Doctors who pilot the GMC's Tests of Competence: who volunteers and why?

Background: Doctors who are investigated by the General Medical Council (GMC) for performance concerns may be required to take a Test of Competence (ToC). The tests are piloted on volunteer doctors before they are used in Fitness to Practise (FtP) investigations. Objectives: To find out who volunteers to take a pilot ToC and why. Methods: This was a retrospective cohort study. Between February 2011 and October 2012 we asked doctors who volunteered for a test to complete a questionnaire about their reasons for volunteering and recruitment. We analysed the data using descriptive statistics and Pearson’s chi-square test. Results: 301 doctors completed the questionnaire. Doctors who took a ToC voluntarily were mostly women, of white ethnicity, of junior grades, working in general practice and who held a Primary Medical Qualification from the UK. This was a different population to doctors under investigation and all registered doctors in the UK. Most volunteers heard about the GMC’s pilot events through email from a colleague and used the experience to gain exam practice for forthcoming postgraduate exams. Conclusions: The reference group of volunteers are not representative of doctors under FtP investigation. Our findings will be used to inform future recruitment strategies with the aim to encourage better matching of groups who voluntarily pilot a ToC with those under FtP investigation

Data Analytics and Knowledge Discovery for Root Cause Analysis in LTE Self-Organizing Networks.

En las últimas décadas, las redes móviles han cobrado cada vez más importancia en el mundo de las telecomunicaciones. Lo que empezó con el objetivo de dar un servicio de voz a nivel global, ha tomado recientemente la direcci\'on de convertirse en un servicio casi exclusivo de datos en banda ancha, dando lugar a la red LTE. Como consecuencia de la continua aparición de nuevos servicios, los usuarios demandan cada vez redes con mayor capacidad, mejor calidad de servicio y a precios menores. Esto provoca una dura competición entre los operadores, que necesitan reducir costes y cortes en el servicio causados por trabajos de mejora o problemas. Para este fin, las redes autoorganizadas SON (Self-Organizing Network) proporcionan herramientas para la automatización de las tareas de operación y mantenimiento, haciéndolas más rápidas y mantenibles por pequeños equipos de expertos. Las funcionalidades SON se dividen en tres grupos principales: autoconfiguración (Self-configuration, los elementos nuevos se configuran de forma automática), autooptimización (Self-optimization, los parámetros de la red se actualizan de forma automática para dar el mejor servicio posible) y autocuración (Self-healing, la red se recupera automáticamente de problemas). En el ambiente competitivo de las redes móviles, los cortes de servicio provocados por problemas en la red causan un gran coste de oportunidad, dado que afectan a la experiencia de usuario. Self-healing es la función SON que se encarga de la automatización de la resolución de problemas. El objetivo principal de Self-healing es reducir el tiempo que dura la resolución de un problema y liberar a los expertos de tareas repetitivas. Self-healing tiene cuatro procesos principales: detección (identificar que los usuarios tienen problemas en una celda), compensación (redirigir los recursos de la red para cubrir a los usuarios afectados), diagnosis (encontrar la causa de dichos problemas) y recuperación (realizar las acciones necesarias para devolver los elementos afectados a su operación normal). De todas las funcionalidades SON, Self-healing (especialmente la función de diagnosis) es la que constituye el mayor desafío, dada su complejidad, y por tanto, es la que menos se ha desarrollado. No hay sistemas comerciales que hagan una diagnosis automática con la suficiente fiabilidad para convencer a los operadores de red. Esta falta de desarrollo se debe a la ausencia de información necesaria para el diseño de sistemas de diagnosis automática. No hay bases de datos que recojan datos de rendimiento de la red en casos problemáticos y los etiqueten con la causa del problema que puedan ser estudiados para encontrar los mejores algoritmos de tratamiento de datos. A pesar de esto, se han propuesto soluciones basadas en la Inteligencia Artificial (IA) para la diagnosis, tomando como punto de partida la limitada información disponible. Estos algoritmos a su vez necesitan ser entrenados con datos realistas. Nuevamente, dado que no hay bases de datos de problemas reales, los datos de entrenamiento suelen ser extraídos de simulaciones, lo cual les quita realismo. La causa de la falta de datos es que los expertos en resolución de problemas no registran los casos conforme los van solucionando. En el ambiente competitivo en el que trabajan, su tiempo es un recurso limitado que debe ser utilizado para resolver problemas y no para registrarlos. En el caso en que tales bases de datos fueran recogidas, un aspecto importante a tener en cuenta es que el volumen, variabilidad y velocidad de generación de los datos hacen que éste sea considerado un problema Big Data. El problema principal de los sistemas de diagnosis automática es la falta de conocimiento experto. Para resolver esto, el conocimiento experto debe convertirse a un formato utilizable. Este proceso se conoce como adquisición del conocimiento. Hay dos aproximaciones a la adquisición del conocimiento: manual(a través de entrevistas o con la implicación de los expertos en el desarrollo) o a través de la analítica de datos (minería de datos en bases de datos que contienen el resultado del trabajo de los expertos). Esta tesis estudia la aproximación de la analítica de datos, utilizando las técnicas KDD (Knowledge Discovery and Datamining). Para que esta aproximación pueda ser utilizada, se requiere la existencia de una base de datos de casos reales de fallo, lo cual es un gran desafío. La visión general de esta tesis es una plataforma en la que cada vez que un experto diagnostica un problema en la red, éste puede reportarlo con un esfuerzo mínimo y almacenarlo en el sistema. La parte central de este sistema es un algoritmo de diagnosis (en esta tesis un controlador de lógica borrosa) que evoluciona y mejora aprendiendo de cada nuevo ejemplo, hasta llegar al punto en el que los expertos pueden confiar en su precisión para los problemas más comunes. Cada vez que surja un nuevo problema, se añadirá a la base de datos del sistema, incrementando así aún más su potencia. El fin es liberar a los expertos de tareas repetitivas, de modo que puedan dedicar su tiempo a desafíos cuya resolución sea más gratificante. Por tanto, el primer objetivo de esta tesis es la colección de una base de datos de casos reales de fallos. Para ello, se diseña una interfaz de usuario para la recolección de datos teniendo en cuenta como requisito prioritario la facilidad de uso. Una vez que se dispone de datos recogidos, se analizarán para comprender mejor sus propiedades y obtener la información necesaria para el diseño de los algoritmos de analítica de datos. Otro objetivo de esta tesis es la creación de un modelo de fallos de LTE, encontrando las relaciones entre el rendimiento de la red y la ocurrencia de los problemas. La adquisición del conocimiento se realiza mediante la aplicación de algoritmos de analítica sobre los datos recogidos. Se diseña un proceso KDD que extrae los parámetros de un controlador de lógica borrosa y se aplica sobre la base de datos recogida. Finalmente, esta tesis también tiene como objetivo realizar un análisis de los aspectos Big Data de las funciones Self-healing, y tenerlos en cuenta a la hora de diseñar los algoritmos

MICROBIOLOGICAL INDUCTION OF ACANTHOCYTOSIS

Acantocytosis is associated with various diseases among which are a β-lipoproteinemia, a genetic disease, following splenectomy, following exposure to toxic chemical, and massive carcinoid tumor. No previous studies have, up to the best knowledge of the author, reported acanthocytosis to be induced by pathogens. The aim of the present study was to explore the potential of β-hemolytic Streptococcus group A to induce acanthocytosis. The methodology of the present study involved incubation of β-hemolytic Streptococcus group A with blood samples, examining blood films of patients diagnosed with β-hemolytic Streptococcus group A and examining urine samples showing acanthocytosis for β-hemolytic Streptococcus group A. Study findings confirmed that acanthocytosis was induced by β-hemolytic Streptococcus group A, and patients diagnosed with β-hemolytic Streptococcus group A showed acanthocytosis in their blood smears. Urine samples showing acnathocytes in microscopic examination were positive for β-hemolytic Streptococcus group A. Taken together, Acanthocytosis is a diagnostic feature of β-lipoproteinemia, a genetic disease. Our data pointed to a new causative agent in which β- hemolytic Streptococcus group A induces acanthocytosis with high potential to play a new etiological agent in pathogenesis of diseases. Our data are preliminary findings that need to be further investigations since pathogens seem to have non-classical roles and new pathological studies are required to explore such roles

Influence of the type of viscosity-modifying admixtures and metakaolin on the rheology of grouts

The Viscosity-modifying admixtures (VMAs) contribute to the control of the rheology of grouts and are used to enhance plastic viscosity, cohesion, stability, and resistance to bleeding of cement-based systems.  This paper reports the results of an investigation on the effect of type of VMAs, namely two types of diutan gums and a welan gum and metakaolin (MTK), plus a superplasticiser, on the rheology behaviour of cement grouts.  All mixes were made with polycarboxylic superplasticiser at 0.6% and 0.9%.  The dosages of VMAs were 0.05%, and 0.10%, with a fixed water-to-binder ratio of 0.40.  The investigated fresh properties of the grouts included the mini-slump flow, plate cohesion, and rheology parameters: namely yield value and plastic viscosity.  The rheological parameters were obtained using a vane viscometer.  Control grouts (with and without superplasticiser and VMA) were also tested and compared to mixes containing VMAs.  The results indicated that the incorporation of MTK reduced the fluidity and increased the plate cohesion and yield stress, and plastic viscosity due to the higher surface area of MTK.  The diutan gum grouts improved the grout fresh properties and rheology compared to the welan gum grouts

Effect of high fat and nutrient depleted diets on colon tumor formation in mice.

We investigated the effect of high fat and nutrient depleted diets on the formation of colon tumors in female Swiss mice treated with 1,2- dimethylhydrazine (DMH). Mice received the following diets: control diet (laboratory chow, 5.5% fat) or chow with added starch and/or corn oil so as to supply a fat level of 5.5% (diet F6) or 23% (diet F23), while reducing the level of nutrients and dietary fiber per. 100 calories to 61% of the level of the control diet. DMH was given as 5 weekly s.c. injections. Diets were given variously from 6 weeks before the first injection until 7 days after the last one (initiation period) or else for the subsequent 22 weeks until sacrifice of the mice (promotion period). A high fat diet (diet F23 vs. F6) tended to increase adenoma formation when fed during the initiation period but this requires further study. Feeding it in the promotion period increased the incidence of adenocarcinomas. A nutrient depleted diet (diet F6 vs. the control diet) caused a decreased incidence of adenocarcinomas

Changes in pH and levels of B-glucosidase, B-glucuronidase and reducing activity as food residue passes along the mouse colon

The contents were collected from successive regions of the colon of Swiss mice. Ana(vses show that the pH rises by about 0.55 pH units between the cecum and the distal colon. The level of p-glucuronidase falls sharply, typically 2 to 3 fold;, as food residue leaves the cecum. This is followed by a large rise in the distal c%n, mvund 1.6 to 4 fold, about half of 1vhich is due to the concentrating ejlect caused by loss of water. lvleasurements were also made of nonspecific reducing activity, the level of which rises by about 74% along the colon mainly because of water loss. For each of the above parameters similar results were observed using old and young mice and with diets high and low in fat. Studies indicated that the reducing activity is nonenzymic