Compromising between European and US allergen immunotherapy schools: Discussions from GUIMIT, the Mexican immunotherapy guidelines

Background: Allergen immunotherapy (AIT) has a longstanding history and still remains the only disease-changing treatment for allergic rhinitis and asthma. Over the years 2 different schools have developed their strategies: the United States (US) and the European. Allergen extracts available in these regions are adapted to local practice. In other parts of the world, extracts from both regions and local ones are commercialized, as in Mexico. Here, local experts developed a national AIT guideline (GUIMIT 2019) searching for compromises between both schools. Methods: Using ADAPTE methodology for transculturizing guidelines and AGREE-II for evaluating guideline quality, GUIMIT selected 3 high-quality Main Reference Guidelines (MRGs): the European Academy of Allergy, Asthma and Immunology (EAACI) guideines, the S2k guideline of various German-speaking medical societies (2014), and the US Practice Parameters on Allergen Immunotherapy 2011. We formulated clinical questions and based responses on the fused evidence available in the MRGs, combined with local possibilities, patient's preference, and costs. We came across several issues on which the MRGs disagreed. These are presented here along with arguments of GUIMIT members to resolve them. GUIMIT (for a complete English version, see Supplementary data) concluded the following: Results: Related to the diagnosis of IgE-mediated respiratory allergy, apart from skin prick testing complementary tests (challenges, in vitro testing and molecular such as species-specific allergens) might be useful in selected cases to inform AIT composition. AIT is indicated in allergic rhinitis and suggested in allergic asthma (once controlled) and IgE-mediated atopic dermatitis. Concerning the correct subcutaneous AIT dose for compounding vials according to the US school: dosing tables and formula are given; up to 4 non-related allergens can be mixed, refraining from mixing high with low protease extracts. When using European extracts: the manufacturer's indications should be followed; in multi-allergic patients 2 simultaneous injections can be given (100% consensus); mixing is discouraged. In Mexico only allergoid tablets are available; based on doses used in all sublingual immunotherapy (SLIT) publications referenced in MRGs, GUIMIT suggests a probable effective dose related to subcutaneous immunotherapy (SCIT) might be: 50–200% of the monthly SCIT dose given daily, maximum mixing 4 allergens. Also, a table with practical suggestions on non-evidence-existing issues, developed with a simplified Delphi method, is added. Finally, dissemination and implementation of guidelines is briefly discussed, explaining how we used online tools for this in Mexico. Conclusions: Countries where European and American AIT extracts are available should adjust AIT according to which school is followed

Gestión del conocimiento. Perspectiva multidisciplinaria. Volumen 7

El libro “Gestión del Conocimiento. Perspectiva Multidisciplinaria”, volumen 7, de la Colección Unión Global, es resultado de investigaciones. Los capítulos del libro, son resultados de investigaciones desarrolladas por sus autores. El libro es una publicación internacional, seriada, continua, arbitrada de acceso abierto a todas las áreas del conocimiento, que cuenta con el esfuerzo de investigadores de varios países del mundo, orientada a contribuir con procesos de gestión del conocimiento científico, tecnológico y humanístico que consoliden la transformación del conocimiento en diferentes escenarios, tanto organizacionales como universitarios, para el desarrollo de habilidades cognitivas del quehacer diario. La gestión del conocimiento es un camino para consolidar una plataforma en las empresas públicas o privadas, entidades educativas, organizaciones no gubernamentales, ya sea generando políticas para todas las jerarquías o un modelo de gestión para la administración, donde es fundamental articular el conocimiento, los trabajadores, directivos, el espacio de trabajo, hacia la creación de ambientes propicios para el desarrollo integral de las instituciones

"Algoritmos de detección y reconocimiento de palabras aplicados a sistemas mono y múltiples locutores"

"En la actualidad, el reconocimiento del habla se ha visto como un ideal a alcanzar para el desarrollo de nuevas tecnologías, lo cual ha ocasionado que cada vez sea más el interés de la implementación de sistemas que sean capaces de reconocer la pronunciación de una persona para comandar un sistema. El problema que esto representa ha sido abordado por múltiples autores, sin embargo aún existe posibilidad de adoptar nuevas y diversas metodologías que busquen un mayor porcentaje de reconocimiento.

Reconocimiento de Voz con Redes Neuronales, DTW y Modelos Ocultos de Markov

En este artículo se aborda el diseño de un reconocedor de voz, con el idioma español mexicano, del estado de Aguascalientes, de palabras aisladas, con dependencia del hablante y vocabulario pequeño, empleando Redes Neuronales Artificiales (ANN por sus siglas en inglés), Alineamiento Dinámico del Tiempo (DTW por sus siglas en inglés) y Modelos Ocultos de Markov (HMM por sus siglas en inglés) para la realización del algoritmo de reconocimiento

Reconocedor de Palabras con el uso de Regresión Lineal y Coeficiente Muestral

En el presente trabajo se aborda el uso de la técnica del coeficiente de correlación muestral como un método de reconocimiento de palabras aisladas pronunciadas por un hablante, tratando de combatir el problema de respuesta y complejidad en el proceso algorítmico en un sistema embebido, este método se propone para su uso en lugar de algoritmos más complejos en su estructura algorítmica. La implementación de la técnica, consiste en caracterizar la señal de voz mediante el uso de los Coeficientes de Predicción Lineal (LPC), para la obtención de un vector característico, que será procesado por la técnica del coeficiente de correlación muestral R, para realizar el reconocimiento de la palabra contra la muestra y obtener un resultado. Con este método propuesto, se trabajó con la pronunciación de las palabras adelante, atrás, derecha e izquierda, obteniendo un 8% de error en el reconocimiento de manera global, ofreciendo un porcentaje igual o cercano a algoritmos de estructura compleja como las redes neuronales.This paper presents the use of the technique of the sample correlation coefficient as a method of recognition of isolated words uttered by one speaker, trying to combat the problem of response and algorithmic complexity in the process in an embedded system, this method are proposed instead of others algorithms with more complex algorithm structure. The implementation of the technique consists in characterize the speech signal using Linear Prediction Coefficients (LPC) to obtaining a characteristic vector that will be processed by the technique of the sample correlation coefficient R for the speech recognition against the sample and get a result. With this proposed method worked with the pronunciation of words forward, backward, left and right, getting a 8% error in the recognition globally, offering a rate equal or close to structure of complex algorithms such as neural networks

Combinando Least-Loaded Más una Estrategia Heurística para Optimizar el Tiempo de Respuesta Total Bajo CORBA

In this article we propose a new way to optimize the load dynamically, combining a heuristic strategy with Least_Loaded (LL). Our work is centered in the way of to combine heuristic strategy and LL with the purpose of improving the total time of an application. We implemented the heuristics strategies and LL in architecture for load optimizing under the CORBA standard. We evaluated using different load metrics, and we show that under certain conditions of the system the LL strategy with the evolutionary strategy obtained better results.En este artículo proponemos una nueva forma de optimizar dinámicamente la carga combinando en forma adaptativa una estrategia heurística en conjunto con Least_Loaded (LL), el trabajo se centra en la manera de combinar la estrategia heurística y LL con el propósito de mejorar el tiempo de respuesta total de una aplicación. Implementamos las estrategias heurísticas y LL en una arquitectura para optimizar carga bajo el estándar de CORBA (Common Object Request Broker Architecture). Realizamos evaluaciones utilizando diferentes métricas de carga e ilustramos como la estrategia LL en conjunto con la estrategia evolutiva bajo ciertas condiciones del sistema arrojó mejores resultados

Detección automatizada de cáncer de mama basada en espectroscopía raman y el clasificador de mahalanobis

Abstract In this paper we present a method for automatic Breast cancer detection, in which a Raman signal is classified as coming from a biopsy of healthy tissue (class 1 ) or biopsy of diseased tissue (class 2 ) ; to do so, we created patterns from the classes 1 y 2 that represent Raman peaks (markers of healthy and diseased tissue). To perform the classification we applied a minimum distance classifier with Mahalanobis metric and from this method, we obtained high detection rates. The results were confirmed when we compare the classifier against the results from the classifications made by an expert pathologist. This provides the specialists with important clinical tools for a rapid and efficient automatic detection of breast cancer. We believe that our approach can be applied to other organs of the body where the detection and classification of cancer can be difficult and predicted relevance, such as stomach, pancreas and others.19 Conciencia Tecnológica No. 49, Enero-Junio 2015 Dr. Francisco Javier Luna Rosas 1 , Dr. Julio Cesar Martínez Rom o 1 , Dr. Carlos Alejandro de Luna Ortega 2 , MC. Gricelda Medina Veloz 3 , MC. Valentín López Rivas 1 , 1 Instituto Tecnológico de Aguascalientes, Departamento de Sistemas y Computación Avenida Adolfo López Mateos 1801 Oriente, C.P. 20256, Fraccionamiento Bona Gens, Aguascalientes, Ags., México. Tel (01-449) 9105002, Ext. 152, E-mail: [email protected] 2 Universidad Politécnica de Aguascalientes, Departamento de Ingeniería Mecatrónica Calle Paseo San Gerardo No. 207, C.P. 20342, Fraccionamiento San Gerardo, Aguascalientes, Ags., México. Tel. (01-449)442-1400 3 Universidad Tecnológica del Norte de Aguascalientes, Departamento de Tecnologías de Información Av. Universidad 1001, C.P. 20400, Estación Rincón, Rincón de Romos, Aguascalientes, México. Tel. (01-465)965-0030 Detección Automatizada de Cáncer de Mama Basada en Espectroscopía Raman y el Clasificador de Mahalanobis Automatic Detection of Breast Cancer Based on Raman Spectroscopy and the Mahalanobis C lassifier Resumen En este artículo presentamos un método para la detección automatizada de cáncer de mama, en el cual una señal Raman es clasificada viniendo de una biopsia de tejido sano (clase 1 ) o una biopsia de tejido dañado (clase 2 ); para este fin, creamos patrones de las clases 1 y 2 que representan picos Raman (marcadores de tejido sano y enfermo). Para llevar a cabo la detección aplicamos un clasificador de distancia mínima con métrica de Mahalanobis y a partir de este método se obtuvieron altas tasas de detección, corroborado al comparar los resultados del clasificador contra las clasificaciones previas del tejido realizadas por un patólogo experto. Esto provee a los especialistas con herramientas clínicas importantes para una rápida y eficiente detección automatizada de cáncer de mama. Consideramos que nuestro enfoque puede ser aplicado a otros órganos del cuerpo donde la detección y clasificación oportuna de cáncer puede ser difícil y de relevancia pronostica, tales como estómago, páncreas entre otros

Reconocimiento del habla mediante el uso de la correlación cruzada y una perceptrón multicapa

It this paper we present an algorithmic alternative to the current Automatic Speech Recognition (ASR) systems by proposing a way to characterize words based on approximations that use an extracted coefficient from Linear Predictive Coding (LPC). The method consists in extracting phonetic characteristics through the use of LPC coefficients, after which pattern vectors are formed from the LPC coefficient averages taken from the word sampling, thus creating a unique vector for each pronunciation through the auto correlation of the LPC coefficient sequences. These vectors are used to train a Multilayer Perceptron (MLP) classifier. After training performance trials were executed. The sounds from the digits zero through nine where used as a target vocabulary, given its general use, and to estimate the performance of this method two corpus where used: the UPA corpus, which in its vocabulary uses a pronunciation familiar to the western part of Mexico, and the Tlatoa corpus, who�s vocabulary presents a pronunciation typical of the central region of Mexico. The signals from both corpus where sampled in the Spanish language, and at a sampling frequency of 8kHz. The recognition rate for the mono-speaker from the UPA corpus and the multiple-speaker from the Tlatoa corpus were 96.7% and 93.3% respectively. Additionally, there where comparisons done against two classic methods used for speech recognition, Dynamic Time Warping (DTW) and Hidden Markov Models (HMM).En el presente artículo se da a conocer una alternativa algorítimica a los sistemas actuales de reconocimiento automático del habla (ASR), mediante una propuesta en la forma de realizar la caracterización de las palabras basada en una aproximación que usa la extracción de coeficientes de la codificación de predicción lineal (LPC) y la correlación cruzada. La implementación consiste en extraer las características fonéticas mediante los coeficientes LPC, después se forman vectores de patrones de la pronunciación conformados por el promedio de los coeficientes LPC de las muestras de las palabras obteniendo un vector característico de cada pronunciación mediante la autocorrelación de las secuencias de coeficientes LPC; estos vectores se utilizan para entrenar un clasificador de tipo perceptrón multicapa (MLP). Se realizaron pruebas de desempeño previo entrenamiento con los diferentes patrones de las palabras a reconocer. Se utilizó la fonética de los dígitos del cero al nueve como vocabulario objetivo, debido a su amplia aplicación, y para estimar el desempeño de este método se utilizaron dos corpus de pronunciaciones: el corpus UPA, que contempla en su base de datos la pronuncación de la región occidente de México, y el corpus Tlatoa, que hace lo propio para la región centro de México. Las señales en ambos corpus fueron adquiridas en el lenguaje español, y a una frecuencia de muestreo de 8kHz. Los porcentajes de reconocimiento obtenidos fueron del 96.7 y 93.3% para las modalidades de mono-locutor para el corpus UPA y múltiple-locutor para el corpus Tlatoa, respectivamente. Asimismo, se realizó una comparación contra dos métodos clásicos del reconocimiento de voz y del habla, Dynamic Time Warping (DTW) y Hidden Markov Models (HMM)