7. Rehabilitación asistida por robots para
pacientes con daño cerebral
Autora: Mirta Mikac
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Neuroergonomía
Capítulo 7. Rehabilitación asistida por robots para
pacientes con daño cerebral
Índice de Contenidos
1. Resumen
2. Introducción
3. Accidente cerebrovascular
3.1. Accidente cerebrovascular isquémico
3.2. Accidente cerebrovascular hemorrágico
4. Psicología robótica
4.1. Clasificación de los robots
4.2. Rehabilitación de apoplejía asistida por robot
4.2.1. El robot Lokomat
5. Desafíos con los robots
5.1. El efecto del Valle Inquietante
5.2. Percepción de confianza y actitudes hacia los robots
5.3. Aspectos éticos en la robótica
6. Conclusiones
7. Preguntas de estudio
8. Bibliografía
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Neuroergonomía
1. Resumen
Con los avances tecnológicos, la medicina puede proporcionar un mejor
tratamiento de rehabilitación a las personas necesitadas. Si bien la fisioterapia
tradicional se sigue aplicando ampliamente para rehabilitar un accidente
cerebrovascular, la rehabilitación asistida por robots está creciendo
exponencialmente. Así, los dispositivos robóticos como Lokomat permiten a los
supervivientes de accidentes cerebrovasculares experimentar una recuperación
más rápida de las funciones motoras deterioradas y regresar al estilo de vida que
tenían anteriormente.
A pesar de las ventajas mencionadas, en el futuro se debería prestar más
atención a la adaptación de las propiedades del robot de rehabilitación para
extender su eficacia a diferentes grupos de pacientes. Por ejemplo, los
supervivientes de accidentes cerebrovasculares con pérdida completa de funciones
sensoriales y motoras aún no pueden disfrutar de los beneficios de este protocolo
de rehabilitación.
2. Introducción
El accidente cerebrovascular (ACV) se considera una de las principales causas de
muerte en todo el mundo. Cada 40 segundos una persona se ve afectada por un
derrame cerebral, mientras que cada 4 minutos una persona muere por ello
(National Stroke Association, 2017). En España, 141 individuos de cada 100.000
habitantes sufren de apoplejía, mientras que el 12% de ellos muere dentro de las
primeras 24 horas (Vega et al., 2009). Esta condición médica también es la
principal causa de incapacidad permanente en Europa y Estados Unidos
(Kolominsky-Rabas et al., 2001; Verbeek et al., 2011). Debido a las alteraciones
neurológicas, la mayoría de los supervivientes de accidentes cerebrovasculares
acaba por depender de otras personas (Kelley-Hayes et al., 2003).
En general, el accidente cerebrovascular se asocia con la población de la
tercera edad. Sin embargo, en la última década la incidencia de accidente
cerebrovascular también se está observando en población más joven. El grupo de
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Neuroergonomía
niños menores de un año es particularmente susceptible a experimentar apoplejía.
En el caso de los bebés menores de 30 días que sobrevivieron a un accidente
cerebrovascular, el 42% de ellos mostró secuelas a modo de algún déficit en sus
capacidades físicas (deVeber et al., 2000).
Por el momento no existen tratamientos para la recuperación del tejido
cerebral dañado durante el infarto cerebral. Sin embargo, los avances en
tecnología permiten llevar a cabo intervenciones de rehabilitación eficaces para
mejorar las habilidades funcionales de los supervivientes de un ACV (Di Pino et al.,
2014). Con la intervención asistida por robot, los supervivientes pueden disfrutar de
una rehabilitación segura y más rápida (Di Pino et al., 2014; Reinkersmeyer, et al.,
2004; Hogan y Krebs, 2004) en comparación con la fisioterapia convencional (Lo et
al., 2010; Klamroth-Marganska et al., 2014).
El objetivo de este trabajo es analizar las opciones actuales de rehabilitación
asistida por robots para los supervivientes de accidentes cerebrovasculares. En
este capítulo además se discutirán los posibles problemas con el uso de estos
robots.
3. Accidente cerebrovascular
El derrame cerebral es una afección médica que ocurre debido a la interrupción en
el suministro de oxígeno al cerebro. Con la privación de oxígeno, las células del
cerebro mueren y se produce un infarto localizado. Dependiendo del área del
infarto, el paciente sufre diferentes alteraciones neurológicas. La alteración más
común es la pérdida de la función muscular (parálisis física parcial o completa),
aunque la persona también puede experimentar una pérdida de equilibrio, afasia
(incapacidad para producir o comprender el lenguaje), pérdida de visión, etc. Los
accidentes cerebrovasculares se clasifican en dos categorías principales:
hemorrágico e isquémico (National Stroke Association, 2017).
3.1. Accidente cerebrovascular isquémico
El accidente cerebrovascular isquémico es el tipo más común de accidente
cerebrovascular y con la mayor incidencia de discapacidad permanente. Es
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Neuroergonomía
causado por un fallo en el suministro sanguíneo al cerebro debido a la presencia de
un coágulo de sangre en un vaso sanguíneo. En la mayoría de las ocasiones, el
accidente cerebrovascular isquémico ocurre debido a una presión arterial alta. Sin
embargo, las personas que consumen estimulantes, como la cocaína y la
metanfetamina, también son susceptibles de experimentar este tipo de accidente
cerebrovascular (National Stroke Association, 2017).
3.2. Accidente cerebrovascular hemorrágico
El accidente cerebrovascular hemorrágico es causado por un sangrado en el
cerebro como resultado del estallido de un vaso sanguíneo debido a una presión
arterial alta (hipertensión), un aneurisma o una sobredosis con anticoagulantes.
Aunque este tipo es menos común, representa alrededor del 40 por ciento de las
muertes por accidente cerebrovascular (National Stroke Association, 2017).
4. Psicología robótica
La psicología robótica es un campo multidisciplinar cuyo objetivo es estudiar y
evaluar el grado de similitud entre las personas y los robots en los niveles
sensoriomotor, cognitivo, emocional y social (Libin y Libin, 2004a).
Al igual que los humanos, los robots también presentan diferencias
individuales. Estas diferencias se manifiestan en el diseño de la apariencia física y
del comportamiento de los robots, cuyo objetivo es facilitar la interacción con los
humanos y satisfacer sus diversas necesidades (Libin y Libin, 2004a).
4.1. Clasificación de los robots
Con los avances tecnológicos, las interacciones humanas con robots están
creciendo exponencialmente, de modo que ya no sólo se utilizan en investigación y
en procedimientos médicos, sino que su uso se extiende a tareas educativas y
terapéuticas.
Desde la perspectiva psicológica, es posible distinguir entre robots de
asistencia y robots de estimulación interactivos, en función de la configuración de
su comportamiento (Libin y Libin, 2004b).
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Neuroergonomía
Los robots de asistencia tienen apariencia de máquina y realizan
movimientos físicos simples. Su función es potenciar las capacidades humanas y
cubrir las necesidades de los humanos, por ejemplo, en contextos médicos
(realizando diagnósticos y tratamientos clínicos) y militares (actuar en situaciones
de riesgo para los humanos).
Los robots de estimulación interactivos (robots sociales) tienen un aspecto
antropomorfizado, es decir, que imita la apariencia humana. Su función principal
consiste en interactuar con los humanos en un nivel más complejo, el cual involucra
emociones y cognición social (Libin y Libin, 2004b). Se utilizan en actividades
sociales (v.g., proporcionar compañía), terapéuticas (v.g., psicoterapia) y de
rehabilitación, como se describe a continuación.
4.2. Rehabilitación de apoplejía asistida por robots
Cuando se compara con la fisioterapia convencional, la rehabilitación robótica
parece mostrar una mayor eficacia. Una forma de evaluar la efectividad de la
rehabilitación consiste en comparar las puntuaciones de la Evaluación Fugl-Meyer
(Duncan et al., 1983). Esta evaluación estandarizada del accidente cerebrovascular
proporciona un índice de deterioro del superviviente en términos del funcionamiento
sensoriomotor y de las articulaciones, del equilibrio y la percepción sensorial (a
mayor puntuación menor deterioro; Fugl-Meyer et al., 1975; Ng et al., 2018).
Las investigaciones que incluyen la evaluación estandarizada de Fugl-Meyer
indican que los supervivientes de accidentes cerebrovasculares expuestos a
rehabilitación robótica experimentan una mayor recuperación en un periodo de
tiempo más corto que con rehabilitación sin dispositivo robótico (Di Pino, 2014;
Reinkersmeyer et al., 2004; Hogan y Krebs, 2004). Por tanto, este enfoque
tecnológico permite una rehabilitación segura y resultados más eficientes en un
periodo de tiempo más corto.
El objetivo del protocolo de rehabilitación robótica es estimular la
reorganización cerebral para recuperar la actividad motora en la extremidad
debilitada y asegurar la locomoción del paciente, sin embargo, aún no es posible
restaurar el tejido dañado (Di Pino, 2014; Mehrholz et al., 2017).
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Neuroergonomía
Desafortunadamente, los pacientes sin actividad motora residual no pueden
beneficiarse de esta rehabilitación, ya que los dispositivos robóticos actuales
requieren el movimiento del paciente para la activación (Reinkersmeyer et al.,
2004; Lum et al., 2002).
4.2.1. El robot Lokomat
Lokomat es un dispositivo robótico que ayuda a los supervivientes de accidentes
cerebrovasculares a recuperar o mejorar la capacidad de caminar. Consiste en una
cinta de correr en la que el paciente camina mientras está suspendido de un arnés.
El marco robótico del exoesqueleto está unido a las piernas del paciente (Figura
7.1).
Figura 7.1. Configuración de Lokomat. Fotografía: Fondazione Santa Lucia Irccs.
Los sensores dentro del exoesqueleto tienen las funciones de monitorear el
patrón de la marcha y medir los cambios de fuerza, el rango y la resistencia del
movimiento (Calabrò et al., 2016; van Kammen et al., 2017; Westlake y Patten,
2009).
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Neuroergonomía
Mientras camina, el paciente recibe una retroalimentación aumentada (a
través del monitor se proporciona información de realidad virtual). La investigación
sugiere que este tipo de retroalimentación aumenta la activación y el esfuerzo
muscular, estimulando así la marcha y el equilibrio del paciente (Calabrò et al.,
2017; Ronsee et al., 2011).
Durante la retroalimentación aumentada, los pacientes están expuestos a
tareas de recolección y evitación de objetos dentro de un entorno virtual. Calabrò y
sus colegas (2017) compararon el resultado de la rehabilitación de Lokomat entre
un grupo de pacientes expuesto a la tarea de realidad virtual con retroalimentación
aumentada y un grupo que no realizaba la tarea virtual. Después de 40 sesiones,
los datos de electroencefalografía indicaron que el uso de la realidad virtual activó
áreas involucradas en la planificación y el aprendizaje motor (corteza premotora,
precúneo y áreas visuales asociativas). Los autores de este estudio proponen que
el sistema de neuronas espejo es activado durante la tarea de realidad virtual,
produciendo un mejor rendimiento motor que permite a los pacientes recuperarse
más rápido que cuando están expuestos a la fisioterapia convencional (Calabrò et
al., 2017).
Lokomat es también un ejemplo de dispositivo diseñado ergonómicamente.
La retroalimentación aumentada no solo permite la participación activa del paciente
durante el protocolo de rehabilitación, sino que la intensidad y el nivel de dificultad
de la tarea son ajustables en función de la condición del paciente. Este dispositivo
robótico también es fácilmente adaptable a los niños, lo que les permite disfrutar de
los beneficios de este protocolo de forma segura con comentarios personalizados
(Calabrò et al., 2016, 2017).
5. Desafíos con los robots
Al crear dispositivos robóticos con el propósito de interactuar con humanos se
deben tener en cuenta varios factores psicológicos como las emociones, la
confianza y las actitudes que elicitan los robots sobre los humanos, o la ética sobre
su uso, que se describen a continuación.
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Neuroergonomía
5.1. El efecto del Valle Inquietante
La tendencia humana a antropomorfizar puede ser un arma de doble filo cuando se
trata de la interacción con robots. Un robot produce una respuesta emocional más
positiva y empática conforme más se parece a un humano. Sin embargo, esta
emoción positiva disminuye bruscamente al alcanzar un punto concreto de alta
similitud entre robot y humano, llegando a provocar una respuesta emocional
negativa de rechazo. Este cambio en la emoción que evoca el robot debido a su
apariencia excesivamente humana se conoce como el efecto del Valle Inquietante.
Después de observar las reacciones humanas a una mano protésica, Mori (1970)
propuso la idea de que los humanos son vulnerables a las imperfecciones que se
parecen mucho a sus partes del cuerpo.
Por tanto, cuando se trata de dispositivos robóticos utilizados para la
rehabilitación de un accidente cerebrovascular, habría que considerar la posibilidad
de que algunos pacientes muestren aversión a esta técnica de rehabilitación, en
línea con el efecto del valle inquietante.
5.2. Percepción de confianza y actitudes hacia los robots
Las ideas preconcebidas de los humanos se basan en su experiencia personal, lo
cual puede influir en su confianza hacia los robots. Las actitudes hacia la
interacción y el uso de robots se pueden medir con la Escala de Actitudes
Negativas hacia los Robots (Negative Attitudes towards Robots Scale-NARS). Esta
escala abarca 3 dimensiones de actitudes negativas hacia los robots: interacción
con robots, influencias sociales de robots y emociones en interacciones con robots
(Nomura et al., 2006). Consiste de 14 enunciados, y el nivel de acuerdo sobre cada
enunciado se expresa con una escala Likert de cinco puntos (1: totalmente en
desacuerdo, 5: totalmente de acuerdo). Por ejemplo, el primer ítem quedaría
traducido así:
“Me sentiría inquieto si los robots realmente tuvieran emociones”.
Usando esta escala, un estudio (Sanders et al., 2017) ha mostrado que las
personas con exposición previa a los robots tienden a mostrar niveles de confianza
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Neuroergonomía
más altos y menores actitudes negativas hacia ellos. Además, los resultados
indicaron que los agentes humanos generan una mayor confianza que los robots
ejecutando las mismas tareas. Por tanto, se puede suponer que en el entorno de
rehabilitación los pacientes preferirían que la intervención estuviera guiada por
humanos.
Los rasgos de personalidad (introvertida o extrovertida), tanto de los
usuarios como de la conducta que manifiestan los robots, también afectan a la
preferencia hacia los robots (por ejemplo, medida como la cantidad de tiempo que
las personas interactúan con los robots; Tapus et al., 2008; Broadbent, 2017). En el
estudio de Tapus et al. (2008) los pacientes con apoplejía fueron expuestos a un
robot terapeuta que los supervisaba y los animaba durante su protocolo de
rehabilitación. Los robots podían mostrar un rasgo de personalidad introvertido (se
expresaban con un lenguaje más formal y con un tono más suave: “sé que es duro,
pero recuerda que es por tu bien”), o un rasgo extrovertido (expresiones más
directas y con un tono más enérgico: “¡vamos, tú puedes hacerlo!”). Los resultados
indicaron que los pacientes extrovertidos calificaron a los robots terapeutas
extrovertidos como más cercanos (y pasaron más tiempo interactuando con ellos)
en comparación con los robots introvertidos, mientras que los pacientes
introvertidos se sintieron más cercanos e interactuaban más con los robots
introvertidos.
En conjunto, estos resultados proporcionan directrices importantes sobre
cómo la industria robótica debe construir robots sociales para reducir las actitudes
negativas hacia estos dispositivos y mejorar los protocolos de rehabilitación para
lograr la máxima eficiencia y el bienestar de los pacientes.
5.3. Aspectos éticos en la robótica
En 1976, Joseph Weizenbaum expresó su preocupación por los efectos negativos
que los avances tecnológicos podrían tener en el mundo. Consideró a la
inteligencia artificial como una amenaza para la dignidad humana. Cuando se trata
del desarrollo del campo robótico, la mayor preocupación se dirige a la pérdida de
los puestos de trabajo que realizan los humanos. Weizenbaum abogó
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Neuroergonomía
enérgicamente por la noción de que la inteligencia artificial, en ninguna medida,
debería usarse como un sustituto de la fuerza de trabajo humana, particularmente
en aquellos puestos de trabajo donde el paciente deba recibir por parte del
trabajador un trato basado en el respeto y el cuidado (Weizenbaum, 1976). El
trabajo de un terapeuta cae en esta categoría, ya que cuando se administra terapia
de rehabilitación el paciente necesita sentir empatía por parte del cuidador.
Si bien ya ha habido varios intentos de crear robots con la posibilidad de
provocar emociones (Breazeal et al., 2005), la pregunta principal es hasta qué
punto deberíamos permitir el avance en la tecnología. ¿Cuándo es el momento
adecuado para dejar de probar los límites de la inteligencia artificial? ¿Dónde debe
trazarse la línea de lo que es aceptable y lo que no? ¿Qué es más ético: crear un
robot sofisticado que pueda proporcionar la mejor atención de rehabilitación y
reemplazar la mano de obra humana, o aceptar el hecho de que para algunas
condiciones médicas la fuerza de trabajo humana puede ayudar a reducir el efecto
del daño, pero sin ser posible la recuperación completa? Estas son algunas de las
preguntas que la sociedad tendrá que responder en un futuro cercano.
6. Conclusiones
El accidente cerebrovascular afecta a un gran número de personas en todo el
mundo, dañando sus funciones motoras. Con respecto a las opciones de
rehabilitación disponibles actualmente, la terapia robótica parece ser más eficiente
que la fisioterapia convencional (Krebs et al., 2004; Hogan y Krebs, 2004;
Reinkersmeyer et al., 2004; Lum et al., 2002). Aunque los resultados de la
rehabilitación con robot sean más rápidos a la hora de restaurar la función motora,
todavía quedan algunas cuestiones que resolver con respecto a este tipo de
terapia.
En primer lugar, el efecto de rehabilitación de la terapia robótica es eficiente
solo para los supervivientes de un accidente cerebrovascular que tienen una
capacidad motora relativamente preservada (Dobkin, 2004). Por lo tanto, se debe
poner mayor énfasis en extender las propiedades robóticas para que los pacientes
que sufren parálisis completa puedan disfrutar los beneficios de esta técnica de
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Neuroergonomía
rehabilitación. Otra posibilidad quizás sea la implementación de la estimulación
cerebral no invasiva (véase el Capítulo 5) y la práctica mental dentro de la
rehabilitación robótica. La rehabilitación con práctica mental se basa en que las
imágenes mentales estimulan el área cerebral responsable de la parte del cuerpo
que la persona quiere mover (Rizzolatti y Craighero, 2004; Lotze, et al. 1999).
Además, parece que las técnicas de estimulación cerebral pueden mejorar la
plasticidad sensoriomotora (Di Pino et al., 2014), aunque se requiere más
investigación para evaluar su efectividad concreta para la rehabilitación del
accidente cerebrovascular (Takeuchi y Izumi, 2012).
Una segunda limitación es su alto coste económico actual, a pesar de que
esta técnica garantiza una supervisión menos directa que permite al terapeuta
controlar a varios pacientes al mismo tiempo (Di Pino et al., 2014; Reinkersmeyer
et al., 2004; Hogan y Krebs, 2004; Wagner et al., 2011). En el futuro, esta
rehabilitación debería ser más accesible para una mayor población.
No obstante, dado que el bienestar del paciente debe ser la prioridad,
también es importante tener en cuenta los aspectos psicológicos y éticos al
desarrollar dispositivos robóticos sofisticados. Sin lugar a dudas, con los avances
tecnológicos los ingenieros se acercan cada día más a la creación de robots más
efectivos para maximizar los resultados de la rehabilitación. Sin embargo, esto no
debería ser una excusa para reemplazar la fuerza laboral humana con dispositivos
robóticos en los campos donde el respeto y el cuidado de las personas son
esenciales.
7. Preguntas de estudio
Imagina que eres un superviviente de un accidente cerebrovascular con
hemiparesia. ¿Qué tipo de rehabilitación preferirías: fisioterapia asistida por
robot o fisioterapia convencional? Justifica tu respuesta.
¿Deberían los dispositivos robóticos reemplazar a los humanos cuando se
administra rehabilitación? Si tenemos robots precisos y bien programados,
¿necesitamos que los humanos trabajen en centros de rehabilitación?
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Neuroergonomía
En tu opinión, ¿deberían los robots de rehabilitación mantener la apariencia
actual o deberían obtener una apariencia humanoide?
¿Cuáles son las ventajas potenciales de tener un robot con propiedades de
BCI (brain computer interface) para fines de rehabilitación?
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Neuroergonomía
Glosario de términos
Accidente cerebrovascular
Antropomorfizado
Arousal (activación fisiológica)
Atención
Automatización adaptativa
Carga de trabajo mental
Células ganglionares de la retina intrínsecamente fotosensibles (ipRGC)
Cronotipo
Cuestionario de Fallos Cognitivos (Cognitive Failures Questionnaire - CFQ)
Decremento de Vigilancia
Efecto del valle inquietante
Electroencefalograma, Electroencefalografía (EEG)
Entrenamiento cognitivo
Escala Analógica Visual (VAS)
Escala de actitudes negativas hacia los robots (NARS)
Escala de Somnolencia de Stanford (SSS)
Escala de somnolencia de Karolinska (KSS)
Espectroscopía funcional por rayos cercanos al infrarrojo (NIRS, fNIRS)
Estimulación magnética transcreaneal (TMS)
Estimulación transcraneal directa por corriente continua (tDCS)
Evaluación Fugl-Meyer
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Neuroergonomía
Interfaz cerebro-computadora (BCI)
Luminoterapia
Multitarea
Negatividad asociada al error, error related negativity (ERN)
P300, P3
Potenciales evocados relacionados con eventos (ERP)
Psicología robótica
Pupila
Realidad virtual
Recursos mentales (atencionales, cognitivos)
Rehabilitación asistida por robots
Relajación progresiva de Jacobson
Retroalimentación aumentada
Ritmos circadianos
Robots sociales
Simuladores
Síndrome del trabajador a turnos
Sobrecarga mental
Tarea de la Atención Sostenida a la Respuesta (Sustained Attention to Response
Task - SART)
Técnicas no invasivas de estimulación cerebral
Test de Ejecución Continua (Continuous Performance Test - CPT)
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Neuroergonomía
Test de Vigilancia Psicomotora (Psychomotor Vigilance Test - PVT)
Test del Reloj
Trabajo a turnos
Vigilancia
