Application of Infrared Thermography in the Rehabilitation of Patients in Veterinary Medicine.

Infrared Thermography (IRT) has become an assistance tool in medicine and is used to noninvasively evaluate heat elimination during and after inflammatory processes or during the recovery period. However, its application in veterinary patients undergoing physiotherapy is a field that requires deep research. This review aims to analyze the application of IRT in the monitoring of animal physiotherapy, using the thermal changes that are present in patients undergoing gait or lameness issues (e.g., inflammation, pain, increased local temperature) as a neurobiological basis. Rehabilitation techniques such as acupuncture, physical therapies, thermotherapy, photo-biomodulation, and electrostimulation have been reported to have an anti-inflammatory effect that decreases the amount of local heat production, which is heat that can be recorded with IRT. Therefore, IRT could be used as a complementary tool to evaluate the effectiveness of the therapy, and it is suggested that further studies evaluate the accuracy, sensibility, and sensitivity of IRT.

Validation of a prognostic index in the critically ill newborn / Validación de un índice pronóstico en el recién nacido en estado crítico

Objetivo. Elaborar y validar un modelo pronóstico para evaluar a los pacientes que ingresan a una Unidad de Cuidados Intensivos Neonatales (UCIN). Diseño. Casos y controles anidado en una cohorte. Lugar. UCIN de dos hospitales de tercer nivel y uno de segundo nivel. Pacientes. El estudio se realizó en dos fases (elaboración y validación del modelo respectivamente). En la primera fase se estudiaron 336 recién nacidos, 112 casos (pacientes fallecidos en la UCIN) y 224 controles (pacientes egresados vivos de la UCIN). En la segunda fase se incluyeron 300 pacientes, 100 casos y 200 controles. Mediciones. A cada uno de los pacientes que ingresaron al estudio se les determinaron los factores perinatales, clínicos, paraclínicos, y de co-morbilidad dentro de las primeras 12 horas de haber ingresado. Las variables que mostraron significancia estadística en el análisis bivariado se llevaron a un modelo de regresión logística. Resultados. Las variables que constituyeron el modelo pronóstico fueron edad gestacional x peso al nacer, paO2/FiO2 x saturación de O2, paro cardiaco, malformaciones congénitas mayores, septicemia y exceso de base. En la cohorte de elaboración la sensibilidad del modelo fue 70 por ciento y la especificidad 91 por ciento. En la cohorte de validación la sensibilidad fue 68 por ciento y la especificidad 92 por ciento, el valor predictivo positivo 80 por ciento, el valor predictivo negativo 85 por ciento y la frecuencia de clasificación correcta 84 por ciento. Conclusiones. El índice pronóstico de mortalidad neonatal desarrollado en este estudio demostró ser útil para la evaluación de la mortalidad hospitalaria en recién nacidos críticamente enfermos que ingresan a una UCIN.