Predicción del estado afectivo en el trastorno bipolar
Prediction of crisis in bipolar disorder

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Urgelés Puértolas, Diego (2021) Predicción del estado afectivo en el trastorno bipolar. [Thesis]

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Abstract

El trastorno bipolar es una enfermedad crónica que afecta al estado de ánimo, la actividad y el sueño, con una incidencia relativamente alta en la población. Actualmente su abordaje tiene tasas de efectividad mejorables y supone un importante problema sanitario. Una de las posibles mejorías en su tratamiento sería poder predecir la aparición de crisis modelando el estado afectivo. Esto nos permitiría tratar precozmente los síntomas y minimizar sus consecuencias. Para avanzar en el desarrollo de un modelo del estado afectivo en el trastorno bipolar hemos tomado como base algunas ideas teóricas como son el carácter dinámico de esta enfermedad, la hipótesis de la primacía de la manía y la influencia del ritmo circadiano y el sueño...

Resumen (otros idiomas)

Bipolar disorder is a chronic disease that affects activity and sleep, with a relatively high incidence in the population. Currently its approach has low effectiveness rates, making this disease a major public health problem. One of the improvements in its treatment would be to predict the onset of crisis. This would allow us to treat the symptoms early and minimize their consequences. Our intention is the advance in the development of a model of the affective state in bipolar disorder. For this purpose, we have taken as a base some theoretical ideas such the dynamic nature of this disease, the hypothesis of the primacy of mania and the influence of circadian rhythm and sleep in bipolar disorder...

Item Type:Thesis
Additional Information:

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Medicina, leída el 08/02/2021

Directors:
Directors
Palomo Álvarez, Tomás
López López, Victoria
Ponce Alfaro, Guillermo
Uncontrolled Keywords:Trastorno bipolar
Palabras clave (otros idiomas):Bipolar disorder
Subjects:Medical sciences > Medicine > Psychiatry
ID Code:67047
Deposited On:19 Jul 2021 10:09
Last Modified:19 Jul 2021 10:16

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