Infusiones epidurales en pediatría: ¿Qué hay de nuevo?

Background: Over time, new tools have been implemented for pain management in pediatrics, which increases its complexity in search of greater efficacy and safety. Methodology: A narrative review was carried out through various databases from 2018 to 2022; The search and selection of articles was carried out in journals indexed in English and Spanish. The following keywords were used: infusions, epidurals, pediatrics, new. Results: Epidural analgesia in pediatrics is one of the safest techniques and one of those with the fewest complications. They tend to be applied through a minimally invasive technique, through an injection that can be a single dose or slow and continuous infusions. Conclusión: the improvement in regional anesthetic techniques in the field of pediatrics is associated with acceptable and considerable safety for pediatric care, reaching a low rate of risks or complications compared to other types of anesthesia.Antecedentes: Con el paso del tiempo se han ido implementando nuevas herramientas para el manejo del dolor en pediatría lo cual aumenta su complejidad en búsqueda de mayor eficacia y seguridad. Metodología: Se realizó una revisión narrativa a través de diversas bases de datos desde el año 2018 al año 2022; la búsqueda y selección de artículos fue llevada a cabo en revistas indexadas en idioma inglés y español. Se utilizaron como palabras clave: infusiones, epidurales, pediatría, nuevo. Resultados: La analgesia epidural en pediatría es una de las técnicas más seguras y de las que presentan menos complicaciones, tienden aplicarse mediante una técnica mínimamente invasiva, a través de una inyección que puede ser una dosis única o de infusiones lenta y continua. Conclusión: la mejoría en las técnicas anestésicas regionales en el campo de la pediatría está asociadas a una seguridad aceptable y considerable para la atención pediátrica, alcanzan una baja tasa de riesgos o complicaciones a comparación con otro tipo de anestesia

Profil UML centré sur les données et basé sur l'architecture pilotée par modèle pour l'Internet des Objets

The Internet of Things (IoT) is a broad concept comprising large networks of smart objects connected to the Internet. These objects can sense, receive, transform and communicate data amongst themselves and external entities (systems or users). The data collection capacity of IoT makes it suitable for monitoring applications. These applications provide data about relevant objects and phenomena. Then, data-analysis systems can extract valuable insights from the IoT data. Decision-makers can thus leverage this information to take better courses of action.Nevertheless, default IoT implementations do not always provide the necessary data for the best value extraction. Moreover, classical data analysis and storage systems do not support the direct integration of streaming IoT data. In this context, conceptual data modelling is a powerful tool for the standard definition of the data needs of the users. Besides, it allows for a transparent data integration process. Moreover, model-driven frameworks leverage the representation of the system (IoT) to provide significant aid in the implementation process, even generating the complete application code.Consequently, I propose to ease the definition and implementation of IoT data according to the end-users needs with a model-driven approach. In particular, the main objective of this thesis is to define a data-centric UML profile for IoT following the Model-Driven Architecture (MDA) guidelines. The UML profile should allow for a simple and readable representation of IoT data while enabling the (partial) generation of implementable code.To achieve this aim, I divided this thesis into four phases. In the first phase, an analysis of different applications allowed identifying the main concepts for modelling sensor- and IoT-data applications. These concepts comprise the data-related components in these applications and their relationships and flows. Second, a conceptual modelling process based on MDA allowed defining a UML profile for sensor-data applications. This profile leveraged the identified concepts for sensor data. In the third phase, an extended UML profile for IoT-data applications derived from the sensor-data profile and the modelling concepts for IoT data. The sensor- and IoT-data profiles enable the generation of implementable code with model-to-code tools. Finally, the fourth phase validated the sensor- and IoT-data UML profiles and model-to-code tools through a theoretical quality assessment and a set of experiments.Through this process, this thesis provides four outcomes. First, it defines the prime data features that describe sensor- and IoT-data applications. While sensor-data applications are information systems based on a single device that provides data about a sensed entity, IoT-data applications are more complex, involving multiple devices with increased communication and computation capabilities. Second, it studies the literature about model driven IoT using two complementary approaches: a scientometric analysis and a literature review. This study highlights the importance of data for IoT modelling and the low coverage it has in the literature. Third, it provides a simple UML profile and MDA approach for developing sensor-data applications. Fourth, it presents a UML profile and MDA approach for IoT-data applications. This approach supports multiple implementation options in different commercial and non-commercial platforms.These outcomes have multiple contributions inside and outside this thesis. The description of the prime data features provided a conceptual framework to assess the related-works description of sensor and IoT data. Besides, this framework guided the conceptual-modelling process, allowing for complete yet simple representations of sensor- and IoT-data applications. (...)L'Internet des objets (IoT) est un concept large comprenant de grands réseaux d'objets intelligents connectés à Internet. Ces objets peuvent détecter, recevoir, transformer et communiquer des données entre eux et avec des entités externes (systèmes ou utilisateurs). La capacité de collecte de données de l'IoT le rend adapté aux applications de surveillance. Ces applications fournissent des données sur les objets et les phénomènes pertinents. Ensuite, les systèmes d'analyse de données peuvent extraire des informations précieuses des données IoT. Les décideurs peuvent ainsi tirer parti de ces informations pour adopter de meilleures lignes de conduite.Néanmoins, les implémentations IoT par défaut ne fournissent pas toujours les données nécessaires pour la meilleure extraction de valeur. De plus, les systèmes classiques d'analyse et de stockage de données ne prennent pas en charge l'intégration directe des données IoT en continu.Dans ce contexte, la modélisation conceptuelle des données est un outil puissant pour la définition standard des besoins en données des utilisateurs. En outre, il permet un processus d'intégration de données transparent. De plus, les cadres pilotés par modèle exploitent la représentation du système (IoT) pour fournir une aide significative dans le processus de mise en œuvre, générant même le code d'application complet.Par conséquent, je propose de faciliter la définition et la mise en œuvre des données IoT en fonction des besoins des utilisateurs finaux avec une approche basée sur les modèles. En particulier, l'objectif principal de cette thèse est de définir un profil UML centré sur les données pour l'IoT en suivant les directives de l'architecture pilotée par les modèles (MDA). Le profil UML doit permettre une représentation simple et lisible des données IoT tout en permettant la génération (partielle) de code implémentable.Pour atteindre cet objectif, j'ai divisé cette thèse en quatre phases : Une analyse des différentes applications a permis d'identifier les principaux concepts de modélisation des applications de données de capteurs et IoT. Un processus de modélisation conceptuelle basé sur MDA a permis de définir un profil UML pour les applications de données de capteurs. Ce profil a tiré parti des concepts identifiés pour les données des capteurs. Un profil UML étendu pour les applications de données IoT dérivé du profil de données de capteur et des concepts de modélisation pour les données IoT. Les profils de données de capteur et IoT permettent la génération de code implémentable avec des outils de modèle à code. Enfin, la validation des profils UML de données de capteurs et IoT et les outils de modélisation à code via une évaluation théorique de la qualité et un ensemble d'expériences.Grâce à ce processus, cette thèse fournit quatre résultats. Tout d'abord, il définit les principales caractéristiques de données qui décrivent les applications de données de capteurs et IoT. Alors que les applications de données de capteur sont des systèmes d'information basés sur un seul appareil qui fournit des données sur une entité détectée, les applications de données IoT sont plus complexes, impliquant plusieurs appareils avec des capacités de communication et de calcul accrues. Deuxièmement, il étudie la littérature sur l'IoT piloté par les modèles en utilisant deux approches complémentaires : une analyse scientométrique et une revue de la littérature. Cette étude met en évidence l'importance des données pour la modélisation de l'IoT et leur faible couverture dans la littérature. Troisièmement, il fournit un profil UML simple et une approche MDA pour développer des applications de données de capteurs. Quatrièmement, il présente un profil UML et une approche MDA pour les applications de données IoT. (...

Profil UML centré sur les données et basé sur l'architecture pilotée par modèle pour l'Internet des Objets

L'Internet des objets (IoT) est un concept large comprenant de grands réseaux d'objets intelligents connectés à Internet. Ces objets peuvent détecter, recevoir, transformer et communiquer des données entre eux et avec des entités externes (systèmes ou utilisateurs). La capacité de collecte de données de l'IoT le rend adapté aux applications de surveillance. Ces applications fournissent des données sur les objets et les phénomènes pertinents. Ensuite, les systèmes d'analyse de données peuvent extraire des informations précieuses des données IoT. Les décideurs peuvent ainsi tirer parti de ces informations pour adopter de meilleures lignes de conduite.Néanmoins, les implémentations IoT par défaut ne fournissent pas toujours les données nécessaires pour la meilleure extraction de valeur. De plus, les systèmes classiques d'analyse et de stockage de données ne prennent pas en charge l'intégration directe des données IoT en continu.Dans ce contexte, la modélisation conceptuelle des données est un outil puissant pour la définition standard des besoins en données des utilisateurs. En outre, il permet un processus d'intégration de données transparent. De plus, les cadres pilotés par modèle exploitent la représentation du système (IoT) pour fournir une aide significative dans le processus de mise en œuvre, générant même le code d'application complet.Par conséquent, je propose de faciliter la définition et la mise en œuvre des données IoT en fonction des besoins des utilisateurs finaux avec une approche basée sur les modèles. En particulier, l'objectif principal de cette thèse est de définir un profil UML centré sur les données pour l'IoT en suivant les directives de l'architecture pilotée par les modèles (MDA). Le profil UML doit permettre une représentation simple et lisible des données IoT tout en permettant la génération (partielle) de code implémentable.Pour atteindre cet objectif, j'ai divisé cette thèse en quatre phases : Une analyse des différentes applications a permis d'identifier les principaux concepts de modélisation des applications de données de capteurs et IoT. Un processus de modélisation conceptuelle basé sur MDA a permis de définir un profil UML pour les applications de données de capteurs. Ce profil a tiré parti des concepts identifiés pour les données des capteurs. Un profil UML étendu pour les applications de données IoT dérivé du profil de données de capteur et des concepts de modélisation pour les données IoT. Les profils de données de capteur et IoT permettent la génération de code implémentable avec des outils de modèle à code. Enfin, la validation des profils UML de données de capteurs et IoT et les outils de modélisation à code via une évaluation théorique de la qualité et un ensemble d'expériences.Grâce à ce processus, cette thèse fournit quatre résultats. Tout d'abord, il définit les principales caractéristiques de données qui décrivent les applications de données de capteurs et IoT. Alors que les applications de données de capteur sont des systèmes d'information basés sur un seul appareil qui fournit des données sur une entité détectée, les applications de données IoT sont plus complexes, impliquant plusieurs appareils avec des capacités de communication et de calcul accrues. Deuxièmement, il étudie la littérature sur l'IoT piloté par les modèles en utilisant deux approches complémentaires : une analyse scientométrique et une revue de la littérature. Cette étude met en évidence l'importance des données pour la modélisation de l'IoT et leur faible couverture dans la littérature. Troisièmement, il fournit un profil UML simple et une approche MDA pour développer des applications de données de capteurs. Quatrièmement, il présente un profil UML et une approche MDA pour les applications de données IoT. (...)The Internet of Things (IoT) is a broad concept comprising large networks of smart objects connected to the Internet. These objects can sense, receive, transform and communicate data amongst themselves and external entities (systems or users). The data collection capacity of IoT makes it suitable for monitoring applications. These applications provide data about relevant objects and phenomena. Then, data-analysis systems can extract valuable insights from the IoT data. Decision-makers can thus leverage this information to take better courses of action.Nevertheless, default IoT implementations do not always provide the necessary data for the best value extraction. Moreover, classical data analysis and storage systems do not support the direct integration of streaming IoT data. In this context, conceptual data modelling is a powerful tool for the standard definition of the data needs of the users. Besides, it allows for a transparent data integration process. Moreover, model-driven frameworks leverage the representation of the system (IoT) to provide significant aid in the implementation process, even generating the complete application code.Consequently, I propose to ease the definition and implementation of IoT data according to the end-users needs with a model-driven approach. In particular, the main objective of this thesis is to define a data-centric UML profile for IoT following the Model-Driven Architecture (MDA) guidelines. The UML profile should allow for a simple and readable representation of IoT data while enabling the (partial) generation of implementable code.To achieve this aim, I divided this thesis into four phases. In the first phase, an analysis of different applications allowed identifying the main concepts for modelling sensor- and IoT-data applications. These concepts comprise the data-related components in these applications and their relationships and flows. Second, a conceptual modelling process based on MDA allowed defining a UML profile for sensor-data applications. This profile leveraged the identified concepts for sensor data. In the third phase, an extended UML profile for IoT-data applications derived from the sensor-data profile and the modelling concepts for IoT data. The sensor- and IoT-data profiles enable the generation of implementable code with model-to-code tools. Finally, the fourth phase validated the sensor- and IoT-data UML profiles and model-to-code tools through a theoretical quality assessment and a set of experiments.Through this process, this thesis provides four outcomes. First, it defines the prime data features that describe sensor- and IoT-data applications. While sensor-data applications are information systems based on a single device that provides data about a sensed entity, IoT-data applications are more complex, involving multiple devices with increased communication and computation capabilities. Second, it studies the literature about model driven IoT using two complementary approaches: a scientometric analysis and a literature review. This study highlights the importance of data for IoT modelling and the low coverage it has in the literature. Third, it provides a simple UML profile and MDA approach for developing sensor-data applications. Fourth, it presents a UML profile and MDA approach for IoT-data applications. This approach supports multiple implementation options in different commercial and non-commercial platforms.These outcomes have multiple contributions inside and outside this thesis. The description of the prime data features provided a conceptual framework to assess the related-works description of sensor and IoT data. Besides, this framework guided the conceptual-modelling process, allowing for complete yet simple representations of sensor- and IoT-data applications. (...

Profil UML centré sur les données et basé sur l'architecture pilotée par modèle pour l'Internet des Objets

The Internet of Things (IoT) is a broad concept comprising large networks of smart objects connected to the Internet. These objects can sense, receive, transform and communicate data amongst themselves and external entities (systems or users). The data collection capacity of IoT makes it suitable for monitoring applications. These applications provide data about relevant objects and phenomena. Then, data-analysis systems can extract valuable insights from the IoT data. Decision-makers can thus leverage this information to take better courses of action.Nevertheless, default IoT implementations do not always provide the necessary data for the best value extraction. Moreover, classical data analysis and storage systems do not support the direct integration of streaming IoT data. In this context, conceptual data modelling is a powerful tool for the standard definition of the data needs of the users. Besides, it allows for a transparent data integration process. Moreover, model-driven frameworks leverage the representation of the system (IoT) to provide significant aid in the implementation process, even generating the complete application code.Consequently, I propose to ease the definition and implementation of IoT data according to the end-users needs with a model-driven approach. In particular, the main objective of this thesis is to define a data-centric UML profile for IoT following the Model-Driven Architecture (MDA) guidelines. The UML profile should allow for a simple and readable representation of IoT data while enabling the (partial) generation of implementable code.To achieve this aim, I divided this thesis into four phases. In the first phase, an analysis of different applications allowed identifying the main concepts for modelling sensor- and IoT-data applications. These concepts comprise the data-related components in these applications and their relationships and flows. Second, a conceptual modelling process based on MDA allowed defining a UML profile for sensor-data applications. This profile leveraged the identified concepts for sensor data. In the third phase, an extended UML profile for IoT-data applications derived from the sensor-data profile and the modelling concepts for IoT data. The sensor- and IoT-data profiles enable the generation of implementable code with model-to-code tools. Finally, the fourth phase validated the sensor- and IoT-data UML profiles and model-to-code tools through a theoretical quality assessment and a set of experiments.Through this process, this thesis provides four outcomes. First, it defines the prime data features that describe sensor- and IoT-data applications. While sensor-data applications are information systems based on a single device that provides data about a sensed entity, IoT-data applications are more complex, involving multiple devices with increased communication and computation capabilities. Second, it studies the literature about model driven IoT using two complementary approaches: a scientometric analysis and a literature review. This study highlights the importance of data for IoT modelling and the low coverage it has in the literature. Third, it provides a simple UML profile and MDA approach for developing sensor-data applications. Fourth, it presents a UML profile and MDA approach for IoT-data applications. This approach supports multiple implementation options in different commercial and non-commercial platforms.These outcomes have multiple contributions inside and outside this thesis. The description of the prime data features provided a conceptual framework to assess the related-works description of sensor and IoT data. Besides, this framework guided the conceptual-modelling process, allowing for complete yet simple representations of sensor- and IoT-data applications. (...)L'Internet des objets (IoT) est un concept large comprenant de grands réseaux d'objets intelligents connectés à Internet. Ces objets peuvent détecter, recevoir, transformer et communiquer des données entre eux et avec des entités externes (systèmes ou utilisateurs). La capacité de collecte de données de l'IoT le rend adapté aux applications de surveillance. Ces applications fournissent des données sur les objets et les phénomènes pertinents. Ensuite, les systèmes d'analyse de données peuvent extraire des informations précieuses des données IoT. Les décideurs peuvent ainsi tirer parti de ces informations pour adopter de meilleures lignes de conduite.Néanmoins, les implémentations IoT par défaut ne fournissent pas toujours les données nécessaires pour la meilleure extraction de valeur. De plus, les systèmes classiques d'analyse et de stockage de données ne prennent pas en charge l'intégration directe des données IoT en continu.Dans ce contexte, la modélisation conceptuelle des données est un outil puissant pour la définition standard des besoins en données des utilisateurs. En outre, il permet un processus d'intégration de données transparent. De plus, les cadres pilotés par modèle exploitent la représentation du système (IoT) pour fournir une aide significative dans le processus de mise en œuvre, générant même le code d'application complet.Par conséquent, je propose de faciliter la définition et la mise en œuvre des données IoT en fonction des besoins des utilisateurs finaux avec une approche basée sur les modèles. En particulier, l'objectif principal de cette thèse est de définir un profil UML centré sur les données pour l'IoT en suivant les directives de l'architecture pilotée par les modèles (MDA). Le profil UML doit permettre une représentation simple et lisible des données IoT tout en permettant la génération (partielle) de code implémentable.Pour atteindre cet objectif, j'ai divisé cette thèse en quatre phases : Une analyse des différentes applications a permis d'identifier les principaux concepts de modélisation des applications de données de capteurs et IoT. Un processus de modélisation conceptuelle basé sur MDA a permis de définir un profil UML pour les applications de données de capteurs. Ce profil a tiré parti des concepts identifiés pour les données des capteurs. Un profil UML étendu pour les applications de données IoT dérivé du profil de données de capteur et des concepts de modélisation pour les données IoT. Les profils de données de capteur et IoT permettent la génération de code implémentable avec des outils de modèle à code. Enfin, la validation des profils UML de données de capteurs et IoT et les outils de modélisation à code via une évaluation théorique de la qualité et un ensemble d'expériences.Grâce à ce processus, cette thèse fournit quatre résultats. Tout d'abord, il définit les principales caractéristiques de données qui décrivent les applications de données de capteurs et IoT. Alors que les applications de données de capteur sont des systèmes d'information basés sur un seul appareil qui fournit des données sur une entité détectée, les applications de données IoT sont plus complexes, impliquant plusieurs appareils avec des capacités de communication et de calcul accrues. Deuxièmement, il étudie la littérature sur l'IoT piloté par les modèles en utilisant deux approches complémentaires : une analyse scientométrique et une revue de la littérature. Cette étude met en évidence l'importance des données pour la modélisation de l'IoT et leur faible couverture dans la littérature. Troisièmement, il fournit un profil UML simple et une approche MDA pour développer des applications de données de capteurs. Quatrièmement, il présente un profil UML et une approche MDA pour les applications de données IoT. (...

Data-Centric UML Profile for Wireless Sensors

International audienceModelling WSN data behaviour is relevant since it would allow to evaluate the capacity of an application for supplying the user needs, moreover, it could enable a transparent integration with different data-centric information systems. Therefore, this article proposes a data-centric UML profile for the design of wireless sensor nodes from the user point-of-view capable of representing the gathered and delivered data of the node. This profile considers different characteristics and configurations of frequency, aggregation, persistence and quality at the level of the wireless sensor nodes. Furthermore, this article validates the UML profile through a computer-aided software engineering (CASE) tool implementation and one case study, centred on the data collected by a real WSN implementation for precision agriculture and smart farming

Self-service Business Intelligence over On-Demand IoT Data: A New Design Methodology Based on Rapid Prototyping

International audienc

Towards a UML Profile for Designing Smart IoT Data-Centric Applications

The implementation of IoT (Internet of Things) systems is difficult since the data sent from the devices is complex, especially in agriculture and agroecology, where it is generated from heterogeneous hardware and software, and its applications involve different actors. In this scenario, conceptual design is mandatory to provide a formal and unambiguous representation allowing the different actors to set their requirements. The problem with the current representations is that they do not take into account neither the internal parameters nor the dynamic aspect of smart devices. To fill this gap we propose SmartSTS4IoT, an extension of the STS4IoT UML profile that models the different representations of internal/external data expressed from the same sensor and the logic used to adapt the sending/sensing policies to sudden environmental changes. The profile is illustrated with reference to a case study in the context of smart agriculture and validated theoretically

Sense, Transform & Send for the Internet of Things (STS4IoT): UML profile for data-centric IoT applications

International audienc

A conceptual data model and its automatic implementation for IoT-based business intelligence applications

International audienceIn the context of Industry 4.0, the analysis of Internet-of-Things (IoT) data with business intelligence (BI) technologies has acquired high relevance. However, designing and implementing IoT-based BI applications is hard for several reasons. Therefore, we propose a novel conceptual data model based on UML profiles and model-driven architecture (MDA) for modeling and implementing IoT-based BI applications. Our approach provides highly readable data models of IoT, which are also compatible with traditional BI data models. Furthermore, it could help in the implementation process of the IoT subsystem through automatic code generation.Dans le contexte de l'industrie 4.0, l'analyse des données de l'Internet des objets (IdO) à l'aide de technologies d'intelligence économique (IE) a acquis une grande importance. Cependant, la conception et la mise en œuvre d'applications d'IE basées sur l'IdO sont difficiles pour plusieurs raisons. C'est pourquoi nous proposons un nouveau modèle conceptuel de données basé sur les profils UML et l'architecture dirigée par les modèles (MDA) pour modéliser et mettre en œuvre des applications d'IE basées sur l'IoT. Notre approche fournit des modèles de données hautement lisibles de l'IdO, qui sont également compatibles avec les modèles de données traditionnels d'IE. En outre, elle pourrait faciliter le processus de mise en œuvre du sous-système IdO par la génération automatique de code.