thologies within the basic unit of rehabilitation( UBR) municipal DIF city Ajalpan, Puebla, this information aims at identifying groups age, most frequent pathologies and the definition of study groups, these processes represent the first stage of a research project entitled“ Strengthening Program learning in special education centers with Robot NAO” which aims to create teaching strategies and development of motor skills through the use of Robot NAO as a tool for people with disabilities, at the end of the investigation the impact of this technology in the study groups will be analyzed.
+ Keywords: Special Education and NAO Robot
Introducción
La información es un punto clave para la toma de decisiones y útil como guías para la construcción de conocimientos. En 1969, Robert R. Sokal y F. James Rohlf, en su obra Biometry se aventuraron a predecir que el Análisis de Datos era la especialidad más prometedora de la estadística moderna. Esta disciplina consiste en la búsqueda sistemática de información y de relaciones a través de conjuntos de datos( Gozálvez, 2014). El análisis de los datos que se presentan en este artículo fue a partir de información proporcionada durante los meses de agosto y septiembre de 2016 en la Unidad Básica de Rehabilitación( UBR) del DIF, ubicada en la ciudad de Ajalpan, Puebla. En este lugar se atienden discapacidades motrices en pacientes de diversas edades y géneros. La importancia de realizar este análisis de datos fue conocer las características de los pacientes y poder determinar un grupo control sobre el cual se aplicarán terapias definidas por especialistas en la materia, utilizando al Robot NAO como herramienta, de acuerdo a las capacidades de cada sujeto. La programación de rutinas en el Robot que servirán como terapias en el grupo control, será realizada por alumnos de la carrera de Ingeniería en Sistemas del Instituto Tecnológico Superior de la Sierra Negra de Ajalpan, a través del programa Choregraphe y el lenguaje de programación Python.
estudio, en este método los datos se agruparon según la frecuencia de los valores, con lo que se definió la distribución. La forma de tabular estuvo relacionada con el número de datos en este estudio.
Se realizó una revisión de literatura enfocada a conocer los síntomas y tratamientos para las patologías más recurrentes en este análisis, con el propósito de poder definir las terapias en las que puede ser utilizado el Robot NAO como herramienta de una manera efectiva.
Resultados
A continuación se presenta información sobre los datos recolectados, la cual tiene como objetivo contribuir a la determinación del grupo control sobre el cual se desarrollará la investigación.
Se recolectaron un total de 137 datos individuales, donde 70 de ellos pertenecen a mujeres y 67 a hombres.
Figura 1. Gráfica de pacientes atendidos por género en la Unidad Básica de Rehabilitación.
Otra etapa del análisis fue identificar el número de patologías diferentes que son atendidas en la UBR; el resultado del análisis de esta variable cuantitativa arrojó un total de 89 patologías diferentes, las cuales se atienden durante la semana( lunes a viernes) por personas especializadas en el área de Fisioterapia y Rehabilitación Física.
Material y métodos
La obtención de datos para este estudio se llevó a cabo dentro de la( UBR) del DIF municipal de la ciudad de Ajalpan, Puebla; para este proceso se contó con el apoyo del encargado de esta unidad el L. T. F. José Sánchez Solís. El proceso de recolección de datos se efectuó a través de la revisión de todos los expedientes de los pacientes; de tal forma se identificaron las edades y patologías que presentaban al ingresar o al acudir regularmente a terapias en la UBR. Así, fue posible identificar a toda la población atendida, esto generó una mayor representatividad para este análisis. Es importante mencionar que solamente se tomaron en cuenta, para conformar el grupo de control, a pacientes recurrentes a las terapias, ya que se observó que existían casos de pacientes que no le daban seguimiento a la atención y rehabilitación de la patología que padecían.
Para este análisis de datos se utilizó el Software, Microsoft Excel 2013, con el cual se construyeron tablas y gráficas que se adecuaban mejor a la representación de variables. Con la utilización de esta herramienta se realizó el proceso de conteo y tabulación.
El método para tabular los datos fue a partir de la distribución de frecuencias para variables cualitativas y cuantitativas encontradas en este
Figura 2. Gráfica de patologías atendidas con mayor número de pacientes en la UBR.
Otro aspecto que se identificó fue establecer la distribución de las patologías por intervalos de edad, en donde se detectó que la mayoría de pacientes atendidos son niños, y el segundo grupo que genera representatividad es el de personas entre 45 y 54 años.
Revista Científica 27