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Cruz, M., (2024). El uso de la ecografía en el manejo del dolor en la clínica de pequeños animales [Universidad Nacional Mayor de San Marcos]. https://hdl.handle.net/20.500.12672/22377
Cruz, M., El uso de la ecografía en el manejo del dolor en la clínica de pequeños animales []. PE: Universidad Nacional Mayor de San Marcos; 2024. https://hdl.handle.net/20.500.12672/22377
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Título: El uso de la ecografía en el manejo del dolor en la clínica de pequeños animales
Autor(es): Cruz Saravia, Maria Velia
Asesor(es): Cahua Ugarte, Jacqueline
Palabras clave: Anestesia veterinaria; Ecografía veterinaria; Cirugía - Anestesiología
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.03.01
Fecha de publicación: 2024
Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Resumen: Recopila información actualizada de los avances tecnológicos y metodológicos de la ecografía para el manejo del dolor en la clínica de animales pequeños. Una de las estrategias utilizadas con mayor frecuencia se basa en protocolos de analgesia preventiva multimodal. Al obstruir totalmente la transmisión nociceptiva al sistema nervioso central, los anestésicos locales pueden producir un cierto nivel de analgesia absoluta; esto impide la sensibilización central del dolor y, en consecuencia, el desarrollo de dolor patológico. Sin embargo, un inconveniente es que estos medicamentos deben inyectarse cerca de las estructuras nerviosas para hiperpolarizar eficazmente en la neurona. Los métodos convencionales o a ciegas, que se basan en marcas anatómicas superficiales para identificar las estructuras nerviosas, presentan inconvenientes como la escasa precisión o las posibles lesiones nerviosas. Actualmente, una de las técnicas más seguras y con altas tasas de efectividad es el bloqueo guiado por ecografía, ya que permite observar anatómicamente los nervios, el avance dinámico de la aguja y la distribución instantánea del anestésico. Actualmente, los avances en dispositivos, sondas de ecografía, e incluso tecnologías de software añadidos a ésta, como la impulsada por inteligencia artificial, están aumentando rápidamente.
Enlace al repositorio: https://hdl.handle.net/20.500.12672/22377
Disciplina académico-profesional: Medicina veterinaria
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Medicina Veterinaria. Escuela Profesional de Medicina Veterinaria
Grado o título: Médico Veterinaria
Jurado: Díaz Coahila, Diego; Aguilar Guevara, Ceesar Nilthon
Fecha de registro: 21-jun-2024
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