Calidad de información registrada en el carnet de control prenatal en puerperas hospitalizadas en el servicio de Gineco-Obstetricia del Hospital Vitarte Agosto- Octubre 2015

Introducción: La atención prenatal es una de las principales estrategias para garantizar una gestación monitorizada que permita que el parto y el nacimiento ocurran en óptimas condiciones. El carnet de control prenatal (CPN) es una herramienta donde el profesional médico registra información indispensable para la toma de decisiones y el manejo clínico individual de la mujer embarazada y del neonato. La información de CPN debe ser clara, concisa y ordenada que permita un análisis eficiente y refleje en gran medida la calidad de atención a la mujer embarazada. Objetivo: Determinar el nivel de calidad de información registrada en el carnet de control prenatal en puérperas hospitalizadas en el servicio de Gineco- Obstetricia del Hospital Vitarte Agosto – Octubre 2015. Material y Método: Se realizó un estudio de tipo descriptivo, retrospectivo y de corte transversal. Se aplicó una ficha de recolección de datos en 187 carnets de CPN, seleccionados según criterios de inclusión y exclusión. Ficha donde se consideraron las principales variables: datos sociodemográficos y biológico; antecedentes patológicos personales, familiares y Gineco-obstetricia; embarazo actual. Se elaboró una base de datos en SPSS v22 en la cual se basó la información reunida por una ficha. La evaluación fue por percentiles según puntaje obtenido: Nivel de calidad MALO, REGULAR y BUENO. Resultados: Del total de carnets evaluados el 83.4.% fueron registrado un nivel de calidad “BUENO”, el 16.6 % un nivel de calidad “REGULAR” . En relación a la profesión del Responsable del control prenatal se obtuvo el siguiente resultado: 46 % de los Médicos llenaron el carnet con un nivel de calidad “BUENO”, y con el mismo nivel de calidad 35.3 % por el profesional Obstetra Conclusiones: Tuvo La finalidad de evaluar la calidad del registro de información realizado por el médico el cual fue BUENO con el mismo nivel de calidad los Obstetras. El nivel de calidad de información registrada en los carnet de control prenatal de las puérperas hospitalizadas que ingresan al Hospital Vitarte presentan un registro de información eficiente que nos facilita la identificación y prevención de posible complicaciones del problema estudiadoHospital VitarteTesi

Access to information and degree of community awareness of preventive health measures in the face of covid-19 in Spain

[EN] The COVID-19 pandemic is posing a major health crisis. Spanish legislation establishes the mandatory use of masks and the implementation of hygienic measures such as hand washing and physical distancing. The aim of this study is to describe access to information and the level of community knowledge/adoption about the preventive measures proposed by the Spanish health authorities in response to the COVID-19 pandemic and to analyze the influence of socio-demographic factors in compliance among people over 18 years of age resident in Spain. An observational, descriptive and transversal study was conducted. Data was collected on sociodemographic variables, access to information and the degree of knowledge/adoption about the preventive measures: use of masks, hand hygiene and physical distancing. A total of 1811 people participated. The average age was 45.1 ± 15.1 years, predominantly female (69.3%), from an urban geographical area (74%), with a higher education level of 53.2%. Most of the respondents (57.5%) are or live with people at risk. The main access to information on preventive measures was from secondary sources (49.2%), with television being the main medium; 72.3% think that there are some difficulties in accessing information, while 8.7% of the participants do not consider the use of masks to be useful. As regards the choice of type of mask, the majority of people (44.8%) opt for the surgical variety; 88.5% of respondents believe that the physical distancing established is at least 1.5 m. This study confirmed that socio-demographic factors influence compliance with or the degree of knowledge/adoption of the preventive measures proposed to combat the COVID-19 pandemic and has made it possible to ascertain the sectors of the population with the greatest deficiencies in this respect. It shows the importance of implementing health information and education systems in the community, and it is advisable to promote specific programs aimed at men, people living in rural areas and people with a low level of education.S

Phishing websites detection using a novel multipurpose dataset and web technologies features

[EN] Phishing attacks are one of the most challenging social engineering cyberattacks due to the large amount of entities involved in online transactions and services. In these attacks, criminals deceive users to hijack their credentials or sensitive data through a login form which replicates the original website and submits the data to a malicious server. Many anti-phishing techniques have been developed in recent years, using different resource such as the URL and HTML code from legitimate index websites and phishing ones. These techniques have some limitations when predicting legitimate login websites, since, usually, no login forms are present in the legitimate class used for training the proposed model. Hence, in this work we present a methodology for phishing website detection in real scenarios, which uses URL, HTML, and web technology features. Since there is not any updated and multipurpose dataset for this task, we crafted the Phishing Index Login Websites Dataset (PILWD), an offline phishing dataset composed of 134,000 verified samples, that offers to researchers a wide variety of data to test and compare their approaches. Since approximately three-quarters of collected phishing samples request the introduction of credentials, we decided to crawl legitimate login websites to match the phishing standpoint. The developed approach is independent of third party services and the method relies on a new set of features used for the very first time in this problem, some of them extracted from the web technologies used by the on each specific website. Experimental results show that phishing websites can be detected with 97.95% accuracy using a LightGBM classifier and the complete set of the 54 features selected, when it was evaluated on PILWD dataset.SIINCIBEUniversidad de Leó

Effect of long-chain fatty alcohols from orujo olive oil on nitric oxide and eicosanoid generation

1st International Immunonutrition Workshop, Valencia, 3–5 October 2007, Valencia, SpainOlive pomace oil (‘orujo’ oil) is an olive oil product suitable for human consumption that is traditionally produced in Spain(1). The non-acylglycerol component of this oil is a good source of interesting minor components, e.g. triterpenes(2), or fatty alcohols, derived from waxy materials.This study is part of the project AGL2005–00572/ALI, financially supported by the Comision Interministerial de Ciencia y Tecnologia (CICYT).Peer reviewe

PhiKitA: Phishing Kit Attacks Dataset for Phishing Websites Identification

[En] Recent studies have shown that phishers are using phishing kits to deploy phishing attacks faster, easier and more massive. Detecting phishing kits in deployed websites might help to detect phishing campaigns earlier. To the best of our knowledge, there are no datasets providing a set of phishing kits that are used in websites that were attacked by phishing. In this work, we propose PhiKitA, a novel dataset that contains phishing kits and also phishing websites generated using these kits. We have applied MD5 hashes, fingerprints, and graph representation DOM algorithms to obtain baseline results in PhiKitA in three experiments: familiarity analysis of phishing kit samples, phishing website detection and identifying the source of a phishing website. In the familiarity analysis, we find evidence of different types of phishing kits and a small phishing campaign. In the binary classification problem for phishing detection, the graph representation algorithm achieved an accuracy of 92.50%, showing that the phishing kit data contain useful information to classify phishing. Finally, the MD5 hash representation obtained a 39.54% F1 score, which means that this algorithm does not extract enough information to distinguish phishing websites and their phishing kit sources properlySIInstituto Nacional de CiberseguridadThis work was supported by the framework agreement between the University of León and the Spanish National Cybersecurity Institute (INCIBE) under Addendum 01

Hacia una teoría política de la socialización cívica virtual de la adolescencia

29 p.Mayo del 68 representó en Europa la aparición de la juventud como nuevo sujeto político. Ahora, las revueltas árabes de comienzos de 2011 es probable que se conviertan en símbolo del nacimiento de otro sujeto político: las redes sociales. En este trabajo nos planteamos si las nuevas formas de comunicación en las redes sociales están sirviendo a los jóvenes para empoderarse y autodefinirse creativamente o sólo para posicionarse en un mundo que gira a más velocidad pero que mantiene inalterables sus ejes de poder. Para ello, en primer lugar, analizamos las nuevas formas de comunicación y relación digitales que implican estas redes sociales, como Facebook, Tuenti o Twitter. Examinamos, a continuación, si estas redes sociales facilitan la información, el debate y la acción comprometida en la defensa de los derechos que conlleva el ejercicio de una ciudadanía participativa. Finalmente, valoramos el impacto que están teniendo estas redes sociales en las nuevas formas de movilización social y política “cibernética” que han surgido entre los jóvenes, con una orientación más descentralizada y flexible que las organizaciones clásicas (partidos políticos o sindicatos), con un nuevo tipo de activistas, con una identificación política más flexible, que conciertan acciones sin pretender homogeneizar ideologías y que mantienen una unión efímera y cambiante a través de redes.S

El conocimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible a través del Aprendizaje Basado en Proyectos.

Este trabajo presenta un proyecto de innovación docente desarrollado en la Universidad de Málaga por un equipo de profesores de Sociología. Con él se ha querido lograr dos objetivos: en primer lugar, conseguir el desarrollo integral del estudiantado, promoviendo aspectos relacionados con la justicia social, la cooperación, la diversidad, la sostenibilidad, etc., así como el pensamiento crítico y reflexivo; en segundo lugar, promover aprendizajes significativos y relevantes. El proyecto se enmarca en el desarrollo de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), aprobados en 2015 por todos los Estados Miembros de la ONU. El desarrollo sostenible es definido por la ONU como el desarrollo capaz de satisfacer las necesidades del presente sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades y la propia institución reclama que se implique a la ciudadanía, y especialmente a la juventud, para su consecución. Para lograr el conocimiento de los ODS, se utilizó el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), una estrategia didáctica en la que el alumnado, organizado en grupos, desarrollan proyectos basados en situaciones reales (Boss y Krauss, 2007, Bender, 2012, Patton, 2012, Garrigós y Valero-García, 2012). Se trabajan así habilidades que serán útiles para su desarrollo profesional: trabajo en grupo, búsqueda de información relevante, pensamiento creativo para formular preguntas, capacidad de comunicación oral y escrita, organización adecuada del tiempo para cumplir plazos, toma de decisiones, etc. El rol del profesorado será aquí el de facilitador, mientras que el aprendizaje es auto-dirigido, dándose importancia tanto al producto final como al proceso de aprendizaje.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Classifying spam emails using agglomerative hierarchical clustering and a topic-based approach

[EN] Spam emails are unsolicited, annoying and sometimes harmful messages which may contain malware, phishing or hoaxes. Unlike most studies that address the design of efficient anti-spam filters, we approach the spam email problem from a different and novel perspective. Focusing on the needs of cybersecurity units, we follow a topic-based approach for addressing the classification of spam email into multiple categories. We propose SPEMC-15K-E and SPEMC-15K-S, two novel datasets with approximately 15K emails each in English and Spanish, respectively, and we label them using agglomerative hierarchical clustering into 11 classes. We evaluate 16 pipelines, combining four text representation techniques -Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), Bag of Words, Word2Vec and BERT- and four classifiers: Support Vector Machine, Näive Bayes, Random Forest and Logistic Regression. Experimental results show that the highest performance is achieved with TF-IDF and LR for the English dataset, with a F1 score of 0.953 and an accuracy of 94.6%, and while for the Spanish dataset, TF-IDF with NB yields a F1 score of 0.945 and 98.5% accuracy. Regarding the processing time, TF-IDF with LR leads to the fastest classification, processing an English and Spanish spam email in 2ms and 2.2ms on average, respectively.S