Efectividad analgésica de la infiltración intraarticular del plasma rico en plaquetas comparado con triamcinolona en pacientes con gonartrosis del Hospital II Chocope

Se cree que la progresión de la OA resulta de un desequilibrio de citosinas las cuales activan las enzimas proteolíticas responsables de la degeneración articular12. En la gonartrosis, la membrana sinovial ha sido un objetivo clave para el tratamiento intra-articular de inyecciones como el acetónido de triamcinolona el cual a menudo se usa para tratar condiciones inflamatorias agudas y crónicas, por el efecto básico de la modulación de la inflamación sinovial; más recientemente se han incorporado, terapias biológicas más nuevas incluidas las inyecciones de plasma rico en plaquetas. Se comparará la efectividad analgésica de la infiltración intraarticular del plasma rico en plaquetas respecto a triamcinolona en pacientes con gonartrosis del Hospital II Chocope; noviembre 2022 – abril 2023 en un diseño de cohortes prospectivo en el que se incluirán a 24 pacientes en cada grupo de estudio. En el análisis estadístico se aplicará la prueba Chi cuadrado. Se obtendrá el riesgo relativo de una intervención respecto a la otra en relación con la efectividad analgésica, así como la estimación interválica, además se realizará con el objetivo de brindar en tratamiento de mayor efectividad a nuestros pacientes en el hospital de Chocope.Tesis de segunda especialida

Integración de tecnologías de alto rendimiento, información clínica y funcional para el estudio funcional de cáncer de mama

El objetivo general de este proyecto es contribuir al desarrollo de metodologías bioinformáticas que integren la información sobre niveles de expresión de genes obtenida mediante el uso de tecnologías de alto rendimiento en proteómica, microarreglos de ADN y/o secuenciamiento de nueva generación, junto con información clínica y funcional, a los efectos de mejorar la comprensión del fenómeno biológico bajo estudio. Como modelo de trabajo utilizaremos el cáncer de mama; sin embargo, las herramientas resultantes serán de aplicación más general. El proyecto consta de dos objetivos específicos: 1. Integrar información de expresión genómica, clínica y ontológica, para establecer si existen características funcionales que distinguen los diferentes tipos moleculares definidos para el cáncer de mama, y que puedan ser determinables utilizando las variables mencionadas. Los algoritmos de integración de los datos se desarrollarán en forma independiente de la plataforma tecnológica y población bajo estudio, utilizando información disponible en repositorios de libre acceso. 2. Aplicar la metodología de integración surgida del objetivo 1 para caracterizar los diferentes tipos de cáncer de mama de la población argentina, utilizando datos clínicos e información de diferentes tecnologías de alto rendimiento (proteómica, transcriptómica y genómica).Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Big omics data: análisis masivo e integral de enriquecimiento funcional en cáncer.

En la actualidad los sistemas biológicos pueden indagarse mediante tecnologías de alto rendimiento que generan datos en grandes cantidades y de compleja estructura. Esta complejidad se encuentra dada por la alta dimensionalidad del problema (gran número de variables) y la presencia de interacciones y correlaciones de diversos órdenes tanto entre casos como entre variables y entre fuentes de datos. Unas de las principales aplicaciones de las tecnologías de alto rendimiento como las ?ómicas? se ha dado en la investigación del cáncer, debido al carácter complejo, dinámico y heterogéneo de la enfermedad. Numerosos proyectos de investigación oncológica estudian cohortes de pacientes, sobre los cuales se almacenan datos de distinto tipo y naturaleza no sólo genómicos-epigenomicos sino también, clínicos y de seguimiento de los tratamientos con el fin de mejorar el diagnóstico y la elección de la terapia. La captura, uso y aprovechamiento de estos grandes datos (Big Data), presenta desafíos conceptuales y prácticos. Entender e interpretar las relaciones existentes en los datos en función de criterios biológicos que permitan su aplicación clínica requiere investigar y desarrollar algoritmos que permitan integrar y analizar en forma masiva distintas fuentes de datos, como ser datos clínicos, genómicos y proteómicos o bien integrar distintas cohortes de pacientes que estudiadas bajo el mismo fenotipo permitan encontrar e identificar patrones que permitan una mejor caracterización de la enfermedad y de las poblaciones bajo estudio. La investigación y desarrollo vinculado con la gestión y aprovechamiento de información ómica, complementada con otros bloques de datos de la clínica en cáncer, es hoy una necesidad en pos de avanzar en los procesos de medicina traslacional en Latinoamérica. En este proyecto proponemos abordar el desarrollo de técnicas de análisis multivariado, aprendizaje maquinal y de integración funcional que permitan integrar grandes datos provenientes de distinta fuentes en investigación oncológica que involucra tecnologías ómicas. Las estrategias analíticas propuestas se evaluarán utilizando, tanto repositorios libres como GEO, TCGA y/o The ICGC, como también cohortes Argentinas de cáncer de mama y recto y pacientes con cáncer oral de Brasil. Además se propone proporcionar a la comunidad científico-técnica de herramientas de software libre que implementen los métodos propuestos.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

El principio de mínima intervención en el delito de usurpación en el Código Penal peruano

La “Política Criminal” que ensayan nuestro Legisladores de aumento desmedido de penas y la creación de nuevas modalidades delictivas es un claro ejemplo de vulneración del principio de mínima intervención penal, pues el Derecho penal en vez de cumplir la misión de intervenir solo en las conductas de mayor peligrosidad o lesividad para la convivencia social; se ha convertido en nuestro ordenamiento jurídico en la principal herramienta de control social, es decir, en la primera ratio, lo cual, genera un deslegitimación del Derecho penal, y le hace perder eficacia ante la sociedad. Esto en lo que sucede en el caso particular, respecto al delito de usurpación -artículo 202° del Código Penal con la modificatoria introducida por la Ley N° 30076, por lo cual, el autor propone un modificatoria en este extremo

Propuesta de modelo de gestión, según el enfoque por competencias, para la calidad de atención de los usuarios atendidos en el Hospital Santiago Apostol, Bagua Grande, Amazonas, 2014

El objetivo de este estudio fue elaborar una propuesta de modelo de gestión, según el enfoque por competencias, para la calidad de atención de los usuarios atendidos en el Hospital Santiago Apóstol, Bagua Grande, Amazonas, 2014. Para ello se identificó la calidad de atención de los pacientes en el cual se evidenció la insatisfacción de los mismos frente al trabajo de los profesionales del hospital. En la metodología de la investigación se utilizó la escala SERQUAL modificada para el Ministerio de salud aplicada a una muestra ajustada de 70 usuarios. En las conclusiones en relación a la calidad de atención de los usuarios atendidos en el Hospital Santiago Apóstol, Bagua Grande, los resultados arrojaron que en la dimensión fiabilidad se tiene que el 97,1% de los usuarios no están satisfechos con el servicio del hospital, en la dimensión capacidad de respuesta se tiene que el 100% de los usuarios no están satisfechos con el servicio del hospital, en la dimensión seguridad se tiene que el 100% de los usuarios no están satisfechos con el servicio del hospital, en la dimensión empatia se tiene que el 100% de los usuarios no están satisfechos con el servicio del hospital y en la dimensión elementos tangibles se tiene que el 100% de los usuarios no están satisfechos con el servicio del hospital. Se diseñó un modelo de gestión, según el enfoque por competencias, para la calidad de atención de los usuarios atendidos en el Hospital Santiago Apóstol, Bagua Grande

Desarrollo de metodologías bioinformáticas basadas en machine learning, estadística multivariada y big data para búsqueda de patrones en cohortes de tumores

En la actualidad, la existencia de innumerables bases de datos almacenando experimentos genómicos, transcriptómicos, proteómicos, etc proporciona una excelente fuente de datos que pueden ser indagados para abordar distintos cuestionamientos biológicos y experimentales. Asimismo, estas bases de datos permiten validar hipótesis y hallazgos sin la necesidad de planificar costosos proyectos de reclutamiento de pacientes, permitiendo un análisis restrospectivo de los mismos. Inicialmente estas bases de datos sólo proporcionaban una fuente determinada (transcriptómica fundamentalmente) sobre una cohorte de pacientes particular. Sin embargo, desde la creación del proyecto The Cancer Genome Atlas, contamos también con la posibilidad de indagar varios niveles ómicos sobre los mismos pacientes en forma simultánea, pudiendo relacionar distintos estratos moleculares y evaluar comprensivamente su relación e interacción tanto entre sí como con la clínica, la terapia o el desarrollo de la enfermedad. Esto permite además evaluar y validar in-silico hallazgos realizados mediante técnicas de bajo rendimiento, buscando su correlato a nivel de distintas cohortes y a través de distintos niveles de información molecular.Es por ello que en este proyecto proponemos la exploración y desarrollo de nuevos métodos bioinformáticos para el abordaje integral de datos multiómicos y multi-plataforma y aplicarlo a la búsqueda, caracterización y validación de posibles blancos terapéuticos/ diagnósticos permitiendo un uso más eficiente de las tecnologías ómicas y así ayudar a un un abordaje comprensivo e integral del estudio del cáncer.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Plan de Marketing Estratégico para gestionar el posicionamiento Apyro Construction S.A.C. Jaén 2018

El escrito del informe de investigación, tuvo por objeto principal, “Plan de marketing estratégico para gestionar el posicionamiento en la empresa Apyro Construction S.A.C. Jaén 2018”; para tal propósito aplicamos el método hipotético deductivo, tipo cuantitativa y diseño no experimental con enfoque correlaciona; la variable pasó la validez de Cronbach con 0.71 y 0.80 regular de confiabilidad. Según los objetivos específicos; el nivel de variable uno es de 3.57 regular y regular la variable dos con 3.52; aplicando el coeficiente de correlación de (Rho) Spearman y se determinó que, las variables se relacionan hasta en 0.224; relación escasa nula, el grado de significancia bilateral fue de 0,292 Tal efecto permite descartar la hipótesis H1 y consentir la hipótesis H0 debido a que paso la prueba de hipótesis de rechazo lo cual significa que el grado a equivocarse es de 29.2% Finalmente se realizaron las recomendaciones respectivas a los gerentes y se diseñó un plan de mejora para fortalecer la gestión del posicionamiento

Descubrimiento de información y minería de datos para la toma de decisiones en Biotecnología

En la actualidad la información es uno de los elementos de mayor valor agregado, más cuando es expresión novedosa y útil que permite acelerar el proceso de toma de decisiones o aumentar el conocimiento sobre determinados elementos. Los volúmenes de información que se generan en forma permanente (por ej. en el ámbito hospitalario, experimento genómicos, epidimeológicos, etc.) están creciendo considerablemente. El análisis y procesos diagnósticos exitosos implican la utilización de un número cada vez mayor de variables a asociar. Por otra parte, el formato digital está reemplazando cada vez más el papel en todos los ambientes, desde el empresarial hasta el de salud, pasando indudablemente por el de los experimentos científicos, particularmente los experimentos genéticos. Estos procesos de recolección o generación de información producen volúmenes tales que superan las capacidades humanas para analizarlas. Esta limitación se debe a varios factores, entre los que podemos mencionar, la disponibilidad en tiempo y la incapacidad de relacionar grandes volúmenes con eventos y una gran cantidad de variables. Entonces ¿Qué hacer con toda la información disponible? ¿Cómo extraer conocimiento de dicha información? El Descubrimiento de Información en Bases de Datos (DIBD) y las técnicas de Minería de Datos (MD) (entre las que podemos mencionar aquellas provenientes del campo de la Inteligencia Artificial, tales como los modelos Neuronales Artificiales) son metodologías asociadas, tendientes a resolver los problemas de la extracción de información novel y útil sobre un conjunto de datos y/o señales biomédicas. Este proyecto trata sobre el desarrollo y aplicación de metodologías de análisis de datos para el descubrimiento de información en bases de datos biológicas y biomédicas, tendientes a mejorar y/o desarrollar nuevas técnicas de diagnóstico, como también para el análisis de señales e información biomédica.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cáncer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabólicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnicas de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subyacente y así perder informacion relevante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimiento de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Fresno Rodríguez, Cristóbal. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cáncer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabólicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnicas de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subyacente y así perder informacion relevante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimiento de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Fresno Rodríguez, Cristóbal. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ingeniería; Argentin