VISUEL: un tablero dinámico web para la visualización de datos

Data visualization aims to explore and analyze data quickly, interactively, and intuitively using visual representations. Faced with the constant growth of data in terms of volume and diversity, visualization techniques must confront the challenge of dealing with increasingly large datasets in terms of representation, interaction, and performance. Therefore, these techniques must be able to effectively convey the characteristics of the information space and inspire discovery. In this article, a web dynamic dashboard for data visualization called VISUEL is presented. VISUEL supports multiple coordinated views, integrating visualization techniques such as scatterplots, parallel coordinates, and box plots, and interactive schematic maps to represent information enriched with spatial references. VISUEL is fully interactive, supporting traditional interactions like filtering, selection, brushing and linking, and zooming, among others. It also allows the user to configure the visual representation of their data, by selecting the color and shape of the representations. The usefulness of this tool is illustrated using real-life dataset related to the wine industry in Argentina. Important aspects of the case study are discovered through the construction and analysis of multiple views.La visualización de datos tiene como objetivo explorar y analizar los datos de forma rápida, interactiva e intuitiva mediante representaciones visuales. Ante el constante crecimiento de los datos en términos de volumen y diversidad, las técnicas de visualización deben afrontar el desafío de lidiar con conjuntos de datos cada vez más grandes en términos de representación, interacción y desempeño. Por lo tanto, estas técnicas deben ser capaces de transmitir de manera efectiva las características del espacio de información e inspirar el descubrimiento. En este artículo, se presenta un tablero web dinámico para la visualización de datos llamado VISUEL. VISUEL admite múltiples vistas coordinadas, integrando técnicas de visualización como diagramas de dispersión, coordenadas paralelas, diagramas de caja, y mapas esquemáticos interactivos para representar información enriquecida con referencias espaciales. VISUEL es totalmente interactivo y admite interacciones tradicionales como filtrado, selección, brushing and linking, y zoom, entre otras. También permite al usuario configurar la representación visual de sus datos, seleccionando el color y la forma de las representaciones. La utilidad de esta herramienta se ilustra utilizando datos reales relacionados con la industria del vino en Argentina. Se descubren aspectos importantes del caso de estudio mediante la construcción y el análisis de múltiples vistas.Facultad de Informátic

Análisis visual de datos multidimensionales

El objetivo de la visualización es comunicar información de una manera gráfica, interactiva y comprensible. La visualización de datos multivariados, en particular, es un campo de investigación activo con una gran aplicación en diversas áreas. En el análisis de conjuntos de datos multidimensionales, las cuestiones relacionadas con la detección de eventos, correlaciones, patrones y tendencias, desempeñan un papel cada vez más importante. A medida que aumenta la dimensionalidad de los datos, la realización de una visualización eficaz se vuelve cada vez más compleja ya que muchas técnicas tradicionales solo pueden generar vistas parciales de los datos [3, 11, 12, 13], imposibilitando la detección de posibles relaciones entre todas las variables involucradas en el proceso. Por lo tanto, tener un conjunto de metáforas visuales y técnicas de visualización relacionadas, es muy útil para nuestro análisis. Estas representaciones deben poder transmitir de manera efectiva las características del espacio de información e inspirar el descubrimiento. En este contexto, el objetivo general es contribuir al desarrollo de tecnologías en torno al análisis visual de datos multidimensionales. En esta línea en particular, nos centraremos en la aplicación de estas nuevas tecnologías en el campo de la geología, pero estos métodos son extensibles a diferentes disciplinas.Eje: Computación gráfica, imágenes y visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Post-intervention Status in Patients With Refractory Myasthenia Gravis Treated With Eculizumab During REGAIN and Its Open-Label Extension

OBJECTIVE: To evaluate whether eculizumab helps patients with anti-acetylcholine receptor-positive (AChR+) refractory generalized myasthenia gravis (gMG) achieve the Myasthenia Gravis Foundation of America (MGFA) post-intervention status of minimal manifestations (MM), we assessed patients' status throughout REGAIN (Safety and Efficacy of Eculizumab in AChR+ Refractory Generalized Myasthenia Gravis) and its open-label extension. METHODS: Patients who completed the REGAIN randomized controlled trial and continued into the open-label extension were included in this tertiary endpoint analysis. Patients were assessed for the MGFA post-intervention status of improved, unchanged, worse, MM, and pharmacologic remission at defined time points during REGAIN and through week 130 of the open-label study. RESULTS: A total of 117 patients completed REGAIN and continued into the open-label study (eculizumab/eculizumab: 56; placebo/eculizumab: 61). At week 26 of REGAIN, more eculizumab-treated patients than placebo-treated patients achieved a status of improved (60.7% vs 41.7%) or MM (25.0% vs 13.3%; common OR: 2.3; 95% CI: 1.1-4.5). After 130 weeks of eculizumab treatment, 88.0% of patients achieved improved status and 57.3% of patients achieved MM status. The safety profile of eculizumab was consistent with its known profile and no new safety signals were detected. CONCLUSION: Eculizumab led to rapid and sustained achievement of MM in patients with AChR+ refractory gMG. These findings support the use of eculizumab in this previously difficult-to-treat patient population. CLINICALTRIALSGOV IDENTIFIER: REGAIN, NCT01997229; REGAIN open-label extension, NCT02301624. CLASSIFICATION OF EVIDENCE: This study provides Class II evidence that, after 26 weeks of eculizumab treatment, 25.0% of adults with AChR+ refractory gMG achieved MM, compared with 13.3% who received placebo

Visualización de datos multidimensionales procedentes de las geociencias

En diversas disciplinas, incluidas las Ciencias Geológicas, a menudo se generan grandes volúmenes de datos multidimensionales. Debido a la dimensionalidad y/o volumen de los datos, muchas técnicas tradicionales solo pueden producir una vista parcial de los mismos. Al aumentar considerablemente el número de variables e intentar representar dichos datos en un espacio muy limitado, la tarea del usuario de visualizar; interactuar y analizar posibles relaciones, patrones y tendencias, se vuelve cada vez más compleja. Por ende, es valioso disponer de un conjunto de metáforas visuales y técnicas de visualización para analizar datos con estas características. El objetivo general es promover el desarrollo de tecnologías y soluciones en torno al análisis visual de datos multidimensionales. En particular, nos enfocaremos en la visualización de datos geológicos, con el fin de generar nuevos modelos, técnicas y herramientas para potenciar el análisis y la interpretación de los mismos. Nos centraremos en la aplicación de estas técnicas al campo de la Geología, pero tenga en cuenta que estas técnicas se pueden utilizar en una variedad de disciplinas.Red de Universidades con Carreras en Informátic