Comprobación de un sistema de aplicación variable basado en mapas de vegetación obtenidos con un vehículo aéreo no tripulado (UAV)

En este trabajo se presenta el desarrollo de un mapa de aplicación variable real obtenido con un prototipo de aplicación variable de productos fitosanitarios en base a mapas de vegetación obtenidos con un UAV. Los ensayos se realizaron en Torrelavit (Alt Penedès, Barcelona) en una parcela representativa de 3 ha de viña de la variedad Merlot plantada a 1,2 m de distancia entre plantas y a 2,2 m entre hileras. Los ensayos se llevaron a cabo durante el estadio vegetativo 75 según la escala BBCH (bayas de tamaño guisante). El mapa de prescripción se generó a partir de la unión entre la información tomada con una cámara multiespectral embarcada en un UAV y las recomendaciones obtenidas con la APP Dosaviña® (https://dosavina.upc.edu). Este mapa de prescripción se cargó en el pulverizador equipado con el sistema de aplicación variable.El mapa de vigor se generó usando un hexacopeto equipado con una cámara multiespectral con 5 bandas espectrales (R, G, B, NIR, RedEgde). A partir de las imágenes aéreas se calculó el índice NDVI y se establecieron tres niveles de vigor (alto, medio y bajo). Estas zonas de vigor fueron comprobadas mediante medidas manuales de la vegetación y se calculó el volumen de aplicación óptimo para cada una de ella utilizando la APP Dosaviña®El prototipo funciona de la siguiente manera: a) obtención de la posición GPS del pulverizador, b) determinación del volumen de aplicación objetivo a partir del mapa de prescripción considerando la posición GPS, c) lectura de la presión de pulverización real, d) reajuste de la presión de pulverización para la obtención del volumen objetivo, y e) almacenamiento de información cada segundo, almacenando información sobre la velocidad de avance real, la presión real de trabajo y el volumen de aplicación real. Este mapa de aplicación real permite obtener datos de trazabilidad en todas las zonas tratadas y calcular el ahorro de pesticidas en comparación con la aplicación convencional. Los resultados preliminares permitieron alcanzar un ahorro de alrededor del 20% tanto en la cantidad de producto fitosanitario como en el volumen de agua

Development of a prediction model for postoperative pneumonia A multicentre prospective observational study

BACKGROUND Postoperative pneumonia is associated with increased morbidity, mortality and costs. Prediction models of pneumonia that are currently available are based on retrospectively collected data and administrative coding systems. OBJECTIVE To identify independent variables associated with the occurrence of postoperative pneumonia. DESIGN A prospective observational study of a multicentre cohort (Prospective Evaluation of a RIsk Score for postoperative pulmonary COmPlications in Europe database). SETTING Sixty-three hospitals in Europe. PATIENTS Patients undergoing surgery under general and/or regional anaesthesia during a 7-day recruitment period. MAIN OUTCOME MEASURE The primary outcome was postoperative pneumonia. Definition: the need for treatment with antibiotics for a respiratory infection and at least one of the following criteria: new or changed sputum; new or changed lung opacities on a clinically indicated chest radiograph; temperature more than 38.3 degrees C; leucocyte count more than 12 000 mu l(-1). RESULTS Postoperative pneumonia occurred in 120 out of 5094 patients (2.4%). Eighty-two of the 120 (68.3%) patients with pneumonia required ICU admission, compared with 399 of the 4974 (8.0%) without pneumonia (P < 0.001). We identified five variables independently associated with postoperative pneumonia: functional status [odds ratio (OR) 2.28, 95% confidence interval (CI) 1.58 to 3.12], pre-operative SpO(2) values while breathing room air (OR 0.83, 95% CI 0.78 to 0.84), intra-operative colloid administration (OR 2.97, 95% CI 1.94 to 3.99), intra-operative blood transfusion (OR 2.19, 95% CI 1.41 to 4.71) and surgical site (open upper abdominal surgery OR 3.98, 95% CI 2.19 to 7.59). The model had good discrimination (c-statistic 0.89) and calibration (Hosmer-Lemeshow P = 0.572). CONCLUSION We identified five variables independently associated with postoperative pneumonia. The model performed well and after external validation may be used for risk stratification and management of patients at risk of postoperative pneumonia