cogniTherapy: una Aplicación Web para la Estimulación y Rehabilitación Cognitiva de Pacientes con Párkinson

cogniTherapy: A Web Application for the Cognitive Stimulation and Rehabilitation of Parkinson’s Patients

Contenido principal del artículo

Julián Andrés Salamanca Tellez
Lina Marcela Duque Becerra
Oscar Fernando Bedoya Leiva

Resumen

En el actual escenario de tratamientos no farmacológicos para la enfermedad de Parkinson, las terapias de rehabilitación y estimulación cognitiva han migrado hacia el ámbito digital mediante diversas aplicaciones. Sin embargo, la mayoría de estas plataformas adoptan un enfoque unilateral centrado principalmente en la interacción paciente-aplicación, relegando en gran medida la participación del terapeuta, figura esencial en el proceso terapéutico. Además, muchas de estas aplicaciones no permiten la configuración de los ejercicios. Esto limita enormemente su utilidad ya que pacientes con distintos niveles de funcionamiento cognitivo deben realizar los mismos ejercicios sin tener la posibilidad de adaptar cada actividad de acuerdo a sus necesidades específicas.


En este artículo, se presenta cogniTherapy, un innovador sistema concebido como un espacio virtual de entrenamiento cognitivo para pacientes, así como una herramienta integral de gestión y administración de ejercicios para el terapeuta. Con un total de 15 juegos configurables distribuidos de manera equitativa entre cinco dominios cognitivos diferentes (atención, lenguaje, memoria, funciones ejecutivas y habilidades visoconstructivas), y la implementación de siete módulos clave (dashboard, gestión de pacientes, perfil, biblioteca, galería de juegos, actividades y sesiones), cogniTherapy busca ser una aplicación inclusiva para ambos participantes en el proceso terapéutico: el paciente y el terapeuta. Además, se espera que su enfoque integral ofrezca una experiencia de rehabilitación cognitiva más personalizada y colaborativa. La aplicación cogniTherapy se desarrolló usando lenguajes y tecnología de punta como React, JavaScript, Axios y Phaser 3 en el frontend, y Django REST Framework en el backend. Además, se emplearon herramientas como Jest y Django Test para las pruebas.

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Referencias (VER)

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