Recuerdo entrañable de un buen médico y de un médico bueno: Fernando Hernández Navarro

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Error-Correcting Output Codes in the Framework of Deep Ordinal Classification

Automatic classification tasks on structured data have been revolutionized by Convolutional Neural Networks (CNNs), but the focus has been on binary and nominal classification tasks. Only recently, ordinal classification (where class labels present a natural ordering) has been tackled through the framework of CNNs. Also, ordinal classification datasets commonly present a high imbalance in the number of samples of each class, making it an even harder problem. Focus should be shifted from classic classification metrics towards per-class metrics (like AUC or Sensitivity) and rank agreement metrics (like Cohen’s Kappa or Spearman’s rank correlation coefficient). We present a new CNN architecture based on the Ordinal Binary Decomposition (OBD) technique using Error-Correcting Output Codes (ECOC). We aim to show experimentally, using four different CNN architectures and two ordinal classification datasets, that the OBD+ECOC methodology significantly improves the mean results on the relevant ordinal and class-balancing metrics. The proposed method is able to outperform a nominal approach as well as already existing ordinal approaches, achieving a mean performance of RMSE=1.0797 for the Retinopathy dataset and RMSE=1.1237 for the Adience dataset averaged over 4 different architectures

Beneficio de la realización de un taller en gestión emocional para enfermería nefrológica

Los profesionales de enfermería del servicio de nefrología recibieron entrenamiento en gestión emocional mediante un taller de 12 horas centrado en la tecnología relacional de Counselling de amplia aplicabilidad en entornos sanitarios. El objetivo fue evaluar cambios en actitudes en relación a los principios bioéticos y en conocimientos sobre comunicación y gestión emocional antes y después de la implantación del taller. La muestra estaba formada por 63 profesionales del ámbito de la enfermería nefrológica (43 enfermeras y 20 auxiliares de enfermería) para la variable conocimientos y por 23 profesionales para la variable de actitudes (18 enfermeras y 5 auxiliares). Los resultados muestran cambios en implicación con los principios bioéticos (p<0,05) y conocimientos (p<0,001) en la muestr

Secreto profesional y riesgo vital para un tercero identificado: metodología de análisis ético en torno a un caso

Los valores éticos aparecen permanentemente en la práctica clínica. Cuando entran en conflicto, necesitamos metodologías de análisis ético que permitan minimizar el riesgo de error. Presentamos un caso en que el paciente afirma que puede reaccionar matando a su hermano si éste le provoca. El psicólogo vive el conflicto de respetar el secreto profesional o de denunciar el riesgo de agresión a un tercero identificado, bien a la potencial víctima, bien a otros familiares, bien a las autoridades. Entran en conflicto el valor de la confidencialidad -principio de autonomía- y el valor de la salud y la vida de un tercero -principio de no-maleficencia-. Se considera también el análisis de consecuencias. Se analiza el caso desde las perspectivas deontológica, jurídica y bioética utilizando, en este último caso, una metodología racional ampliamente consensuad

An ordinal CNN approach for the assessment of neurological damage in Parkinson’s disease patients

3D image scans are an assessment tool for neurological damage in Parkinson’s disease (PD) patients. This diagnosis process can be automatized to help medical staff through Decision Support Systems (DSSs), and Convolutional Neural Networks (CNNs) are good candidates, because they are effective when applied to spatial data. This paper proposes a 3D CNN ordinal model for assessing the level or neurological damage in PD patients. Given that CNNs need large datasets to achieve acceptable performance, a data augmentation method is adapted to work with spatial data. We consider the Ordinal Graph-based Oversampling via Shortest Paths (OGO-SP) method, which applies a gamma probability distribution for inter-class data generation. A modification of OGO-SP is proposed, the OGO-SP- algorithm, which applies the beta distribution for generating synthetic samples in the inter-class region, a better suited distribution when compared to gamma. The evaluation of the different methods is based on a novel 3D image dataset provided by the Hospital Universitario ‘Reina Sofía’ (Córdoba, Spain). We show how the ordinal methodology improves the performance with respect to the nominal one, and how OGO-SP- yields better performance than OGO-SP

Propiedades psicométricas preliminares de un cuestionario multidimensional de adaptación a la enfermedad para pacientes onco-hematológicos (Cmae-Oh) adaptado a pacientes renales en diálisis (Cmae-Rd)

Este trabajo tiene como objetivo la adaptación de un cuestionario empleado para la evaluación de necesidades y recursos en pacientes con enfermedad onco-hematológica, el CMAE-OH de Arranz y Ulla (2008) a pacientes renales en diálisis. Para ello realizamos tres estudios secuenciales. El primero de ellos es un estudio interjueces, para determinar la validez del cuestionario. El segundo es un estudio piloto para poner a prueba su funcionamiento en pacientes renales. El tercer estudio, consistirá en el empleo de la herramienta en una muestra mayor para determinar las propiedades psicométricas del instrumento. Tras la adaptación del cuestionario, concluimos que la herramienta es útil y adecuada para la evaluación de necesidades y recursos en los pacientes renales en diálisis, así como lo era para el caso de los pacientes oncológicos. Partimos de la adaptación de esta herramienta para iniciar una reflexión acerca de la cercanía, más que el distanciamiento, entre la psicooncología y otras subdisciplinas del ámbito de la Psicología de la Salud como la psiconefrologíaThe aim of this research is to adapt a questionnaire designed for the assessment of needs and resources in patients with onco-haematological diseases – the CMAE-OH- to renal patients under dialysis treatment. We have conducted three different studies. The first one is an inter-judges study to determine the face validity of the tool. The second is a pilot study, to know how the designed tool works when used in renal patients under dialysis. The third study consists of the usage of the questionnaire in a biggest sample to determine the psychometric properties of the tool. After the adaptation of the tool we conclude that the questionnaire we have adapt it is useful to assess needs and resources in renal patients under dialysis, as well as CMAE-OH was when used with oncological patients. On the basis of our study, we reflexionate about the closeness between psychooncology and other subdisciplines in the area of health psychology like psychonephrolog

Empowering the Data Scientist professional profile through competition dynamics

La Ciencia de Datos es el área que comprende el desarrollo de métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento a partir de datos recopilados previamente, con el objetivo de analizar los procedimientos llevados a cabo actualmente. El perfil profesional asociado a este campo es el del Científico de Datos, generalmente llevado a cabo por Ingenieros Informáticos gracias a que las aptitudes y competencias adquiridas durante su formación se ajustan perfectamente a lo requerido en este puesto laboral. Debido a la necesidad de formación de nuevos Científicos de Datos, entre otros fines, surgen plataformas en las que éstos pueden adquirir una amplia experiencia, como es el caso de Kaggle. El principal objetivo de esta experiencia docente es proporcionar al alumnado una experiencia práctica con un problema real, así como la posibilidad de cooperar y competir al mismo tiempo. Así, la adquisición y el desarrollo de las competencias necesarias en Ciencia de Datos se realiza en un entorno altamente motivador. La realización de actividades relacionadas con este perfil ha tenido una repercusión directa sobre el alumnado, siendo fundamental la motivación, la capacidad de aprendizaje y el reciclaje continuo de conocimientos a los que se someten los Ingenieros Informáticos.Data Science is the area that comprises the development of scientific methods, processes, and systems for extracting knowledge from previously collected data, aiming to analyse the procedures being carried out currently. The professional profile associated with this field is the Data Scientist, generally carried out by Computer Engineers as the skills and competencies acquired during their training are perfectly suited to what this job requires. Due to the need for training new Data Scientists, among other goals, there are different emerging platforms where they can acquire extensive experience, such as Kaggle. The main objective of this teaching experience is to provide students with practical experience on a real problem, as well as the possibility of cooperating and competing at the same time. Thus, the acquisition and development of the necessary competencies in Data Science are carried out in a highly motivating environment. The development of activities related to this profile has had a direct impact on the students, being fundamental the motivation, the learning capacity and the continuous recycling of knowledge to which Computer Engineers are subjected

Inclusión. Aula Estable con alumnos/as con discapacidad intelectual: perfil y desarrollo de los alumnos. Una propuesta para alumnos/as del Grado de Pedagogía

Depto. de Investigación y Psicología en EducaciónFac. de EducaciónFALSEsubmitte