Ingeniero Civil Eléctrico / La fatiga mental se define como un cambio en los estados fisiológicos y psicológicos que experimenta una persona a medida que realiza una actividad cognitiva de alta demanda por un período de tiempo. Este trabajo de título diseña y aplica una metodología para la confección de un sistema detector de fatiga mental mediante el análisis de la variabilidad del ritmo cardiaco, con el fin de generar una herramienta que ayude a minimizar la tasa de accidentes en operaciones industriales. Dicha metodología contempla la generación de una base de datos con muestras de variabilidades del ritmo cardíaco (HRV), las cuales son extraídas del registro de electrocardiogramas (ECG) a sujetos con diversos niveles de cansancio mental. Para cada uno de los participantes de este estudio, se realiza una toma de muestra tanto al inicio como al final de su jornada laboral, a lo largo de una semana de trabajo, con la finalidad de obtener posibles tendencias en las características analizadas en el HRV, con respecto al transcurso de una jornada, o de la semana. Para lograr un análisis fidedigno entre el grado de cansancio real que tiene cada voluntario, y los cambios fisiológicos vinculados a estos niveles, se registran parámetros cognitivos y contextuales tales como el puntaje obtenido en un test de habilidad mental, las horas dormidas la noche anterior, y el nivel de fatiga mental auto reportado en una escala entre 0 y 10. A partir de estos parámetros, se implementa un sistema de etiquetado de muestras, para caracterizar tanto de forma continua como de forma binaria, el nivel de fatiga mental estimado en cada individuo, dado por las características de las HRV analizadas. Completado este proceso, se analiza en conjunto la relación entre las etiquetas generadas y las características medidas, para posteriormente desarrollar un algoritmo basado en los paradigmas de la inteligencia computacional clasificador del nivel de fatiga mental. Como resultado de esta metodología, se obtienen dos redes neuronales: la primera, entrenada para caracterizar el nivel de fatiga mental en una escala lineal porcentual entre 0 y 100%. La segunda, entrenada para clasificar de forma binaria entre los conjuntos No Fatiga y Fatiga . Para el primer algoritmo se obtuvo una correlación promedio porcentual de 18% entre las características de las muestras y las etiquetas generadas. Para el segundo algoritmo implementado, se obtuvo un promedio para la exactitud, precisión y sensibilidad de 58%, 61% y 83% respectivamente. La principal limitación del presente estudio fue la elección de los mecanismos utilizados para generar el sistema de etiquetado. En específico, la encuesta de auto reporte no contenía preguntas completamente claras para el voluntario, el juego cognitivo evidenció una tasa de aprendizaje que impedía visualizar cambios en los niveles de concentración, y la medición del electroencefalograma (EEG) presentó problemas de conectividad Bluetooth para recibir la data. Adicionalmente, la cantidad de muestras obtenidas se considera insuficiente para entrenar de forma eficaz una red neuronal. Esto sugiere que, para una próxima realización de este estudio, es necesario perfeccionar las herramientas utilizadas en esta metodología, con el fin de poder caracterizar y clasificar de forma más óptima la fatiga mental mediante el análisis de la variabilidad del ritmo cardiaco.

Ingeniera Civil Eléctrica / La detección y predicción de fatiga mental corresponde a un tema en boga, ya que es la causante de muchos accidentes automovilísticos y laborales. Uno de los enfoques para resolver el problema corresponde al uso de movimientos oculares como indicadores fisiológicos; sin embargo, muchas de las soluciones propuestas por parte de la industria no son lo suficientemente tempranas, por lo que aún existen riesgos para los operarios. Este trabajo de memoria corresponde a una primera aproximación a la resolución del problema, en el cual se limitó a trabajar con tareas de lectura, con un agente externo que podría fatigar a los sujetos en cuestión, y una muestra de adolescentes en etapa escolar. De este modo, se implementó un sistema que recibe como entradas información relativa a blinks, fijaciones y sacadas, medidas con un eye tracker EyeLink 1000, y entrega como salida un indicador relacionado con la secuencia principal sacádica. En la etapa de selección de características se utilizó como técnica PLS, y en la estimación, regresión lineal y Filtro de Kalman. Por otro lado, se realizó un análisis de la evolución temporal de los movimientos oculares más relevantes, además de contrastar con el estado del arte, el cual está principalmente enfocado en tareas de conducción. Para este fin se utilizó PCA como técnica de reducción de dimensionalidad. Así, se demostró que, para la gran mayoría de los sujetos en este caso en particular, el indicador elegido presenta un punto de inflexión, con el mínimo en el ~55% de la tarea. Por otra parte, se concluyó que, a medida que avanza el tiempo en la tarea, las sacadas presentan una disminución en frecuencia, lo que puede estar ligado a disminución en la performance y aumento en la carga cognitiva. Asimismo éstas presentan un aumento en velocidad peak, aunque en el último sexto de ésta el comportamiento se revierte, lo que desprende una relación con el estado de fatiga en ese momento de la tarea. También se comprobó que éstas varían en mayor medida que las fijaciones en cuanto aumenta el tiempo de la tarea, y además tienen una relación directa con el agente externo. Por último, si bien las fijaciones no presentan un comportamiento temporal genérico por parte de los sujetos, no estaría demás contrastar esta información con los comportamientos clásicos de los movimientos oculares en lectura de textos. Finalmente, cabe destacar que este trabajo puede usarse como base para determinar un umbral de fatiga e identificar estados de ésta junto con intentos de self-activation. Para esto se debería repetir el experimento adicionando mediciones relacionadas con otros indicadores fisiológicos de fatiga, como lo son EEG y ECG, y así agregar más características al sistema.

Determina el Síndrome de Burnout mediante la aplicación del cuestionario “Maslach Burnout Inventory” en los internos de Obstetricia del Instituto Nacional Materno Perinatal y el Hospital Nacional Docente Madre Niño San Bartolomé - junio 2016. La investigación fue de tipo descriptivo, de corte transversal realizado a internos de Obstetricia (n=61) del Hospital Nacional Docente Madre Niño “San Bartolomé” y el Instituto Nacional Materno Perinatal durante el mes de junio del 2016. La presencia del Síndrome de Burnout fue medido mediante “Maslach Burnout Inventory”, en su versión validada al español, mediante una encuesta autoadministrativa anónima. Se realizó el análisis descriptivo sobre las tres dimensiones del Síndrome de Burnout (Agotamiento Emocional, Despersonalización y Realización Personal). / Tesis

El brote de la COVID-19 fue tomando espacio en el mundo, desencadenándose así en una pandemia que logró la paralización total de todo el mundo. Esto ocasionó que los enfermeros se hayan visto afectado de manera directa, llegando a ocasionar molestias en la salud tanto físico como psicológico tolerando jornadas largas al cuidado de los pacientes hospitalizados por dicha enfermedad, este accionar ha generado problemas en el personal al momento de brindar el cuidado, afectando la salud personal de dicho profesional. El objetivo de la investigación fue determinar el nivel de estimación de la Carga y fatiga mental en trabajadores de enfermería hospitalaria durante la pandemia COVID-19, Chiclayo 2021. Este estudio fue de tipo cuantitativo, con diseño descriptivo, no experimental y transversal. Los sujetos de estudio fueron 86 profesionales de enfermería que laboran en el área de hospitalización del Hospital Regional Lambayeque, la muestra fue de tipo censal. Se utilizó como instrumento el NASA TLX validado con un Alpha de Cronbach de entre 0.61 y 0.98. Durante el proceso de investigación se mantuvieron criterios de rigor ético y científico. El 75% de enfermeros presentaron nivel alto de carga y fatiga mental, se obtuvo un alto nivel en la exigencia física, mental y en el ritmo de la realización de la tarea laboral. Concluyendo que el esfuerzo mental y físico que se da en un largo plazo, elevadas horas de trabajo, alta demanda de pacientes, las edades máximas de los profesionales ocasionan un elevado nivel de carga y fatiga mental.

Una de las principales causas de accidentes vehiculares a nivel mundial es la fatiga y somnolencia en conductores. El sector minero no es ajeno a esta situación ya que en el año 2021 se reportó 2 accidentes vehiculares mortales en carretera donde fallecieron 42 trabajadores mineros que se transportaban en autobuses. La presente tesis describe una solución tecnológica frente a esta problemática la cual es la implementación de un sistema de prevención de fatiga y somnolencia en conductores que se basa en el uso de relojes inteligentes para el monitoreo de calidad de sueño eficiente. Este control de ingeniería consiste en que a cada conductor se le asigna un reloj que se lo coloca al momento de dormir y este dispositivo almacena la información del usuario la cual es transmitida por bluetooth a una Tablet que a su vez envía esta información a un servidor donde esta se procesa en la plataforma de Sleep Intelligence mediante un algoritmo y al final devuelve la información clasificando a cada conductor con su respectivo nivel de riesgo de fatiga y somnolencia (bajo, medio, alto y crítico) e indica su tiempo de sueño eficiente. Estos datos ayudan a los supervisores a tomar medidas de control claras, rápidas y fundamentadas frente a casos críticos y así evitar incidentes de alto potencial. Además, se muestra los resultados obtenidos durante la implementación y uso de relojes inteligentes en la empresa STRACON en proyecto Pierina del periodo de mayo a diciembre 2023. En resumen, esta tesis describe la implementación del sistema de gestión de fatiga y somnolencia basado en el uso de relojes inteligentes cuyo principal objetivo es la eliminación y/o disminución de incidentes ocurridos durante el transporte de personal cuyas causas pudieran ser la fatiga y somnolencia en los conductores. Este sistema demuestra ser un control efectivo y replicable a otras empresas que tengan el objetivo de mejorar la gestión de fatiga y somnolencia en sus conductores.