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Copia digital. Madrid : Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, 201

Diseño e implementación de la sensorización inalámbrica y monitoreo de una granja cunícola.

[ES] El proyecto consistirá en la sensorización de una granja cunícola con objeto de mejorar el control del proceso en tiempo real, mejorar las condiciones de cría de los conejos y optimizar la productividad. En primer lugar, se realizará un estudio de todas las posibles mejoras a incorporar en una granja cunícola, al respecto de los procesos de sensorización y control. Ello incluirá condiciones ambientales, como temperatura y humedad. Nivel de agua en el depósito y caudal. Nivel de los silos de pienso. Cámaras de seguridad. Calidad del aire, midiendo CO2 y O2. Medición de los consumos instantáneos de energía eléctrica. Control de climatización. Algunos de estos sensores se distribuirán por la nave de crianza y dispondrán de comunicación inalámbrica para enviar la información al nodo central.[EN] The project will consist of the sensorization of a rabbit farm in order to improve the control of the process in real time, improve rabbit breeding conditions and optimize productivity. First of all, a study will be made of all the possible improvements to incorporate in a rabbit farm, with respect to the processes of sensorization and control. This will include environmental conditions, such as temperature and humidity. Water level in the tank and flow. Level of feed silos. Security cameras. Air quality, measuring CO2 and O2. Measurement of the instantaneous consumption of electrical energy. Climate control. Some of these sensors will be distributed by the aging vessel and will have wireless communication to send the information to the central node.Sáez Garijo, I. (2021). Diseño e implementación de la sensorización inalámbrica y monitoreo de una granja cunícola. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/166278TFG

Processing and effectiveness of formative feedback to increase comprehension and learning of conceptual knowledge in digital environments

Los estudiantes de educación secundaria participan diariamente en tareas académicas diseñadas para desarrollar habilidades de lectura y facilitar la adquisición de conocimientos. Habitualmente, los docentes suelen pedir a sus estudiantes que lean textos expositivos y respondan preguntas sobre sus contenidos (e.g., Ness, 2011; Sánchez y García, 2015; Sánchez, García y Rosales, 2010), ya que estas tareas respaldan la comprensión y el aprendizaje de conceptos e ideas (e.g., Anmarkrud, McCrudden, Bråten y Strømsø, 2013; Cerdán, Gilabert y Vidal-Abarca, 2011; Lewis y Mensink, 2012; Roelle y Berthold, 2017). En estas situaciones, los estudiantes han de aplicar tanto procesos cognitivos de compresión (e.g., inferencias) como metacognitivos para localizar la información relevante para la tarea (Cataldo y Oakhill, 2000; McCrudden y Schraw, 2007; Rouet, 2006; Rouet y Britt, 2011; Rouet, Britt y Durik, 2017; Vidal-Abarca, Mañá y Gil, 2010). Sin embargo, los estudiantes suelen experimentar dificultades para comprender o usar documentos escritos, por lo que es necesario diseñar y aplicar herramientas instruccionales efectivas, entre las que destaca la retroalimentación formativa (Hattie y Gan, 2011; Hattie y Timperley, 2007; Narciss, 2008; Shute, 2008). De hecho, según el informe del National Reading Panel (2000), evaluar la comprensión mediante preguntas y proporcionar retroalimentación inmediata es una de las estrategias eficaces para mejorar la comprensión de los estudiantes. El rápido desarrollo de los dispositivos tecnológicos y el incremento en el acceso a las nuevas tecnologías en las últimas décadas ha abierto un abanico de posibilidades en cuanto a la aplicación de este tipo de tareas junto con retroalimentación formativa adaptada al estudiante (e.g., Azevedo y Bernard, 1995; Mason y Bruning, 2001; Mory, 2004). En entornos digitales, la estructura de las tareas suele ser similar; esto es, los estudiantes leen (o visionan) uno o varios documentos, responden una serie de cuestiones sobre los materiales, y reciben retroalimentación sobre su rendimiento (Conole, 2016). Cada vez es más frecuente ver cómo los alumnos de primaria y secundaria completan estas tareas en dispositivos tecnológicos, en los que la retroalimentación formativa adaptada a la ejecución del estudiante puede jugar un papel determinante en la comprensión y aprendizaje de nuevos conocimientos. A diferencia de los humanos, los entornos digitales permiten la corrección automática de respuestas y la entrega inmediata de retroalimentación. Sin embargo, parece que los estudiantes no procesan la retroalimentación automáticamente, por lo que resulta esencial comprender cómo usan esa información. Para que la retroalimentación produzca efectos positivos es necesario que los estudiantes estén dispuestos y sean capaces de procesar su contenido activamente (Carless y Boud, 2018; Timmers y Veldkamp, 2011). Al ser procesada, la retroalimentación externa permite al estudiante evaluar la necesidad de actualizar su modelo de respuesta (i.e., reducir la distancia entre su nivel de conocimiento actual y el deseado). Si esto sucede, puede que se produzcan modificaciones en la representación construida sobre el contenido del texto, bien añadiendo nueva información, bien restructurando los conocimientos previamente aprendidos (Shute, 2008). Estudios teóricos y meta-análisis clásicos consideran que la retroalimentación puede producir efectos positivos en el aprendizaje, aunque sus efectos suelen ser inconsistentes y variables (e.g., Azevedo y Bernard, 1995; Jaehnig y Miller, 2007; Kluger y DeNisi, 1996; Shute, 2008). Estudios recientes demuestran que no todos los tipos de retroalimentación son igualmente efectivos. En función del contenido de los mensajes, podemos distinguir tres grandes tipos de retroalimentación: a) verificación de respuestas (Knowledge of Response o KR: Correcto o Incorrecto), b) respuesta correcta (Knowledge of Correct Response o KCR: La respuesta correcta es X), y c) retroalimentación elaborada (Elaborated Feedback o EF: explicaciones, pistas, o ejemplos). Mientras que la retroalimentación KR y KCR incluyen información correctiva simple, los mensajes EF abarcan información más detallada, por lo que requieren de un procesamiento activo para analizar sus errores a la luz de la información recibida y así mejorar su rendimiento. Resultados de un reciente meta-análisis sobre la efectividad de la retroalimentación en entornos digitales de aprendizaje ponen de manifiesto que la EF es la más efectiva, especialmente cuando se trata de tareas de aprendizaje de orden superior, ya que su contenido permite a los estudiantes acortar la distancia entre el nivel de rendimiento alcanzado y el deseado (Van der Kleij, Feskens y Eggen, 2015). Estos investigadores encontraron que el tamaño del efecto de la retroalimentación KR, KCR, y EF es .05, .32 y .49, respectivamente. La efectividad de la retroalimentación ha sido ampliamente estudiada en las últimas décadas en una amplia variedad de escenarios y tareas de aprendizaje. Mientras que algunos se han centrado en la simple memorización de información como, por ejemplo, vocabulario o definiciones (e.g., Lipko-Speed, Dunlosky y Rawson, 2014), otros han examinado su efectividad utilizando tareas más complejas y desafiantes como, por ejemplo, responder preguntas de comprensión de textos (e.g., Golke, Dörfler y Artelt, 2015; Llorens, Vidal-Abarca y Cerdán, 2016; Murphy, 2007) o aprender conocimientos de algún dominio académico como ciencias o matemáticas (e.g., Attali y Van der Kleij, 2017; Lee, Lim y Grabowski, 2009; Maier, Wolf y Randler, 2016; Moreno, 2004). A pesar de que el estudio de la retroalimentación tiene una larga historia en el campo del aprendizaje y la instrucción, son pocos los estudios que han investigado los efectos de la retroalimentación en la comprensión y el aprendizaje a partir de textos, una situación que generalmente conlleva una alta demanda de procesamiento de la información (Dörfler, Golke y Artelt, 2017). A pesar de su potencial eficacia para mejorar el rendimiento, los investigadores y profesionales del área del aprendizaje parecen asumir que los estudiantes procesan la información adecuadamente una vez recibida (Corbalan, Kester y Van Merriënboer, 2009; Gordijn y Nijhof, 2002; Van der Kleij, Timmers y Eggen, 2011). Sin embargo, proporcionar mensajes de retroalimentación en entornos digitales no significa que los estudiantes procesen detenidamente su información (Aleven, Stahl, Schworm, Fischer y Wallace, 2003). Al recibir retroalimentación, los estudiantes han de tomar decisiones sobre el uso de la información contenida en los mensajes (e.g., Fox, Klein Entink y Timmers, 2014; Pridemore y Klein, 1991; Timmers y Veldkamp, 2011), evaluando la precisión de sus respuestas activamente al objeto de ajustar su representación al estándar proporcionado (e.g., Bangert-Drowns, Kulik, Kulik y Morgan, 1991). Por tanto, los estudiantes necesitan comprender la información contenida en el mensaje y tomar decisiones sobre cómo procesarla, por lo que es necesario aplicar tanto procesos cognitivos relacionados con la creación de significado (e.g., parafrasear o hacer inferencias) como procesos metacognitivos que implican monitorización (e.g., comparar las respuestas propias con el estándar proporcionado) y autorregulación (e.g., cómo resolver problemas específicos). Cuando se responde una pregunta y se recibe EF, ofrecida generalmente junto con retroalimentación correctiva, el estudiante debe decidir si es necesario revisar su modelo de respuesta a la luz de la retroalimentación recibida. A lo largo de la introducción presentamos un modelo de dos fases sobre el procesamiento de la retroalimentación: Fase 1, Verificación de respuestas, y Fase 2, Revisión de conocimiento. Al responder cada pregunta, el estudiante formula, con diferente nivel de seguridad, un modelo de respuesta inicial más o menos preciso. Una vez que el estudiante valida su respuesta, se inicia la primera fase (i.e., Verificación de respuestas), en la que el estudiante emplea la retroalimentación correctiva para verificar o refutar su modelo de respuesta en función de si ésta es correcta o no. Cuando se proporciona EF, el estudiante ha de decidir si necesita o quiere procesar cualquier información adicional después de haber verificado o refutado su modelo de respuesta. Esta segunda fase (i.e., Revisión de conocimiento) se inicia principalmente cuando el estudiante proporciona respuestas incorrectas o respuestas correctas con inseguridad. Así, después de verificar o refutar su modelo de respuesta, el estudiante puede omitir procesar la retroalimentación adicional o, por el contrario, iniciar un proceso de revisión de sus conocimientos que implica operaciones cognitivas y metacognitivas que favorezcan la reestructuración de conocimientos imprecisos o erróneos, dando lugar a actualizaciones en el modelo de respuesta. En ese momento, el estudiante ha de establecer comparaciones entre el modelo de respuesta activo en su memoria de trabajo y la retroalimentación, información que compite con el conocimiento incompleto o incorrecto previamente adquirido. Durante el procesamiento, es posible que factores relacionados con la propia retroalimentación (e.g., la presencia de retroalimentación correctiva), las características individuales de los estudiantes (e.g., competencia lectora o conocimiento previo), o características contextuales (e.g., disponibilidad de los materiales) puedan influir en el uso de los mensajes EF. Esta tesis incluye cuatro estudios dirigidos a examinar cómo interactúan los estudiantes con varios tipos de EF que incluyen retroalimentación KR y KCR tras responder preguntas de comprensión y aprendizaje sobre los contenidos de textos expositivos en un entorno digital, teniendo en cuenta el nivel de competencia lectora y el conocimiento previo de los estudiantes. El primer estudio tiene como objetivo examinar la influencia de una EF específica tanto en el rendimiento de los estudiantes al responder preguntas de comprensión como en su precisión para evaluar la relevancia textual. Además, el estudio examina en qué medida se procesan estos mensajes EF respecto a una condición control sin retroalimentación. Igualmente, examinamos si la competencia lectora influye en el uso de la EF. Setenta y cinco estudiantes de 1º y 2º grado de secundaria respondieron una serie de preguntas de comprensión de dos textos expositivos, teniendo que seleccionar la información textual que consideraban relevante para responder cada pregunta. Después de responder cada pregunta, la mitad de los estudiantes recibió EF que incluía información sobre la corrección de sus respuestas y su precisión para seleccionar información relevante, junto con sugerencias para monitorizar estrategias específicas de la tarea. La otra mitad no recibió retroalimentación formativa (i.e., grupo control). Los principales resultados sugieren que la EF mejoró el rendimiento de los estudiantes al responder las preguntas y redujo la cantidad de información textual no relevante que los estudiantes evaluaron como relevante. Sin embargo, la EF no afectó a la información textual relevante seleccionada para cada pregunta. Aunque la EF no influyó en los tiempos de procesamiento de la pregunta y la búsqueda de información textual en comparación con el grupo de retroalimentación control, los estudiantes que recibieron EF dedicaron más tiempo y accedieron a información adicional más frecuentemente que el grupo control. Este estudio proporciona evidencia acerca de cómo una EF específica sobre el rendimiento de los estudiantes al responder las preguntas y la precisión al evaluar la relevancia textual puede ser eficiente para mejorar el propio proceso de responder preguntas en un entorno digital. Sin embargo, desconocemos los procesos cognitivos y metacognitivos involucrados en el procesamiento de esta EF, así como las posibles diferencias en el procesamiento entre estudiantes con alto y bajo nivel de competencia lectora. El segundo estudio examina explícitamente el uso de esos mensajes EF proporcionados en el primer estudio, es decir, explora qué componentes de la EF son principalmente procesados, así como qué procesos cognitivos y metacognitivos implementan los estudiantes cuando reciben esta EF en un entorno digital. Siguiendo los resultados encontrados en el primer estudio, realizamos un segundo estudio con los mismos materiales. Sin embargo, en este caso aplicamos la metodología pensamiento-en-voz-alta. Estudiantes con alta y baja competencia lectora de 2º grado de secundaria reportaron sus pensamientos mientras respondían las preguntas y recibían los mensajes EF en un texto, mientras que realizaron la tarea en silencio en el otro texto. Los principales resultados mostraron que los estudiantes estaban principalmente interesados por conocer si sus respuestas eran correctas, así como por conocer la respuesta correcta (retroalimentación KR y KCR vinculada a la pregunta). Relacionado con el resultado anterior, encontramos que los estudiantes dirigieron su atención a la EF en las preguntas respondidas incorrectamente y prestaron poca atención a la retroalimentación después de responder correctamente. Los resultados también mostraron que los estudiantes monitorizan activamente la precisión de sus respuestas al compararlas con el estándar proporcionado, pero en raras ocasiones se preocupan por construir significado a partir de la información recibida. Cabe señalar que la retroalimentación provocó reacciones afectivas y atribuciones como parte de los procesos de monitorización. Respecto a las diferencias individuales en el procesamiento de la EF, los resultados sugirieron que los estudiantes con alta y baja competencia lectora tienden a procesar estos mensajes EF de manera similar. Este conjunto de resultados nos llevó a preguntarnos si otras características individuales, como el conocimiento previo, pueden ser más relevantes para explicar cómo usan los estudiantes la EF al aprender conocimientos complejos a partir de textos académicos, concretamente en el área de ciencias. Debido a que los estudiantes estaban principalmente interesados en conocer la corrección de sus respuestas y/o la respuesta correcta en lugar de realizar un procesamiento más profundo de la información presentada en los mensajes EF, cambiamos el enfoque de los estudios tres y cuatro. Tal vez los estudiantes procesaron la EF de esta manera porque los mensajes incluían la respuesta correcta (i.e., retroalimentación KCR), lo que pudo haberlos desalentado a procesar cualquier otra información. Igualmente, empleamos una tarea de responder preguntas para evaluar la comprensión de textos no académicos. Por tanto, diseñamos el tercer estudio para examinar cómo influye la presencia de la retroalimentación correctiva KCR y KR en la decisión de usar voluntariamente mensajes EF adicionales formados por explicaciones cuando los estudiantes aprenden conocimientos conceptuales en el área de ciencias, concretamente en el dominio de física. En este caso evaluamos el conocimiento previo de los estudiantes, uno de los principales factores individuales involucrados en la comprensión y el aprendizaje a partir de textos expositivos de ciencias. Estudiantes de 3º de secundaria respondieron una serie de preguntas de un texto sobre la presión atmosférica y el fenómeno del viento, teniendo acceso al mismo durante la tarea. Para cada pregunta, los estudiantes recibieron retroalimentación correctiva según la condición asignada: KCR, KR, o Control (i.e., retroalimentación no correctiva). Después de responder cada pregunta y recibir la retroalimentación correctiva asignada, todos los estudiantes tuvieron la oportunidad de acceder a un mensaje EF en el que se proporcionaba una explicación sobre el conocimiento evaluado. 24 horas después, los estudiantes completaron una prueba final con nuevas preguntas en formato abierto. Los resultados mostraron que los estudiantes no usan la EF frecuentemente, especialmente cuando la retroalimentación correctiva incluye la respuesta correcta (i.e., retroalimentación KCR). Los resultados también mostraron que la retroalimentación KR y KCR fomentó el uso de la EF después de responder incorrectamente, mientras que el grupo control accedió a los mensajes EF en la misma medida después de proporcionar respuestas correctas e incorrectas. Sin embargo, no observamos diferencias entre las condiciones en el rendimiento de los estudiantes para la tarea de aprendizaje ni para la tarea final. El cuarto y último estudio de esta tesis fue diseñado para examinar cómo influyen dos factores externos, la retroalimentación correctiva y la disponibilidad de texto, en la decisión de usar los mensajes EF adicionales y su consiguiente impacto en el aprendizaje alcanzado por un grupo de estudiantes de 3º de secundaria. Empleamos los mismos materiales para la fase de aprendizaje. Sin embargo, la tarea final contó con preguntas nuevas, aunque en este caso, administradas en formato tipo test. Partiendo de los resultados observados en el estudio anterior, decidimos prescindir de la retroalimentación KCR porque los estudiantes prácticamente no usaron la EF adicional cuando conocieron la respuesta correcta. Por tanto, incluimos los grupos con retroalimentación KR y control en este experimento. Además, manipulamos la disponibilidad del texto al responder las preguntas, de modo que una mitad de la muestra tuvo el texto disponible y la otra mitad no. De nuevo, después de responder cada pregunta y recibir retroalimentación KR o control, todos los estudiantes tuvieron la oportunidad de acceder a un mensaje EF en el que se proporcionaba una explicación sobre el conocimiento evaluado. Los principales resultados mostraron que la retroalimentación KR facilitó el uso de la EF para las preguntas contestadas incorrectamente, y que mantener el texto no disponible durante la tarea incrementó el uso de la EF. Sin embargo, ni la retroalimentación ni la disponibilidad del texto influyeron en el rendimiento de los estudiantes. No obstante, la relación entre el conocimiento previo de los estudiantes y el rendimiento en la tarea de aprendizaje estuvo moderada por las decisiones de acceder a la EF, lo que significa que los estudiantes con niveles de conocimiento previo bajos que accedieron a la EF con mayor frecuencia redujeron el impacto de su conocimiento previo. Por lo que respecta al rendimiento en la tarea final administrada varias horas después de la fase de aprendizaje, cabe señalar que tanto el conocimiento previo como las decisiones de acceder a la EF jugaron papeles relativamente independientes en el rendimiento de los estudiantes. Este conjunto de resultados tiene implicaciones teóricas y prácticas tanto para los investigadores como para los profesionales en los campos de la psicología y la educación que estén interesados en mejorar la comprensión y el aprendizaje de los estudiantes mediante el uso de retroalimentación formativa en entornos digitales como, por ejemplo, los libros de texto electrónicos, los MOOCs (Massive Online Open Courses), o los ITSs (Intelligent Tutoring Systems). Así, debemos tener en cuenta la disposición de los estudiantes para usar la retroalimentación formativa que incluye información correctiva y elaborada en sus mensajes. Los resultados sugieren que la entrega automática de retroalimentación no garantiza que los estudiantes procesen su contenido, especialmente cuando se informa acerca de cuál es la respuesta correcta. En definitiva, estos estudios informan acerca de cómo usan los estudiantes de secundaria los mensajes de retroalimentación formativa en tareas que implican comprensión y aprendizaje de conocimientos conceptuales a partir de textos en entornos digitales.Students from all over the world are expected to develop reading skills and acquire knowledge as part of the compulsory education. In school settings, one of the most frequent task-oriented reading activities teachers assign to the students refers to answering questions from an available text (e.g., Ness, 2011; Sánchez & García, 2015; Sánchez, García, & Rosales, 2010), which may support the student’s comprehension and learning processes (e.g., Anmarkrud, McCrudden, Bråten, & Strømsø, 2013; Cerdán, Gilabert, & Vidal-Abarca, 2011; Lewis & Mensink, 2012; Roelle & Berthold, 2017). Those reading situations can be envisaged as hybrid activities since students need not only to comprehend text information, but also make decisions while performing the tasks (Rouet, Britt, & Durick, 2017). Thus, students may use the document(s) strategically to provide the correct answers, which involves both cognitive (e.g., making inferences) and metacognitive (e.g., assessing one’s own understanding, deciding to search the text, or assessing textual relevance) processes (Cataldo & Oakhill, 2000; McCrudden & Schraw, 2007; Rouet, 2006; Rouet & Britt, 2011; Rouet et al., 2017; Vidal-Abarca, Mañá, & Gil, 2010). Teachers assign those tasks to assess and/or improve students’ comprehension and learning. However, students sometimes struggle to comprehend or use written documents, so that effective instructional procedures need to be designed and applied to overcome those issues. To that end, teachers (or computers in digital environments) may deliver formative feedback aimed at improving students’ abilities or knowledge (Hattie & Gan, 2011; Hattie & Timperley, 2007; Narciss, 2008; Shute, 2008). In fact, according to the National Reading Panel (2000) report, using questions to assess the student’s comprehension and providing immediate feedback is one of the effective teaching strategies for improving student’s understanding. Thus, this thesis builds on previous research conducted in the domains of psychology

Jugando al 2048 con Inteligencia Artificial

En este trabajo se presenta el proceso de análisis, diseño, implementación y experimentación de un jugador automático para el juego 2048. El objetivo principal de este trabajo consiste en desarrollar un jugador automático para el juego 2048 mediante la utilización de Inteligencia Artificial. Para ello se han seleccionado dos algoritmos sobre los cuales se han realizado pequeñas implementaciones para adaptarlos al funcionamiento del juego. Con el fin de realizar una comparativa entre el rendimiento de ambos algoritmos se han definido un conjunto de funciones heurísticas.This dissertation presents the analysis, design, implementation and experimentation process of an automatic player for the game 2048. The main goal of this project is to develop an automatic player for the game 2048 by using Artificial Intelligence. In order to do this, two algorithms have been selected and adapted with small modifications to make them suitable for the game. With the objective to compare the performances of both algorithms two different heuristics have been defined.Grado en Ingeniería Informátic

Situación nutricional al ingreso y al alta de los pacientes ingresados en Medicina

Introducción: la malnutrición es un problema de salud importante con diversas etiologías, capaz de alterar el balance hormonal, el metabolismo, la función de los distintos órganos y la actividad del sistema inmune. A pesar de encontrarse infradiagnosticada, constituye un problema de salud global que afecta a los resultados clínicos y es especialmente prevalente en los pacientes hospitalizados, institucionalizados y que presentan enfermedades crónicas. Objetivos: el objetivo principal de este estudio es determinar el cambio en el estado nutricional, mediante la puntuación en el MNA-SF entre el ingreso y el alta hospitalaria de los pacientes ingresados en Medicina Interna. Como objetivos secundarios, se va a determinar el cambio que se produce en la funcionalidad física mediante el Índice de Barthel y en la fuerza muscular por medio de dinamometría. Hipótesis: la estancia hospitalaria va a producir una alteración en el estado nutricional y en la fuerza muscular de los pacientes ingresados en la planta de Medicina Interna del Hospital de San Juan. Pensamos que existe una alta prevalencia de malnutrición no diagnosticada. Material y métodos: es un estudio con diseño observacional, descriptivo, prospectivo, de cohorte y abierto para establecer el cambio en el estado nutricional que puede ocurrir en los pacientes que ingresan en Medicina Interna de San Juan (Alicante) entre el ingreso y el alta hospitalaria o un máximo de 10 días. Los pacientes se han reclutado por orden de ingreso, entre el 15 y el 25 de noviembre de 2022, según los criterios de inclusión y exclusión y se les ha realizado una primera determinación basal y una segunda de cierre del estudio. Los datos han sido recogidos mediante entrevistas directas con los pacientes; se preveía reclutar inicialmente un mínimo de 20 pacientes válidos. La búsqueda bibliográfica se ha realizado a través de Google Académico y de la base de datos de PubMed y el análisis estadístico se ha llevado a cabo empleando el programa IBM-SPSS. Resultados: se ha obtenido una muestra de 15 pacientes compuesta por 11 hombres y 4 mujeres, con una edad media de 75,27 años. Utilizando la prueba de la t de Student para variables emparejadas no se han encontrado diferencias estadísticamente significativas en las variables a estudio. Los valores medios de la puntuación en el MNA-SF al ingreso y al alta han sido, respectivamente, de 10,33 vs 9,27 (IC 95% -0,56 a 2,69; p= 0,091). En el Índice de Charlson, la media al ingreso ha sido de 2,53 puntos. Los valores medios del Índice de Barthel han sido de 76.67 al ingreso y 75.67 al alta (IC 95% -5,20 a 7,20; p= 0.735). Para los niveles de creatinina, la media al ingreso y al alta ha sido de 1,26 vs 1,16 (IC 95% -0,08 a 0,28; p= 0,250) y para el recuento linfocitario de 1,41 vs 1,43 (IC 95% -0,42 a 0,38; p= 0,916). Para las variables antropométricas, la diferencia de medias para la circunferencia braquial ha sido de -0,60 (IC 95% -1,73 a 0,53; p=0,275), para la circunferencia de la pantorrilla de 0,20 (IC 95% -0,52 a 0,92; p=0,563), para la longitud del antebrazo de -0,79 (IC 95% -1,85 a 0,28; p=0,136) y para la distancia talón - rodilla de 0,80 (IC 95% -0,72 a 2,32; p=0,280). Finalmente, la diferencia entre medias al ingreso y al alta de la fuerza muscular ha sido de 1,40 (IC 95% -1,11 a 3,92; p=0,250). Conclusión: no hemos encontrado diferencias estadísticamente significativas en las variables principales y secundarias del estudio (MNA-SF, Índice de Charlson, Índice de Barthel, niveles de creatinina, recuento linfocitario, circunferencia braquial, circunferencia de la pantorrilla, longitud del antebrazo, distancia talón - rodilla y fuerza muscular) entre el ingreso y el alta de los pacientes ingresados en el servicio de Medicina Interna del Hospital de San Juan, aunque se continuará con el reclutamiento de pacientes y la recogida de datos por parte de los profesionales sanitarios para poder realizar una valoración nutricional completa y conseguir un tamaño muestral más grande. Es importante la implementación rutinaria de protocolos de evaluación nutricional que mejore los resultados clínicos de los pacientes con desnutrición.Introduction: malnutrition is an important health issue with various etiologies, which can produce alterations in the hormonal balance, metabolism, the function of multiple organs and the activity of the immune system. Despite being underdiagnosed, it constitutes a global health problem that affects clinical outcomes and is especially prevalent in hospitalized and institutionalized patients with chronic diseases. Objectives: the main objective of this study is to determine the evolution of the nutritional status, through the MNA-SF score between hospital admission and discharge of patients admitted to Internal Medicine. As secondary objectives, the change that occurs in the physical functionality will be determined using the Barthel Index and measuring muscle strength through dynamometry. Hypothesis: the hospital stay will produce a loss in the nutritional status and muscle strength of the patients admitted to the Internal Medicine service of the Hospital of San Juan. We believe there is a high prevalence of undiagnosed malnutrition. Material and methods: this is a study with an observational, descriptive, prospective, cohort and open design to establish the change in the nutritional status that can occur in patients admitted to Internal Medicine in San Juan (Alicante) between admission and discharge or after a maximum of 10 days hospitalized. The patients have been recruited in order of admission, between the 15 and 25 th of November of 2022, according to the inclusion and exclusion criteria and they have received a first baseline determination and a second reevaluation of closure of the study. The data has been collected through direct interviews with the patients; it was planned to initially recruit a minimum of 20 valid patients. The bibliographic search was carried out through Google Scholar and the PubMed database and the statistical analysis using the IBM-SPSS program. Results: a sample of 15 patients was obtained and included 11 men and 4 women, with a mean age of 75.27 years. Using the Student's t test for paired variables, no statistically significant differences were found in the variables under study. The mean values of the MNA-SF score at admission and discharge were, respectively, 10.33 vs 9.27 (95% CI -0.56 to 2.69; p= 0.091). In the Charlson Index, the mean at admission was 2.53 points. The Barthel Index values were 76.67 on admission and 75.67 on discharge (95% CI -5.20 to 7.20; p= 0.735). For creatinine levels, the mean at admission and discharge was 1.26 vs 1.16 (95% CI -0.08 to 0.28; p= 0.250) and for the lymphocyte count 1.41 vs. 1.43 (95% CI -0.42 to 0.38; p= 0.916). For anthropometric variables, the mean difference for the brachial circumference was -0.60 (95% CI -1.73 to 0.53; p=0.275), for the calf circumference 0.20 (CI 95% -0.52 to 0.92; p=0.563), for the forearm length -0.78 (95% CI -1.85 to 0.28; p=0.136) and for the heel-knee distance 0.80 (95% CI -0.72 to 2.32, p=0.280). Finally, the difference between means at admission and discharge of muscle strength was 1.40 (95% CI -1.11 to 3.92; p=0.250). Conclusion: no statistically significant differences have been found in the study variables (MNA-SF, Charlson Index, Barthel Index, creatinine levels, lymphocyte count, upper arm circumference, calf circumference, forearm length, heel-knee distance, and muscle strength) between admission and discharge of patients admitted to the Internal Medicine service of the Hospital of San Juan, although patient recruitment and data collection will be continued by health professionals in order to carry out a complete nutritional assessment and achieve a higher sample size. The routine implementation of nutritional assessment protocols is important to improve the clinical results of patients with malnutrition

General expressions for the stress intensity factor of a one-point bend beam

The aim of this work is to find general expressions to determine the stress intensity factor of a one point bend beam like specimen, whether from the measurement of the applied load or the crack mouth opening displacement. The expressions, obtained by applying the superposition principle, involve the decomposition of the general case into three auxiliary problems. The solution of two of them (pure bending and three point bending) is well known, while the solution of the third (one point bending) is developed in the present work. The proposed expressions are compared to numerical results obtained by the finite element method and their accuracy is equal to or better than available expressions published elsewhere.Publicad

Utilización de la Comunicación por Radiofrecuencia para la Detección de Vehículos en Movimiento: Revisión del Estado del Arte

This article presents the state of the art on the use of radiofrequency communication for the detection of objects and vehicles in motion, through the interaction between transmitter and receiver devices using ISM (Industrial, Scientific and Medical) bands. By quantifying parameters such as the absence or presence of signals and their intensity, it is possible to approximate the distance between an emitting device and a receiver, localized in the vehicle and a fixed point, respectively . The study of the methodologies used in this article aims to develop a system oriented to guide people with visual disabilities in the public transportation system, taking advantage of the main characteristics of radiofrequency communication: low cost, easy implementation and full compatibility with electronic boards built on embedded systems.Keywords: radiofrequency, ISM bands, detection of vehicles in motion, support for visual disability people, ET