The Influence of Infection and Colonization on Outcomes in Inpatients With COVID-19 : Are We Forgetting Something?

The COVID-19 epidemic has been a great challenge to health systems and especially hospitals. A prospective observational epidemiological study was planned as of February 26, 2020 in a tertiary hospital in the Valencia region. The total number of patients followed up with complete information during the first year was 2,448. Among other variables, the comorbidities of the patients were collected (and grouped in the Charson index), the stay in the intensive care unit (ICU), the co-infections, and the colonizations. Data on nosocomial infections due to said virus were also collected. The median days from the onset of symptoms to diagnosis were 4 + 4.6, while an additional 4.4 days had to pass for the patients to be admitted to the ICU. The factors associated with a higher risk of death were those with coinfection, especially with Candida auris [odds ratio (OR): 4.6], a situation that also occurred in the ICU (OR: 3.18). Charlson Index comorbidity and C. auris colonization were also very important both in general hospitalization and in the ICU

Valoración de las Vacunas desde una Plataforma Social con Aplicaciones de Uso en Promoción de la Salud

INTRODUCCIÓN. La exposición a información negativa o errónea sobre las vacunas es una de las causas del aumento de la duda vacunal en la última década. De hecho, según la Organización Mundial de la Salud, la reticencia vacunal fue una de las diez principales amenazas para la salud mundial en 2019. Por ello, es importante incluir la monitorización y análisis del contenido del discurso sobre vacunas en las redes sociales en el abordaje de la reticencia vacunal. Las técnicas automáticas posibilitan el acceso, el procesamiento y el análisis de la gran cantidad de datos extraídos de estas plataformas. MATERIAL Y MÉTODOS. Estudio retrospectivo de la opinión sobre las vacunas en Twitter entre el 1 de junio de 2011 y el 30 de abril de 2019. Mediante diversas librerías de Python, determinamos la geolocalización de los usuarios y realizamos un análisis semántico de los tuits. Clasificamos manualmente a los usuarios en “institucionales” o “no institucionales” y en “bots” o “no bots” con la herramienta Botometer. Entrenamos un algoritmo híbrido basado en léxico y máquinas de soporte vectorial para la clasificación de la polaridad de sentimiento de los tuits hacia las vacunas (negativo, positivo o neutro). Comparamos el rendimiento de nuestro algoritmo con el algoritmo VADER, no específico para la opinión sobre vacunas. Construimos un clasificador automático basado en diccionarios para la categorización de los tuits en temas no excluyentes. Realizamos el análisis estadístico mediante el paquete estadístico Statistical Package for Social Sciences (SPSS) para Windows versión 23.0. RESULTADOS. Analizamos 1 499 227 tuits de 278 858 usuarios. Geolocalizamos al 55,87% de los usuarios. El análisis semántico permitió obtener una visión preliminar de los temas más frecuentes en los tuits. Nuestro clasificador de la polaridad presentó un rendimiento alto, mayor que VADER. El 69,36% de los tuits eran neutros, el 21,78% positivos y el 8,86% negativos. Hubo una polarización del discurso a lo largo del estudio, con picos de tuits positivos cada abril. A mitad de semana, aumentó la proporción de tuits positivos y disminuyó la proporción de tuits negativos. Identificamos las polaridades por localizaciones y comparamos los parámetros de interacción social por polaridades. Los usuarios no institucionales publicaron más contenido negativo. La mayoría de los usuarios con varios tuits tuvo un discurso totalmente positivo, negativo o neutro. Describimos los temas más frecuentes según la polaridad de los tuits, el tipo de vacuna y el grupo de población diana de la vacunación. Evidenciamos correlaciones significativas en varios países entre: a) los tuits promotores de la vacuna VPH y las coberturas vacunales contra VPH, b) los tuits reticentes sobre la vacuna SRP y el número de casos de sarampión. CONCLUSIÓN. Es posible extraer, estructurar y analizar de forma rápida, económica y precisa, grandes cantidades de datos de las conversaciones en Twitter aplicando técnicas de inteligencia artificial. La información derivada de este tipo de análisis puede ser útil para mejorar las estrategias de salud pública destinadas a disminuir la duda vacunal

Evaluation of a Physical Activity Programme in Elderly Noninstitutionalised Adults

La actividad física es uno de los hábitos clave que influyen en el envejecimiento saludable, según la OMS. El objetivo de este estudio fue evaluar el efecto en la esfera funcional de un programa de actividad física realizado en el contexto de un taller de envejecimiento activo. Se realizó un estudio de diseño de preintervención y postintervención en un solo grupo. Se incluyeron 54 adultos sanos, no institucionalizados, de edad igual o mayor a 60 años. El programa de actividad física consistió en 90 sesiones grupales bisemanales, de 45-60 minutos de duración, realizadas durante 45 semanas. Los participantes realizaron estiramientos y ejercicios aeróbicos y de tonificación muscular de intensidad progresiva a lo largo del programa. Valoramos la escala de Tinetti, la prueba cronometrada de levantarse y andar (Timed Up and Go Test, TUG) y el Senior Fitness Test (SFT) en las semanas 0 y 45 del programa. En la semana 45, objetivamos una mejoría significativa en la movilidad, de acuerdo con el TUG, y en la fuerza de los miembros inferiores, evaluada mediante el SFT. Adicionalmente, observamos un mantenimiento en la capacidad de la marcha y el equilibrio, determinados por la escala de Tinetti, y la fuerza de los miembros superiores, la resistencia aeróbica y la flexibilidad de los trenes superior e inferior, según el SFT. Los resultados del estudio sugirieron que los ejercicios de actividad física incluidos en nuestro programa podrían producir una desaceleración en la pérdida de los parámetros de la esfera funcional de los adultos mayores de 60 años.Physical activity is one of the key habits that influence healthy ageing, according to WHO. The objective of this study was to evaluate the effect of a physical activity programme conducted in the context of an active ageing workshop on the functional sphere. The study had a single-group pre- and post-intervention design. It included 54 healthy, non-institutionalised adults aged 60 or over. The physical activity programme consisted of 90 twice-weekly group sessions lasting 45-60 minutes over 45 weeks. The participants did stretches and aerobic and muscle-toning exercises rising gradually in intensity throughout the programme. They were assessed with the Tinetti scale, the Timed Up and Go Test (TUG) and the Senior Fitness Test (SFT) at weeks 0 and 45 of the programme. At week 45, we found a significant improvement in mobility according to the TUG and in lower-limb strength evaluated by the SFT. Additionally, we found that gait and balance capacity, determined by the Tinetti scale, remained the same, as did upper-limb strength, aerobic endurance and upper and lower body flexibility, according to the SFT. The study results suggested that the physical activity exercises included in our programme may slow down the loss of functional sphere parameters in adults aged 60 or over.Sin financiaciónNo data JCR 20210.402 Q1 SJR 20211,50 C1 IDR 2021UE

Vaccine Hesitancy on Social Media: Sentiment Analysis from June 2011 to April 2019

Vaccine hesitancy was one of the ten major threats to global health in 2019, according to the World Health Organisation. Nowadays, social media has an important role in the spread of information, misinformation, and disinformation about vaccines. Monitoring vaccine-related conversations on social media could help us to identify the factors that contribute to vaccine confidence in each historical period and geographical area. We used a hybrid approach to perform an opinion-mining analysis on 1,499,227 vaccine-related tweets published on Twitter from 1st June 2011 to 30th April 2019. Our algorithm classified 69.36% of the tweets as neutral, 21.78% as positive, and 8.86% as negative. The percentage of neutral tweets showed a decreasing tendency, while the proportion of positive and negative tweets increased over time. Peaks in positive tweets were observed every April. The proportion of positive tweets was significantly higher in the middle of the week and decreased during weekends. Negative tweets followed the opposite pattern. Among users with ≥2 tweets, 91.83% had a homogeneous polarised discourse. Positive tweets were more prevalent in Switzerland (71.43%). Negative tweets were most common in the Netherlands (15.53%), Canada (11.32%), Japan (10.74%), and the United States (10.49%). Opinion mining is potentially useful to monitor online vaccine-related concerns and adapt vaccine promotion strategies accordingl