Discussion of the phenomenon of serial HIV testers

Those who present repeatedly for unnecessary HIV testing are a common feature within HIV testing services worldwide. These 'worried well' tend no have low or non-existent levels of risk but despite this continually receive HIV testing when a more appropriate management strategies may exist. This discussion examines this phenomenon and related ones in detail and proposes possible solutions

Clima organizacional y desempeño laboral en los trabajadores de empresas del sector automotriz de la ciudad de Huancayo, 2022

La investigación que tiene el tituló de: “Clima organizacional y desempeño laboral en los trabajadores de empresas del sector automotriz de la ciudad de Huancayo, 2022”. Esta tesis tuvo como intención principal el determinar la relación entre el clima organizacional como primera variable y el desempeño laboral como segunda variable en los trabajadores de empresas del sector automotriz. Se utilizaron como bases teóricas los modelos de clima organizacional y desempeño laboral según el autor consultado (Chiavenato, 2012). Como método general o universal se empleó el método científico y como métodos específicos el descriptivo correlacional, se trata de una investigación de tipo básica, con un alcance descriptivo – correlacional, el tipo de diseño es correlacional con corte transversal. Referente a la población se constituyó por la totalidad de personas que laboran en empresas del sector automotriz en venta y posventa de la ciudad de Huancayo, siendo que la muestra de estudio fue no probabilística dirigida conformada por 95 casos a los cuales se usó la técnica de la encuesta con dos escalas valorativas una para medir la percepción del clima organizacional como primera variable con 17 ítems y para medir la segunda variable contó con 17 ítems, ambas utilizando una escala de tipo Likert. En base a la utilización del estadístico no paramétrico inferencial Rho de Spearman de logró determinar a un nivel significativo que, la primera variable se relaciona en forma directa y moderada con el desempeño laboral de los trabajadores del sector automotriz de la ciudad de Huancayo en el año 2022, siendo que Rho = 0.518 y el nivel de significancia fue de 0.000

Pruning dominated policies in multiobjective Pareto Q-learning

The solution for a Multi-Objetive Reinforcement Learning problem is a set of Pareto optimal policies. MPQ-learning is a recent algorithm that approximates the whole set of all Pareto-optimal deterministic policies by directly generalizing Q-learning to the multiobjective setting. In this paper we present a modification of MPQ-learning that avoids useless cyclical policies and thus improves the number of training steps required for convergence.Supported by: the Spanish Government, Agencia Estatal de Investigaci´on (AEI) and European Union, Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), grant TIN2016-80774-R (AEI/FEDER, UE); and Plan Propio de Investigación de la Universidad de Málaga - Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Context-aware Assessment Using QR-codes

In this paper we present the implementation of a general mechanism to deliver tests based on mobile devices and matrix codes. The system is an extension of Siette, and has not been specifically developed for any subject matter. To evaluate the performance of the system and show some of its capabilities, we have developed a test for a second-year college course on Botany at the School of Forestry Engineering. Students were equipped with iPads and took an outdoor test on plant species identification. All students were able to take and complete the test in a reasonable time. Opinions expressed anonymously by the students in a survey about the usability of the system and the usefulness of the test were very favorable. We think that the application presented in this paper can broaden the applicability of automatic assessment techniques.The presentation of this work has been co-founded by the Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Learning Bayesian Networks for Student Modeling

In the last decade, there has been a growing interest in using Bayesian Networks (BN) in the student modelling problem. This increased interest is probably due to the fact that BNs provide a sound methodology for this difficult task. In order to develop a Bayesian student model, it is necessary to define the structure (nodes and links) and the parameters. Usually the structure can be elicited with the help of human experts (teachers), but the difficulty of the problem of parameter specification is widely recognized in this and other domains. In the work presented here we have performed a set of experiments to compare the performance of two Bayesian Student Models, whose parameters have been specified by experts and learnt from data respectively. Results show that both models are able to provide reasonable estimations for knowledge variables in the student model, in spite of the small size of the dataset available for learning the parametersUniversidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tec

A temporal difference method for multi-objective reinforcement learning

This work describes MPQ-learning, an temporal-difference method that approximates the set of all non-dominated policies in multi-objective Markov decision problems, where rewards are vectors and each component stands for an objective to maximize. Unlike other approximations to Multi-objective Reinforcement Learning, MPQ-learning does not require additional parameters or preference information, and can be applied to non-convex Pareto frontiers. We also present the results of the application of MPQ-learning to some benchmark problems and compare it to a linearization procedure.This work is partially funded by grants TIN2009-14179 (Spanish Government, Plan Nacional de I+D+i) and TIN2016-80774-R (AEI/FEDER, UE) (Spanish Government, Agencia Estatal de Investigación; and European Union, Fondo Europeo de Desarrollo Regional). Manuela Ruiz-Montiel is funded by the Spanish Ministry of Education through the National F.P.U. Program

PQ-learning: aprendizaje por refuerzo multiobjetivo

En este artí culo describimos y analizamos PQ-learning, un algoritmo para problemas de aprendizaje por refuerzo multiobjetivo. El algoritmo es una extensi ón de Q-learning, un algoritmo para problemas de aprendizaje por refuerzo escalares. Al contrario que otros algoritmos, PQ-learning no requiere informaci ón de preferencias sobre los objetivos, es aplicable a problemas con fronteras de Pareto no convexas y permite recuperar a partir de los Q-valores las secuencias de acci ón correspondientes a diferentes polí ticas Pareto- óptimas. PQ-learning ha sido aplicado a dos problemas pertenecientes a un banco de pruebas propuesto en la literatura de aprendizaje por refuerzo multiobjetivoEste trabajo está parcialmente fi nanciado por el Plan Nacional de I+D+I, proyecto TIN2009-14179 (Gobierno de España, Ministerio de Ciencia e Innovaci ón) y por la Universidad de M álaga, Campus de Excelencia Internacional Andaluc ía Tech. Manuela Ruiz-Montiel disfruta de una beca FPU (Gobierno de España, Ministerio de Educación

Riesgo radiólogico del uso de las mamografías en España y su contribución a las dosis poblacional

El grupo BEIR VII (Efectos Biológicos de Radiación Ionizante de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos) ha actualizado las estimaciones previas de riesgo de incidencia de cáncer inducido por radiación y mortalidad, incluida la dependencia de ambos riesgos. A la luz de estas nuevas estimaciones del riesgo de radiación, parece oportuno volver a evaluar y resumir las dosis de radiación y los riesgos de cáncer asociados con todas las modalidades de imágenes de mama que implican el uso de radiación ionizante El objetivo principal del presente trabajo es la estimación de la dosis glandular media (DGM) de las mamografías realizadas en España (2011-2013). Este análisis se ha llevado a cabo mediante el estudio de frecuencias, dosis glandular media, dosis efectiva media y dosis colectiva aportada por las mamografías en más de 30 hospitales de España. Entre los resultados obtenidos, destacar la frecuencia anual de mamografías en España (4.203.661) de las cuales un 57% corresponden a las realizadas en screening, frente al 43% de las diagnósticas, basados en datos del proyecto DOPOES. La DGM (valor promedio) en España se estima que es de 1,51 mGy por cada mama. Estos valores están en consonancia con el BEIR VII con valores medios estimados de MGD por mama de 1,78 mGy (equipos digitales) y de 2,35 mGy (equipos analógicos). Asimismo, se presentará el riesgo atribuible durante toda la vida (LAR) por grupos de edad en las mujeres que se han realizado mamografías.CONSEJO DE SEGURIDAD NUCLEAR UNIVERSIDAD DE MALAG

Multi-objective dynamic programming with limited precision

This paper addresses the problem of approximating the set of all solutions for Multi-objective Markov Decision Processes. We show that in the vast majority of interesting cases, the number of solutions is exponential or even infinite. In order to overcome this difficulty we propose to approximate the set of all solutions by means of a limited precision approach based on White’s multi-objective value-iteration dynamic programming algorithm. We prove that the number of calculated solutions is tractable and show experimentally that the solutions obtained are a good approximation of the true Pareto front.Funding for open access charge: Universidad de Málaga / CBUA. Open Access funding provided thanks to the CRUE-CSIC agreement with Springer Nature. Funded by the Spanish Government, Agencia Estatal de Investigación (AEI) and European Union, Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), Grant TIN2016-80774-R (AEI/FEDER, UE)

DICOM y sistema de registro en radiología: propuestas de mejora

La radiología y radiofísica han sabido dar un paso diferencial respecto otras ramas de conocimiento definiendo, prácticamente desde la introducción de la tomografía computerizada, el estándar de almacenamiento de información DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) que facilita la accesibilidad a un conjunto común y estructurado de datos a nivel mundial que no existe en ningún otro ámbito. La información contenida en los sistemas de registro dosimétricos son clave a la hora de analizar y obtener resultados fiables que deben permitir reducir la incertidumbre estadística y posibilitar la aplicación de metodologías y técnicas de tratamiento de la información como la minería de datos y el análisis de BigData con inteligencia artificial. En la actualidad DICOM permite la transmisión, tratamiento e impresión de archivos de imágenes biomédicas con un informe completo, incluyendo información del paciente, del estudio realizado e incluso del equipo radiológico y magnitudes dosimétricas.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech