A multicriteria approach to manage credit risk under strict uncertainty

Assessing the ability of applicants to repay their loans is generally recognized as a critical task in credit risk management. Credit managers rely on financial and market information, usually in the form of ratios, to estimate the quality of credit applicants. However, there is no guarantee that a given set of ratios contains the information needed for credit classification. Decision rules under strict uncertainty aim to mitigate this drawback. In this paper, we propose the use of a moderate pessimism decision rule combined with dimensionality reduction techniques and compromise programming. Moderate pessimism ensures that neither extreme optimistic nor pessimistic decisions are taken. Dimensionality reduction from a set of ratios facilitates the extraction of the relevant information. Compromise programming allows to find a balance between quality of debt and risk concentration. Our model produces two critical outputs: a quality assessment and the optimum allocation of funds. To illustrate our multicriteria approach, we include a case study on 29 firms listed in the Spanish stock market. Our results show that dimensionality reduction contributes to avoid redundancy and that quality-diversification optimization is able to produce budget allocations with a reduced number of firms

Encompassing statistically unquantifiable randomness in goal programming: an application to portfolio selection

[EN] Random events make multiobjective programming solutions vulnerable to changes in input data. In many cases statistically quantifiable information on variability of relevant parameters may not be available for decision making. This situation gives rise to the problem of obtaining solutions based on subjective beliefs and a priori risk aversion to random changes. To solve this problem, we propose to replace the traditional weighted goal programming achievement function with a new function that considers the decision maker's perception of the randomness associated with implementing the solution through the use of a penalty term. This new function also implements the level of a priori risk aversion based around the decision maker's beliefs and perceptions. The proposed new formulation is illustrated by means of a variant of the mean absolute deviation portfolio selection model. As a result, difficulties imposed by the absence of statistical information about random events can be encompassed by a modification of the achievement function to pragmatically consider subjective beliefs.Open Access funding provided thanks to the CRUE-CSIC agreement with Springer Nature. s This work is devoted to the memory of Professor Enrique Ballestero for his selfess dedication to it.Bravo Selles, M.; Jones, D.; Pla Santamaría, D.; Salas-Molina, F. (2022). Encompassing statistically unquantifiable randomness in goal programming: an application to portfolio selection. Operational Research (Online). 22(5):5685-5706. https://doi.org/10.1007/s12351-022-00713-156855706225Abdelaziz FB, Aouni B, El Fayedh R (2007) Multi-objective stochastic programming for portfolio selection. Eur J Oper Res 177(3):1811–1823Abdelaziz FB, El Fayedh R, Rao A (2009) A discrete stochastic goal program for portfolio selection: the case of united arab emirates equity market. INFOR Inf Syst Op Res 47(1):5–13Aouni B, La Torre D (2010) A generalized stochastic goal programming model. Appl Math Comput 215(12):4347–4357Aouni B, Ben Abdelaziz F, La Torre D (2012) The stochastic goal programming model: theory and applications. J Multi-Criteria Decis Anal 19(5–6):185–200Arrow KJ (1965) Aspects of the theory of risk-bearing. Academic Bookstore, HelsinkiBallestero E (1997) Utility functions: a compromise programming approach to specification and optimization. J Multi-Criteria Decis Anal 6(1):11–16Ballestero E (2001) Stochastic goal programming: a mean-variance approach. Eur J Op Res 131(3):476–481Ballestero E, Pla-Santamaria D (2004) Selecting portfolios for mutual funds. Omega 32(5):385–394Ballestero E, Romero C (1998) Multiple criteria decision making and its applications to economic problems. Kluwer Academic Publishers, DordrechtBallestero E, Bravo M, Pérez-Gladish B, Arenas-Parra M, Pla-Santamaria D (2012) Socially responsible investment: a multicriteria approach to portfolio selection combining ethical and financial objectives. Eur J Op Res 216(2):487–494Bhamra HS, Uppal R (2006) The role of risk aversion and intertemporal substitution in dynamic consumption-portfolio choice with recursive utility. J Econ Dyn Control 30(6):967–991Bilbao-Terol A, Jiménez M, Arenas-Parra M (2016) A group decision making model based on goal programming with fuzzy hierarchy: an application to regional forest planning. Ann Op Res 245(1–2):137–162Branke J, Deb K, Miettinen K, Slowiński R (2008) Multiobjective optimization: interactive and evolutionary approaches. Springer Science & Business Media, BerlinBravo M, Gonzalez I (2009) Applying stochastic goal programming: a case study on water use planning. Eur J Op Res 196(3):1123–1129Charnes A, Collomb B (1972) Optimal economic stabilization policy: linear goal-programming models. Soc-Econ Plan Sci 6:431–435Charnes A, Cooper WW (1957) Management models and industrial applications of linear programming. Manag Sci 4(1):38–91Charnes A, Cooper WW, Ferguson RO (1955) Optimal estimation of executive compensation by linear programming. Manag Sci 1(2):138–151Cheridito P, Summer C (2006) Utility maximization under increasing risk aversion in one-period models. Finance Stoch 10(1):147–158Choobineh M, Mohagheghi S (2016) A multi-objective optimization framework for energy and asset management in an industrial microgrid. J Clean Prod 139:1326–1338Debreu G (1960) Topological methods in cardinal utility theory. In: Mathematical Methods in the Social Sciences. Standford University Press, StandfordDíaz-Madroñero M, Mula J, Jiménez M (2014) Fuzzy goal programming for material requirements planning under uncertainty and integrity conditions. Int J Prod Res 52(23):6971–6988Elbasha EH (2005) Risk aversion and uncertainty in cost-effectiveness analysis: the expected-utility, moment-generating function approach. Health Econ 14(5):457–470Ewald CO, Yang Z (2008) Utility based pricing and exercising of real options under geometric mean reversion and risk aversion toward idiosyncratic risk. Math Methods Op Res 68(1):97–123Gass SI (1986) A process for determining priorities and weights for large-scale linear goal programmes. J Op Res Soc 37(8):779–785Ghahtarani A, Najafi AA (2013) Robust goal programming for multi-objective portfolio selection problem. Econ Model 33:588–592Gollier C (2001) The economics of risk and time. MIT press, CambridgeGonzález-Pachón J, Romero C (2016) Bentham, Marx and Rawls ethical principles: in search for a compromise. Omega 62:47–51González-Pachón J, Diaz-Balteiro L, Romero C (2019) A multi-criteria approach for assigning weights in voting systems. Soft Comput 23(17):8181–8186Grigoroudis E, Orfanoudaki E, Zopounidis C (2012) Strategic performance measurement in a healthcare organisation: a multiple criteria approach based on balanced scorecard. Omega 40(1):104–119Hanks RW, Weir JD, Lunday BJ (2017) Robust goal programming using different robustness echelons via norm-based and ellipsoidal uncertainty sets. Eur J Op Res 262(2):636–646Ignizio JP (1999) Illusions of optimality. Eng Optim 31(6):749–761Jiménez M, Bilbao-Terol A, Arenas-Parra M (2018) A model for solving incompatible fuzzy goal programming: an application to portfolio selection. Int Trans Op Res 25(3):887–912Johansson-Stenman O (2010) Risk aversion and expected utility of consumption over time. Games Econ Behav 68(1):208–219Jones D (2011) A practical weight sensitivity algorithm for goal and multiple objective programming. Eur J Op Res 213(1):238–245Jones D, Tamiz M (2010) Practical goal programming. Springer, New YorkKallberg JG, Ziemba WT (1983) Comparison of alternative utility functions in portfolio selection problems. Manag Sci 29(11):1257–1276Kihlstrom R (2009) Risk aversion and the elasticity of substitution in general dynamic portfolio theory: consistent planning by forward looking, expected utility maximizing investors. J Math Econ 45(9–10):634–663Kluyver T, Ragan-Kelley B, Pérez F, Granger BE, Bussonnier M, Frederic J, Kelley K, Hamrick JB, Grout J, Corlay S, et al (2016) Jupyter notebooks-a publishing format for reproducible computational workflows. In: ELPUB, pp. 87–90Konno H, Yamazaki H (1991) Mean-absolute deviation portfolio optimization model and its applications to tokyo stock market. Manag Sci 37(5):519–531Kraft D (1988) A software package for sequential quadratic programming. Forschungsbericht- Deutsche Forschungs- und Versuchsanstalt fur Luft- und Raumfahrt 28Krantz D, Luce D, Suppes P, Tversky A (1971) Foundations of measurement: geometrical, threshold, and probabilistic representations. Academic Press, New YorkKuchta D (2004) Robust goal programming. Control Cybern 33(3):501–510Langlais E (2005) Willingness to pay for risk reduction and risk aversion without the expected utility assumption. Theory Decis 59(1):43–50Markowitz H (1952) Portfolio selection. J Financ 7(1):77–91Masri H (2017) A multiple stochastic goal programming approach for the agent portfolio selection problem. Ann Op Res 251(1–2):179–192Matthews LR, Guzman YA, Floudas CA (2018) Generalized robust counterparts for constraints with bounded and unbounded uncertain parameters. Comput Chem Eng 116:451–467McCarl BA, Bessler DA (1989) Estimating an upper bound on the pratt risk a version coefficient when the utility function is unknown. Aust J Agric Econ 33:56Messaoudi L, Aouni B, Rebai A (2017) Fuzzy chance-constrained goal programming model for multi-attribute financial portfolio selection. Ann Op Res 251(1–2):193–204Miettinen K, Ruiz F, Wierzbicki AP (2008) Introduction to multiobjective optimization: interactive approaches. In: Multiobjective Optimization. Springer, Berlin, pp 27–57Muñoz MM, Ruiz F (2009) ISTMO: an interval reference point-based method for stochastic multiobjective programming problems. Eur J Op Res 197(1):25–35Muñoz MM, Luque M, Ruiz F (2010) Interest: a reference-point-based interactive procedure for stochastic multiobjective programming problems. OR Spectr 32(1):195–210Oliveira R, Zanella A, Camanho AS (2019) The assessment of corporate social responsibility: the construction of an industry ranking and identification of potential for improvement. Eur J Op Res 278(2):498–513Pratt JW (1964) Risk aversion in the small and in the large. Econometrica 32(1–2):122–136Romero C (1991) Handbook of critical issues in goal programming. Pergamon Press, OxfordSalas-Molina F, Rodríguez-Aguilar JA, Pla-Santamaria D (2018) Boundless multiobjective models for cash management. Eng Econ 63(4):363–381Schechter L (2007) Risk aversion and expected-utility theory: a calibration exercise. J Risk Uncertain 35(1):67–76Tamiz M, Jones D (1996) Goal programming and pareto efficiency. J Inf Optim Sci 17(2):291–307Tsionas MG (2019) Multi-objective optimization using statistical models. Eur J Op Res 276(1):364–378Woerheide W, Persson D (1993) An index of portfolio diversification. Financ Serv Rev 2(2):73–85Xu Y, Yeh CH (2012) An integrated approach to evaluation and planning of best practices. Omega 40(1):65–78Zadeh LA (1965) Fuzzy sets. Inf Control 8(3):338–35

A multicriteria approach to manage credit risk under strict uncertainty

[EN] Assessing the ability of applicants to repay their loans is generally recognized as a critical task in credit risk management. Credit managers rely on financial and market information, usually in the form of ratios, to estimate the quality of credit applicants. However, there is no guarantee that a given set of ratios contains the information needed for credit classification. Decision rules under strict uncertainty aim to mitigate this drawback. In this paper, we propose the use of a moderate pessimism decision rule combined with dimensionality reduction techniques and compromise programming. Moderate pessimism ensures that neither extreme optimistic nor pessimistic decisions are taken. Dimensionality reduction from a set of ratios facilitates the extraction of the relevant information. Compromise programming allows to find a balance between quality of debt and risk concentration. Our model produces two critical outputs: a quality assessment and the optimum allocation of funds. To illustrate our multicriteria approach, we include a case study on 29 firms listed in the Spanish stock market. Our results show that dimensionality reduction contributes to avoid redundancy and that quality-diversification optimization is able to produce budget allocations with a reduced number of firms.Pla Santamaría, D.; Bravo Selles, M.; Reig-Mullor, J.; Salas-Molina, F. (2021). A multicriteria approach to manage credit risk under strict uncertainty. Top. 29(2):494-523. https://doi.org/10.1007/s11750-020-00571-0S494523292Abdi H, Williams LJ (2010) Principal component analysis. Wiley Interdiscip Reviews Comput Stat 2(4):433–459Adams W, Einav L, Levin J (2009) Liquidity constraints and imperfect information in subprime lending. Am Econ Rev 99(1):49–84Altman EI (1968) Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. J Financ 23(4):589–609Altman EI, Iwanicz-Drozdowska M, Laitinen EK, Suvas A (2016) Financial and non-financial variables as long-horizon predictors of bankruptcy. J Credit Risk 12(4):49–78Angilella S, Mazzù S (2015) The financing of innovative smes: a multicriteria credit rating model. Eur J Oper Res 244(2):540–554Armor DJ (1973) Theta reliability and factor scaling. Sociol Methodol 5:17–50Avery RB, Bostic RW, Calem PS, Canner GB (2000) Credit scoring: statistical issues and evidence from credit-bureau files. Real Estate Econ 28(3):523–547Ballestero E (2002) Strict uncertainty: a criterion for moderately pessimistic decision makers. Decis Sci 33(1):87–108Ballestero E (2006) Ranking alternatives from the decision maker’s preferences: an approach based on utility and the notion of marginal action. J Oper Res Soc Jpn 49(1):49–65Ballestero E, Pla-Santamaria D (2004) Selecting portfolios for mutual funds. Omega 32(5):385–394Ballestero E, Romero C (1998) Multiple criteria decision making and its applications to economic problems. Kluwer Academic Publishers, DordrechtBallestero E, Günther M, Pla-Santamaria D, Stummer C (2007) Portfolio selection under strict uncertainty: a multi-criteria methodology and its application to the frankfurt and vienna stock exchanges. Eur J Oper Res 181(3):1476–1487Bartlett MS (1937) Properties of sufficiency and statistical tests. Proc R Soc Lond Ser A Math Phys Sci 160(901):268–282Bellman R (1957) Dynamic programming. Princeton University Press, New JerseyBravo M, Pla-Santamaria D (2012) Evaluating loan performance for bank offices: a multicriteria decision-making approach. Inf Syst Oper Res 50(3):127–133Breeden JL (2016) Incorporating lifecycle and environment in loan-level forecasts and stress tests. Eur J Oper Res 255(2):649–658Carmines EG, Zeller RA (1979) Reliability and validity assessment. Quantitative applications in the social sciences. SAGE, Thousand OaksCerny BA, Kaiser HF (1977) A study of a measure of sampling adequacy for factor-analytic correlation matrices. Multivar Behav Res 12(1):43–47Chen M-Y (2014) Using a hybrid evolution approach to forecast financial failures for taiwan-listed companies. Quant Financ 14(6):1047–1058Conway JM, Huffcutt AI (2003) A review and evaluation of exploratory factor analysis practices in organizational research. Organ Res Methods 6(2):147–168Doumpos M, Zopounidis C (2011) A multicriteria outranking modeling approach for credit rating. Decis Sci 42(3):721–742Edelberg W (2006) Risk-based pricing of interest rates for consumer loans. J Monet Econ 53(8):2283–2298Einav L, Jenkins M, Levin J (2012) Contract pricing in consumer credit markets. Econometrica 80(4):1387–1432Einav L, Jenkins M, Levin J (2013) The impact of credit scoring on consumer lending. Rand J Econ 44(2):249–274Elisabetsky R (1976) Um modelo matemático para decisões de crédito no banco comercial. PhD thesis, Dissertação (Mestrado)–Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São PauloEriksson K, Jonsson S, Lindbergh J, Lindstrand A (2014) Modeling firm specific internationalization risk: an application to banks’ risk assessment in lending to firms that do international business. Int Bus Rev 23(6):1074–1085Fabrigar LR, Wegener DT, MacCallum RC, Strahan EJ (1999) Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychol Methods 4(3):272Falangis K (2007) The use of MSD model in credit scoring. Oper Res Int J 7(3):481–503Ford JK, MacCallum RC, Tait M (1986) The application of exploratory factor analysis in applied psychology: a critical review and analysis. Pers Psychol 39(2):291–314Freeman L, Hamilton D (2002) A dream deferred or realized: the impact of public policy on fostering black homeownership in new york city throughout the 1990’s. Am Econ Rev 92(2):320–324George W, Snedecor CWG (1989) Statistical methods. Iowa State University Press, IowaJory SR, Ngo TN, Wang D (2016) Credit ratings and the premiums paid in mergers and acquisitions. J Empir Financ 39:93–104Kaiser HF (1958) The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika 23(3):187–200Kaiser HF (1974) An index of factorial simplicity. Psychometrika 39(1):31–36Kanitz S (1974) Como prever falencias de empresas. Revista de Negocios Em Exame, Dezembro, pp 95–102Kantardzic M (2011) Data mining: concepts, models, methods, and algorithms. Wiley, New YorkKealhofer S (1993) Portfolio management of default risk. KMV Corporation, San FranciscoLaplace P-S (1825) Essai philosophique sur les probabilités. H. Remy, ParisLegault, J. and Score, A. (1987). Ca score. warning system for small business failures. Bilanas, June, pages 29–31Li H, Hong L-Y, Zhou Q, Yu H-J (2015) The assisted prediction modelling frame with hybridisation and ensemble for business risk forecasting and an implementation. Int J Syst Sci 46(11):2072–2086Magee S (2013) The effect of foreign currency hedging on the probability of financial distress. Account Financ 53(4):1107–1127McQuown J (1993) Market versus accounting-based measures of default risk. KMV Corporation, San FranciscoMencía J (2012) Assessing the risk-return trade-off in loan portfolios. J Bank Financ 36(6):1665–1677Merton RC (1974) On the pricing of corporate debt: the risk structure of interest rates. J Financ 29(2):449–470Mester LJ (1997) What’s the point of credit scoring? Bus Rev 3(Sep/Oct):3–16Nunnally JC, Bernstein I (1994) Psychometric theory (McGraw-Hill Series in Psychology), vol 3. McGraw-Hill, New YorkSaunders D, Xiouros C, Zenios SA (2007) Credit risk optimization using factor models. Ann Oper Res 152(1):49–77Sengupta R, Bhardwaj G (2015) Credit scoring and loan default. Int Rev Financ 15(2):139–167Shi J, Xu B (2016) Credit scoring by fuzzy support vector machines with a novel membership function. J Risk Financ Manag 9(4):13Sirignano J, Giesecke K (2019) Risk analysis for large pools of loans. Manag Sci 65(1):107–121Sirignano JA, Tsoukalas G, Giesecke K (2016) Large-scale loan portfolio selection. Oper Res 64(6):1239–1255Spector PE (1992) Summated rating scale construction: An introduction, vol 82. Sage, Newbury ParkSpringate GL (1978) Predicting the possibility of failure in a Canadian firm: a discriminant analysis. PhD thesis, Simon Fraser UniversityThomas LC (2009) Consumer credit models: pricing, profit and portfolios: pricing, profit and portfolios. Oxford University Press, OxfordVasicek O (1984) The philosophy of credit valuation: the credit valuation model. KMV Corporation, San FranciscoWald A (1950) Statistical decision functions. Wiley, New YorkWang J, Wang J (2015) Forecasting stock market indexes using principle component analysis and stochastic time effective neural networks. Neurocomputing 156:68–78Weber O (2012) Environmental credit risk management in banks and financial service institutions. Bus Strate Environ 21(4):248–263Woerheide W, Persson D (1992) An index of portfolio diversification. Financ Serv Rev 2(2):73–85Yu P-L (1985) Multiple-criteria decision making: concepts, techniques, and extensions. Plenum Press, New YorkZeleny M (1973) Compromise programming. In: Cochrane JL, Zeleny M (eds) Multiple criteria decision making. University of South Carolina Press, Columbia, pp 262–301Zeleny M (1982) Multiple criteria decision making. McGraw-Hill, New Yor

Derivación de valores económicos de la producción de leche de bovinos en la parroquia Mulaló utilizando funciones de beneficio.

Due to lack of a genetic improvement plan for bovines Ecuador, the poor farmers management and low knowledge in their farms, milk production is inefficient, therefore, a descriptive research has been conducted in order to determine the economic values of bovine milk production on Cotopaxi province, Latacunga city - Mulaló parish, which is set to be genetic baseline of improvement project. The research included 235 bovines from 34 producers to whom the project was socialized to strengthen and discuss key points to be developed, and data collection was applied to the owners through surveys of each cattle. As a result, 132 cattle are producing cows (56.2%), female sex (95.3%), Holstein predominates the parish (79.3%), daily weight gain (800 g/day), negative to California mastitis test (84.6%), most purchased feed green banana (30%), balanced with (26%); milk costs range from 0.38 to 0.43 cents at the parish. At the end of data collection, selection of criteria were determined by the gain weight, density and open days. This research is the basis for genetic selection of criteria associated to cattle production systems and selecting the best cattle for genetic improvement.Por la falta de un plan de mejoramiento genético en bovinos en Ecuador, la mala administración de los ganaderos y el desconocimiento en sus predios, la producción de leche es ineficiente, por lo tanto, se realizó una investigación descriptiva para determinar los valores económicos de una producción lechera bovina en la provincia de Cotopaxi, en la ciudad de Latacunga, en la parroquia de Mulaló, la cual será la línea base del proyecto de mejora genética. En la investigación se incluyeron a 235 bovinos, de 34 productores a quienes se socializó el proyecto para afianzar y discutir puntos claves a desarrollar, se aplicó la toma de datos a los propietarios mediante encuestas de cada una de sus cabezas de ganado. Dando como resultado, 132 bovinos son vacas productoras (56,2%), sexo hembra (95,3%), Holstein predomina la parroquia (79,3%), ganancia de peso diario (800 g/día), negativos al california mastitis test (84,6%), alimento más comprado plátano verde (30%), balanceado con un (26%), los costos de la leche van de 0,38 a 0,43 ctvs dentro de la parroquia. Al finalizar la recolección de datos se determinó los criterios de selección siendo, ganancia de peso, densidad y días abiertos. Esta investigación es la base para la toma de criterios de selección genética, asociada a la economía de los sistemas de producción del ganado bovino y seleccionar los mejores bovinos para el mejoramiento genético

Valor pronóstico de la concentración sérica de lactato de los receptores de trasplante cardiaco urgente: subanálisis del estudio multicéntrico español ASIS-TC

[Abstract] Introduction and objectives. To study the prognostic value of serum lactate in patients under temporary preoperative mechanical circulatory support who underwent urgent heart transplant. Methods. We conducted a subanalysis of a Spanish multicenter registry recording data on patients under temporary mechanical circulatory support listed for highly urgent heart transplant from 2010 to 2015. Participants selected for the present study were those who received a transplant and who had known preoperative serum lactate levels. The main study outcome was 1-year survival after transplant. Results. A total of 177 heart transplant recipients were studied; preoperatively, 90 were supported on venoarterial extracorporeal membrane oxygenation, 51 on temporary left ventricular assist devices, and 36 on temporary biventricular assist devices. Preoperative hyperlactatemia (≥ 2 mmol/L) was present in 44 (25%) patients. On multivariable analysis, pretransplant serum lactate was identified as an independent predictor of 1-year posttransplant survival (adjusted HR per 0.1 mmol/L, 1.02; 95%CI, 1.01-1.03; P = .007). One-year posttransplant survival was 53.1% (95%CI, 45.3-60.9) in patients with preoperative hyperlactatemia and 75.6% (95%CI, 71.8-79.4) in those without preoperative hyperlactatemia (adjusted HR, 1.94; 95%CI, 1.04-3.63; P = .039). Preoperative hyperlactatemia correlated with adverse outcomes in patients supported with extracorporeal membrane oxygenation, but not in patients supported on ventricular assist devices. Conclusions. Preoperative serum lactate is a strong independent predictor of worse outcomes in patients undergoing urgent heart transplant on short-term mechanical circulatory support.[Resumen] Introducción y objetivos. Analizar el impacto del lactato sérico en receptores de trasplante cardiaco urgente en asistencia circulatoria mecánica de corta duración preoperatoria. Métodos. Se realizó un subanálisis de un registro multicéntrico español basado en pacientes incluidos en «urgencia grado 0» para trasplante cardiaco con asistencia circulatoria mecánica preoperatoria de corta duración entre 2010 y 2015. Se seleccionó a los receptores de trasplante con cifras preoperatorias de lactato conocidas. El desenlace principal fue la supervivencia 1 año tras el trasplante. Resultados. Se estudió a 177 receptores de trasplante cardiaco urgente, de los que 90 necesitaron asistencia preoperatoria con oxigenador extracorpóreo de membrana venoarterial, 51 con asistencia ventricular izquierda y 36 con asistencia biventricular. De ellos, 44 (25%) presentaban hiperlactatemia antes del trasplante (≥ 2 mmol/l). En el análisis multivariable, la cifra de lactato sérico resultó predictora independiente de mortalidad tras el trasplante (cada 0,1 mmol/l, HR ajustada = 1,02; IC95%, 1,01-1,03; p = 0,007). La supervivencia estimada al año del trasplante cardiaco fue del 53,1% (IC95%, 45,3-60,9) en los pacientes con hiperlactactemia preoperatoria y el 75,6% (IC95%, 71,8-79,4) en los pacientes sin hiperlactatemia (HR ajustada = 1,94; IC95%, 1,04-3,63; p = 0,039). El impacto pronóstico de la hiperlactatemia fue significativo en los pacientes asistidos con oxigenador extracorpóreo de membrana venoarterial, pero no en aquellos con dispositivos de asistencia ventricular. Conclusiones. Los valores preoperatorios de ácido láctico son un potente factor pronóstico independiente en receptores de trasplante cardiaco urgente

Técnicas lúdicas para involucrar y adaptar el aprendizaje a las nuevas generaciones de estudiantes de Tecnología Farmacéutica: gamificación

El concepto de gamificación está relacionado con el uso de la mecánica del divertimento propia de los juegos en contextos ajenos a éstos, con el fin de que las personas adopten en dichos contextos aspectos positivos de comportamiento relacionados con los juegos (Popkin, 2010). La gamificación sirve para hacer el ámbito de aplicación más atractivo, aprovechando la predisposición psicológica que tienen las personas cuando están jugando. El proyecto se centra en la aplicación de la gamificación en el ámbito de la docencia universitaria de Tecnología Farmacéutica y pretende una definición de rasgos y criterios para adaptar la gamificación, como herramienta de aprendizaje, al perfil del estudiante con el fin de fomentar en mayor medida su participación dinámica en la adquisición de competencias. Estas técnicas pueden estar al alcance del alumno de forma presencial, semipresencial e incluso virtualizada. Además, los juegos son un buen vehículo para que personas de distinta índole puedan compartir una actividad. La gamificación no sólo es dejar constancia o generar ranking. A veces es simplemente hacer que el usuario se lo pase bien, se divierta y relacione las acciones de estudio o trabajo con su concepto de ocio, para que adopte una actitud favorable y proactiva en aquéllas que favorezca su ejecución. Se trata de buscar estrategias de recompensa, no solo competitivas, sino también colaborativas que faciliten el fomento de la igualdad o la inclusión, y de consecución de tareas intermedias, alentando a los usuarios a no decaer en el empeño de las siguientes, de forma entretenida. Los juegos son un buen vehículo para que personas de distinta índole puedan compartir una actividad. En este entorno, se encuentra el presente proyecto que plantea de forma novedosa un aspecto de gamificación en Farmacia. Se pretende implicar a distintos estamentos de la comunidad universitaria: PDI, PAS y Estudiantes de pre y posgrado. Se busca poder diseñar, mediante gamificación, no solo herramientas de aprendizaje, sino también herramientas de adquisición de competencias transversales de aplicación en aprendizaje-servicio o en la adquisición de conciencia de los riesgos y problemas medioambientales que conllevan las actividades en laboratorios

Learning analytics en Farmacia siguiendo el "rastro" de estudiantes de Tecnología Farmacéutica: primera experiencia para indagar en su potencial transformador, relacionado con el aprendizaje personalizado y adaptativo a una generación Y-Z

El presente proyecto es consecuencia de la asistencia a las Jornadas organizadas por la UCM “Las TIC en la Enseñanza II: Innovación en el Aula”. Se generaron muchas inquietudes y muchas ideas. De todas ellas, el grupo de innovación docente consolidado, que plantea el presente proyecto, ha decidido explotar las herramientas (Logs, etc.) que la UCM pone a nuestra disposición, como María Vela indicó en su presentación, para aplicar por primera vez “Learning Analytics” y “sacar partido al rastro de nuestros estudiantes” de Farmacia, en concreto, de la asignatura Tecnología Farmacéutica. La selección de este tema está en línea con la iniciativa europea 2020 en cuanto al uso de Learning analytics para mejorar e innovar el aprendizaje y la enseñanza. La tecnología educativa ha dado lugar a la aparición de rastros o huellas digitales -y a su registro- que permiten tener datos cuya medida, análisis y estudio posterior pueden ser de utilidad para obtener conclusiones prácticas. Learning Analytics –LA- o analítica de aprendizaje es una herramienta novedosa - relacionada con el análisis de redes sociales (SNA) y el Big Data- que mediante el registro y estudio crítico de determinados indicadores discentes y docentes, contribuye a la personalización y adaptación del aprendizaje así como coopera en la planificación educativa con el objetivo de mejorar el desarrollo competencial y la significatividad de lo aprendido (Gutiérrez-Priego, 2015; García-Peñalvo, 2014). Es una primera experiencia de la que se esperan tener resultados preliminares que sirvan de base para seguir trabajando en este ámbito e indagar en el potencial transformador que se le atribuye, relacionado con el aprendizaje personalizado y adaptativo a una generación Y-Z que se caracteriza por ser nativos digitales, estar abiertos a los cambios, vivir el presente, buscar soluciones rápidas a los problemas que les surgen, estar siempre conectados y preferir sobretodo lo visual antes que el contenido denso. Estas nuevas generaciones necesitan aprender de otra manera: quieren trabajar de modo diferente en el aula, saber cómo extraer conocimiento relevante de la información que nos rodea, aprender de manera colaborativa, potenciar determinadas competencias y desarrollar nuevas habilidades (Postgrado en Digital Learning y Experiencias de Aprendizaje Emergente IL3-UB 2019). Para ello, es fundamental establecer tres aspectos clave: • qué variables se van a medir. • cómo se medirán, esto es, la identificación de criterios e indicadores mensurables así como la selección de herramientas y procedimientos de análisis, • cuál será la interpretación, aspecto en el que además del propio estudio estadístico va a ser muy significativa la experiencia y el bagaje (know-how) del analista (docente/instructor). Estos aspectos están vinculados a varios grupos específicos de estudiantes: los grupos de Tecnología Farmacéutica impartidos por los docentes del equipo. En distintos trabajos/publicaciones se ha presentado a LA como un instrumento relacionado con el aprendizaje continuo en continua transformación. Se puede deducir que en un aprendizaje –tanto virtual como presencial e híbrido- con carácter práctico como el que se desarrolla en Tecnología Farmacéutica, que busca ser proactivo, colaborativo e interactivo, la recopilación y el análisis crítico de datos (cuantitativo y cualitativo) puede resultar fundamental como ya se extrae de las decisiones estratégicas empresariales a través del BI (Business Intelligence). Además, se pretende aplicar Learning Analytics para identificar a los alumnos que necesitan apoyo adicional. Aunque generalmente se busca brindar apoyo a todos los alumnos, identificar aquellos con más necesidades suele ser difícil: a menudo, no son los alumnos que pasan al frente y preguntan. Al tener en cuenta la trayectoria académica, la participación online y el desempeño académico, Learning Analytics puede ayudar a identificar a los alumnos que probablemente necesiten más apoyo y a hacerlo con suficiente anticipación en sus estudios de modo que las intervenciones puedan obtener el máximo beneficio. Este proyecto pretende ser una continuidad a los llevados a cabo en convocatorias anteriores (conv. 2014: nº 175, conv. 2015 nº 349, conv. 2016: nº 215, conv. 2017: nº 244, conv 2018: nº 252). De forma que no se generan nuevos contenidos, sino que, para avanzar un poco más allá en el escenario de aprendizaje, se pretende poner en práctica las metodologías y habilidades definidas y desarrolladas en dichos proyectos de Innovación Docente como gamificación, un paquete de vídeos sobre contenidos prácticos de la asignatura que facilitan el aprendizaje en modelos de aprendizaje inverso en el laboratorio, materiales para el desarrollo de competencias transversales (herramientas informáticas, bases de datos, gestión de residuos generados en el laboratorio de prácticas), herramientas de evaluación y autoevaluación mediante exámenes test, materiales para el aprendizaje autónomo del alumno, siempre en el entorno de la docencia-aprendizaje de la Tecnología Farmacéutica. Para ello, se plantea la aplicación de Learning analyticis a partir de la construcción de un modelo de análisis de los datos que facilita la plataforma Moodle, teniendo en cuenta las distintas interacciones entre el docente, el estudiante y la materia desarrollada, de forma que esta información pueda transformarse en conocimiento y su comprensión pueda ayudar a la mejora de la práctica docente de profesores (Hernández Estrada, 2016). ¿Nos animamos a aprovechar los beneficios de Learning Analytics

Measurement of the cosmic ray spectrum above 4×10184{\times}10^{18} eV using inclined events detected with the Pierre Auger Observatory

A measurement of the cosmic-ray spectrum for energies exceeding $4{\times}10^{18}$ eV is presented, which is based on the analysis of showers with zenith angles greater than $60^{\circ}$ detected with the Pierre Auger Observatory between 1 January 2004 and 31 December 2013. The measured spectrum confirms a flux suppression at the highest energies. Above $5.3{\times}10^{18}$ eV, the "ankle", the flux can be described by a power law $E^{-\gamma}$ with index $\gamma=2.70 \pm 0.02 \,\text{(stat)} \pm 0.1\,\text{(sys)}$ followed by a smooth suppression region. For the energy ($E_\text{s}$) at which the spectral flux has fallen to one-half of its extrapolated value in the absence of suppression, we find $E_\text{s}=(5.12\pm0.25\,\text{(stat)}^{+1.0}_{-1.2}\,\text{(sys)}){\times}10^{19}$ eV.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DO