EL DOLOR CRONICO Y LA DEPRESION MAYOR SON CAUSAS FUNDAMENTALES DE DISCAPACIDAD Y SUFRIMIENTO EN EL MUNDO. EL DOLOR CRONICO AFECTA A 1.5 MILLONES DE PERSONAS, Y LA DEPRESION MAYOR ES LA CAUSA PRIMERA DE AÑOS VIVIDOS CON DISCAPACIDA...
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Descripción del proyecto
EL DOLOR CRONICO Y LA DEPRESION MAYOR SON CAUSAS FUNDAMENTALES DE DISCAPACIDAD Y SUFRIMIENTO EN EL MUNDO. EL DOLOR CRONICO AFECTA A 1.5 MILLONES DE PERSONAS, Y LA DEPRESION MAYOR ES LA CAUSA PRIMERA DE AÑOS VIVIDOS CON DISCAPACIDAD Y LA TERCERA CAUSA DE ENFERMEDAD EN EL MUNDO. ESTUDIOS DE INVESTIGACION LONGITUDINAL HAN HALLADO UNA ASOCIACION ENTRE EL DOLOR Y LA DEPRESION TAL QUE LA EXPOSICION A DOLOR CRONICO INCREMENTA SIGNIFICATIVAMENTE LA PROBABILIDAD DE DESARROLLAR DEPRESION RECURRENTE. LOS PACIENTES CON DOLOR CRONICO QUE DESARROLLAN DEPRESION PRESENTAN ADEMAS MAYOR SEVERIDAD Y DISCAPACIDAD, Y SON MAS DIFICILES DE DIAGNOSTICAR Y TRATAR, Y SOBRECARGAN LOS SISTEMAS DE SALUD. A PESAR DE QUE EXISTE EVIDENCIA PARA CONSIDERAR UNA INFLUENCIA CAUSAL ENTRE EL DOLOR CRONICO Y LA DEPRESION, NINGUN ESTUDIO HA INVESTIGADO LOS MECANISMOS NEUROFISIOLOGICOS Y PSICOLOGICOS QUE CREAN VULNERABILIDAD A DESARROLLAR DEPRESION EN PACIENTES CON DOLOR CRONICO NI SU RELACION CON MECANISMOS DE ESTRES INFLAMATORIO A NIVEL SISTEMICO. ESTE PROYECTO ESTUDIARA LA RELACION ENTRE LA REPRESENTACION DEL SELF (YO MISMO) Y DE LOS SENTIMIENTOS ASOCIADOS A UNO MISMO, EN DIFERENTES CONTEXTOS EVALUADOS MEDIANTE TAREAS EXPERIMENTALES, USANDO RESONANCIA MAGNETICA Y APLICANDO TECNICAS DE MACHINE LEARNING Y PATTERN ANALISIS (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) A LOS DATOS DE NEUROIMAGEN, CON EL FIN DE IDENTIFICAR MECANISMOS NEUROFISIOLOGICOS DE VULNERABILIDAD A LA DEPRESION EN PACIENTES CON DOLOR CRONICO. EL PRESENTE PROYECTO TIENE ADEMAS EL OBJETIVO DE EVALUAR LA RELACION ENTRE LA EXPRESION DE LOS MARCADORES CEREBRALES DE VULNERABILIDAD A LA DEPRESION DESARROLLADOS Y MARCADORES DE RESPUESTA SISTEMICA DE INFLAMACION MEDIANTE EL CULTIVO Y ANALISIS DE MUESTRAS DE SANGRE. DE FORMA MAS GENERAL, ESTE PROYECTO PRETENDE IDENTIFICAR, A TRAVES DE UN ESTUDIO DETALLADO DE LAS REPRESENTACIONES DEL SELF QUE UNO MISMO ALBERGA, MARCADORES CEREBRALES DE DEPRESION FUTURA EN PACIENTES CON DOLOR, MEDIBLES Y REPRODUCIBLES EN NUEVOS PACIENTES Y QUE SE PUEDAN EVALUAR EN ESTUDIOS POSTERIORES. A LARGO PLAZO, LA IDENTIFICACION TEMPRANA DE MARCADORES PATOFISIOLOGICOS INTERPRETABLES Y REPRODUCIBLES, PREDICTIVOS DE CLINICA FUTURA DE DEPRESION, PODRA OFRECER DIANAS PARA EL TRATAMIENTO, Y UN MEJOR ENTENDIMIENTO DE LOS SUSTRATOS DE LA PATOLOGIA COMORBIDA, LO CUAL RESULTARA EN UNA MAYOR PROBABILIDAD DE CONSEGUIR MEJORIA CLINICA Y REMISION EN PACIENTES CONCRETOS. DOLOR CRONICO\NEUROCIENCIA AFECTIVA\MARCADORES CEREBRALES DE PRECISION\PREDICCION\MACHINE LEARNING\FMRI\SELF\DEPRESION
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