Prognostic implications of comorbidity patterns in critically ill COVID-19 patients: A multicenter, observational study

Background The clinical heterogeneity of COVID-19 suggests the existence of different phenotypes with prognostic implications. We aimed to analyze comorbidity patterns in critically ill COVID-19 patients and assess their impact on in-hospital outcomes, response to treatment and sequelae. Methods Multicenter prospective/retrospective observational study in intensive care units of 55 Spanish hospitals. 5866 PCR-confirmed COVID-19 patients had comorbidities recorded at hospital admission; clinical and biological parameters, in-hospital procedures and complications throughout the stay; and, clinical complications, persistent symptoms and sequelae at 3 and 6 months. Findings Latent class analysis identified 3 phenotypes using training and test subcohorts: low-morbidity (n=3385; 58%), younger and with few comorbidities; high-morbidity (n=2074; 35%), with high comorbid burden; and renal-morbidity (n=407; 7%), with chronic kidney disease (CKD), high comorbidity burden and the worst oxygenation profile. Renal-morbidity and high-morbidity had more in-hospital complications and higher mortality risk than low-morbidity (adjusted HR (95% CI): 1.57 (1.34-1.84) and 1.16 (1.05-1.28), respectively). Corticosteroids, but not tocilizumab, were associated with lower mortality risk (HR (95% CI) 0.76 (0.63-0.93)), especially in renal-morbidity and high-morbidity. Renal-morbidity and high-morbidity showed the worst lung function throughout the follow-up, with renal-morbidity having the highest risk of infectious complications (6%), emergency visits (29%) or hospital readmissions (14%) at 6 months (p<0.01). Interpretation Comorbidity-based phenotypes were identified and associated with different expression of in-hospital complications, mortality, treatment response, and sequelae, with CKD playing a major role. This could help clinicians in day-to-day decision making including the management of post-discharge COVID-19 sequelae. Copyright (C) 2022 The Author(s). Published by Elsevier Ltd

Diseño y construcción de un prototipo de potenciostato galvanostato para el laboratorio de corrosión de la escuela de ingeniería metalúrgica

The current circumstances motivate the University as an axis of regional development, to propose alternatives that enable it to develop dynamically and as a manager of its own evolution. It is thus making a first attempt to implement policies of import substitution and strategies to minimize the cost of equipment, (E3T) and of Metallurgical Engineering and Materials Science (EIMCM), are currently developing a project for the construction of UIS equipment, which will allow the completion of laboratory activities and that can be reviewed and repaired on the spot. The present article explains the process followed for the design and construction of a first prototype to be implemented in the corrosion laboratory of the EIMCM, which has been called the Galvanostat Autonomous Power System (SPGA). An Autonomous Galvanostat Potentiostat System is defined as an equipment that allows to perform electrochemical tests for purposes of assessing corrosion in a material; either by supplying a controlled potential difference and by sensing the current flowing through an electrochemical cell (Potentiostat mode) or by supplying a controlled current by sensing the potential difference at the terminals of the cell (Galvanostat mode), automatically recording the values ​​at length of the test, indicating abnormal situations and deactivating the equipment when the conditions so require, also offering the possibility of transmitting the data to a pey and generating the visualization of the data to allow observations and conclusions about the test.Las actuales circunstancias motivan a la Universidad como eje de desarrollo regional, a plantearalternativas que lepermitan desenvolverse con dinamismo y como gestora de su propia evolución.Es así que haciendo un primer intento por aplicar políticas de substitución de importaciones yestrategias para minimizar el costo de equipos, de su mantenimiento y de su reparación, decomún acuerdo las escuelas de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones (E3T) yde Ingeniería Metalúrgica y Ciencia de Materiales (EIMCM), están desarrollando actualmenteun proyecto para la construcción de equipos UIS, que permitan realizar actividades delaboratorios y de investigación que puedan ser revisados y reparados in situ. Elpresente artículoexpone el proceso seguido para el diseño y construcción de un primer prototipo para serimplementado en el laboratorio de corrosión de la EIMCM, el cual se ha denominado SistemaPotenciostato Galvanostato Autónomo (SPGA). Un Sistema Potenciostato Galvanostato Autónomo se define como un equipo que pennite realizarpruebas electroquímicas con propósitos de valorar la corrosión en un material; ya seasuministrando una diferencia de potencial controlada y sensando la corriente que circula através de una celda electroquímica (modo Potenciostato) o suministrando una corrientecontrolada sensando la diferencia de potencial en las terminales de la celda (modo Galvanostato), registrando en fonna automática los valores a lo largo de la prueba, indicandosituaciones anormales y desactivando el equipo cuando las condiciones así lo requieran, ofreciendoademás la posibilidad de transmitir los datos a un pey generar la visualización de los datos parapermitir hacer observaciones y establecer conclusiones acerca de la prueba.

Role of a Chest X-ray Severity Score in a Multivariable Predictive Model for Mortality in Patients with COVID-19: A Single-Center, Retrospective Study

Predicting the mortality risk of patients with Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) can be valuable in allocating limited medical resources in the setting of outbreaks. This study assessed the role of a chest X-ray (CXR) scoring system in a multivariable model in predicting the mortality of COVID-19 patients by performing a single-center, retrospective, observational study including consecutive patients admitted with a confirmed diagnosis of COVID-19 and an initial CXR. The CXR severity score was calculated by three radiologists with 12 to 15 years of experience in thoracic imaging, based on the extent of lung involvement and density of lung opacities. Logistic regression analysis was used to identify independent predictive factors for mortality to create a predictive model. A validation dataset was used to calculate its predictive value as the AUROC. A total of 628 patients (58.1% male) were included in this study. Age ( \u3c 0.001), sepsis ( \u3c 0.001), S/F ratio ( \u3c 0.001), need for mechanical ventilation ( \u3c 0.001), and the CXR severity score ( = 0.005) were found to be independent predictive factors for mortality. We used these variables to develop a predictive model with an AUROC of 0.926 (0.891, 0.962), which was significantly higher than that of the WHO COVID severity classification, 0.853 (0.798, 0.909) (one-tailed -value = 0.028), showing that our model can accurately predict mortality of hospitalized COVID-19 patients

Taller de Proyecto I - SI644 - 202101

Descripción: El curso de especialidad de Taller de Proyecto I, de las carreras de Ciencias de la Computación (CC), Ingeniería de Software (ISW) e Ingeniería de Sistemas de Información (ISI), es de carácter teórico-práctico y está dirigido a los estudiantes del noveno ciclo. Es un curso obligatorio e importante dentro de la formación de los estudiantes pues permite definir el tema, objetivos, alcance y plan de ejecución de su proyecto profesional. El taller se desarrolla bajo la aplicación de trabajos por roles. Propósito: . El curso tiene como propósito que los estudiantes desempeñan una serie de roles para el análisis, diseño, implementación y producción de un sistema de información que permite ejemplificar muy cercano a la realidad, el trabajo profesional que desarrollarán los futuros egresados. Contribuye con el desarrollo de las competencias generales de comunicación oral, pensamiento crítico, razonamiento cuantitativo, pensamiento innovador a nivel de logro 3 y ciudadanía a nivel de logro 2. Así como las competencias específicas (1) Formula y resuelve problemas complejos; (2) Diseño y desarrollo de una solución; (3) Comunicacicón Efectiva; (4) Responsabilidad ética y profesional; (5) Trabajo en equipos multidisciplinarios; (6) Aprendizaje contínuo y autónomo para la carrera de Ciencias de la Computación. Así como las competencias específicas (1) Formula y resuelve problemas complejos; (2) Diseño y desarrollo de una solución; (3) Comunicacicón Efectiva; (4) Responsabilidad ética y profesional; (5) Trabajo en equipos multidisciplinarios; (6) Análisis y emisión de conclusiones; (7) Aprendizaje contínuo y autónomo para las carreras de Ingeniería de Sistemas de Información e Ingeniería de Software

Taller de Proyecto I - SI644 - 202102

Descripción: El curso de especialidad de Taller de Proyecto I, de las carreras de Ciencias de la Computación (CC), Ingeniería de Software (ISW) e Ingeniería de Sistemas de Información (ISI), es de carácter teórico-práctico y está dirigido a los estudiantes del noveno ciclo. Es un curso obligatorio e importante dentro de la formación de los estudiantes pues permite definir el tema, objetivos, alcance y plan de ejecución de su proyecto profesional. El taller se desarrolla bajo la aplicación de trabajos por roles. Propósito: . El curso tiene como propósito que los estudiantes desempeñan una serie de roles para el análisis, diseño, implementación y producción de un sistema de información que permite ejemplificar muy cercano a la realidad, el trabajo profesional que desarrollarán los futuros egresados. Contribuye con el desarrollo de las competencias generales de comunicación oral, pensamiento crítico, razonamiento cuantitativo, pensamiento innovador a nivel de logro 3 y ciudadanía a nivel de logro 2. Así como las competencias específicas (1) Formula y resuelve problemas complejos; (2) Diseño y desarrollo de una solución; (3) Comunicacicón Efectiva; (4) Responsabilidad ética y profesional; (5) Trabajo en equipos multidisciplinarios; (6) Aprendizaje contínuo y autónomo para la carrera de Ciencias de la Computación. Así como las competencias específicas (1) Formula y resuelve problemas complejos; (2) Diseño y desarrollo de una solución; (3) Comunicacicón Efectiva; (4) Responsabilidad ética y profesional; (5) Trabajo en equipos multidisciplinarios; (6) Análisis y emisión de conclusiones; (7) Aprendizaje contínuo y autónomo para las carreras de Ingeniería de Sistemas de Información e Ingeniería de Software