Percepción de los riesgos asociados a la pérdida auditiva inducida por ruido. Estado del arte y diseño de herramientas interactivas para formación y concienciación

La exposición al ruido en el puesto de trabajo y la pérdida auditiva inducida por ruido se encuentran estrechamente relacionadas con las actitudes que tienen de los trabajadores sobre el uso de los dispositivos de protección auditiva. En estudios previos se ha demostrado que los trabajadores son reacios a su utilización por diferentes motivos: desconocimiento de los efectos que produce el ruido sobre la salud auditiva, dificultades para utilizarlos de forma correcta, incomodidad, etc. Con el objetivo de mejorar las actitudes de los trabajadores ante el uso de dispositivos de protección auditiva se llevó a cabo un estudio bibliográfico sobre los factores que influyen en la conducta de los trabajadores ante el uso de protectores auditivos, así como su conocimiento sobre los riesgos asociados. Una vez analizados los antecedentes y las actuales necesidades, se desarrollaron herramientas interactivas de fácil utilización para mejorar la concienciación de los trabajadores sobre este aspecto. Se presenta la revisión bibliográfica sobre el uso de protectores auditivos, un análisis de los diferentes enfoques comúnmente utilizados para formación y concienciación de trabajadores sobre los riesgos derivados de la pérdida auditiva inducida por ruido y finalmente las herramientas desarrolladas como propuesta para mejorar la percepción de dicho riesgo entre los trabajadores

Deep learning and wearable sensors for the diagnosis and monitoring of Parkinson’s disease: A systematic review

Parkinson’s disease (PD) is a neurodegenerative disorder that produces both motor and non-motor complications, degrading the quality of life of PD patients. Over the past two decades, the use of wearable devices in combination with machine learning algorithms has provided promising methods for more objective and continuous monitoring of PD. Recent advances in artificial intelligence have provided new methods and algorithms for data analysis, such as deep learning (DL). The aim of this article is to provide a comprehensive review of current applications where DL algorithms are employed for the assessment of motor and nonmotor manifestations (NMM) using data collected via wearable sensors. This paper provides the reader with a summary of the current applications of DL and wearable devices for the diagnosis, prognosis, and monitoring of PD, in the hope of improving the adoption, applicability, and impact of both technologies as support tools. Following PRISMA (Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines, sixty-nine studies were selected and analyzed. For each study, information on sample size, sensor configuration, DL approaches, validation methods, and results according to the specific symptom under study were extracted and summarized. Furthermore, quality assessment was conducted according to the Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD) method. The majority of studies (74%) were published within the last three years, demonstrating the increasing focus on wearable technology and DL approaches for PD assessment. However, most papers focused on monitoring (59%) and computer-assisted diagnosis (37%), while few papers attempted to predict treatment response. Motor symptoms (86%) were treated much more frequently than NMM (14%). Inertial sensors were the most commonly used technology, followed by force sensors and microphones. Finally, convolutional neural networks (52%) were preferred to other DL approaches, while extracted features (38%) and raw data (37%) were similarly used as input for DL models. The results of this review highlight several challenges related to the use of wearable technology and DL methods in the assessment of PD, despite the advantages this technology could bring in the development and implementation of automated systems for PD assessment

Fuentes de financiamiento y su impacto en el desarrollo del sector micro empresarial agrícola en el cantón la Maná, provincia de Cotopaxi

The overall objective of the research was to evaluate the sources of financing and their impact on the development of the micro-enterprise sector in the town of La Maná, in the province of Cotopaxi, which was concrived to face the lack of research on the characteristics, amounts of assets, liabilities, equity and the percentage of growth experienced; in addition, the type of financing and credit lines used by the owners of the various agricultural segments. In order to fulfill this purpose we used descriptive, correctional and inductive methods, deductive. For the investigation was based on the population universe, the 896 agricultural producers said information was granted by the Internal Revenue Service (SRI) agency, the same that applying the formula of population sampling was able to obtain a sample of 277 micro entrepreneurs to which the surveys were applied. Among the characteristics of the sources of financing it was established that 52% have accessed credits in the crop segments such as banana, orange cacao, maize, cassava and other crops. While the crops with the highest incidence are banana and cacao; in the case of producers, if they acceded to the credits, 92% went to the Banks and Credit Unions (COAC), which showed that there are credit lines for consumption, microcredit, productive credit and credit for trading with amounts up to $25,000.00, which were granted according to the projected cash flow of financial institutions with maximum terms of 48 months and the interest rate varies according to the type of credit. Regarding the measurement of the micro-enterprise development of the agricultural sector, it is important to emphasize that 93$ 8,000, 00, while loans in fixed assets was 44% increase. The level of incidence of financing sources in the agricultural micro-enterprise sector occurred at an average level because the average items of liquidity and assets were higher among microenterprises that did not use financing.La investigación tuvo como objetivo general evaluar las fuentes de financiamiento y su impacto en el desarrollo del sector micro empresarial en el cantón La Maná, provincia de Cotopaxi, el cual nació frente a la problemática de la inexistencia de investigaciones sobre las características, cantidad de empleados, montos de los activos, pasivos, patrimonio y el porcentaje de crecimiento experimentado; además que tipo de financiamiento y líneas de créditos emplean los propietarios de los diversos segmentos agrícolas. Con la finalidad de cumplir este propósito se empleó la investigación descriptiva, correccional y los métodos inductivos, deductivo. Para la investigación se tomó como base el universo poblacional los 896 productores agrícolas dicha información fue otorgada por la agencia de Servicio de Rentas Internas (SRI), la misma que aplicando la fórmula del muestreo poblacional se logró obtener una muestra de 277 micro empresarios a los cuales se aplicó las encuestas. Entre las características de las fuentes de financiamiento se estableció que el 52% ha accedido a créditos en los segmentos de cultivos como banano, cacao naranja, maíz, yuca y otros cultivos. En tanto los cultivos de mayor incidencia son el de banano y cacao; en lo que respecta a las productores que si accedieron a los créditos, el 92% acudió a los Bancos y Cooperativas de Ahorro y Crédito (COAC), en el cual se evidenció que existen líneas de crédito de consumo, microcrédito, crédito productivo y crédito para comercio con montos que van hasta los $25.000,00, los cuales fueron otorgados acorde al flujo de caja proyectada por parte de las entidades financieras con plazos máximos de 48 meses y la tasa de interés varía según el tipo de crédito. En lo que respecta a la medición del desarrollo micro empresarial del sector agrícola es relevante enfatizar que el 93$8.000,00, mientras que los créditos en los activos fijos fue 44% de aumento. El nivel de incidencia de las fuentes de financiamiento en el sector micro empresarial agrícola se dio en un nivel medio debido que en los ítems promedio de liquidez y activos fueron superiores entre las microempresas que no emplearon financiación.Universidad Técnica de Cotopax

Elaboración de un plan de manejo ambiental para la conservación de la microcuenca de la quebrada Cumbiteo, parroquia Aloasí, cantón Mejía, provincia de Pichincha

El presente trabajo experimental está enfocado en proponer un Plan de Manejo Ambiental para la conservación de la microcuenca hidrográfica formada en la quebrada Cumbiteo, situada en el barrio Umbría de la parroquia de Aloasí, en el cantón Mejía. Las metodologías aplicadas consistieron en los análisis fisicoquímicos de agua y la textura del suelo, la recolección de información primaria se obtuvo a través de encuestas realizadas a los moradores del sector Umbría, además se obtuvo información secundaria mediante revisiones bibliográficas y la utilización del Software ArcGis 10.8 para la delimitación de la cuenca hidrográfica y el análisis de factores como la cobertura vegetal que posee la zona de estudio. Se procedió a realizar un muestreo compuesto de agua y suelo en las zonas alta, media y baja, el mismo tuvo una duración de siete días, los parámetros de calidad de agua evaluados fueron: oxígeno disuelto, Demanda Química de Oxígeno (DQO), Demanda Bioquímica de Oxígeno (DBO5), sólidos disueltos totales, coliformes fecales, turbidez, fosfatos y nitratos, pH y temperatura, mismos que presentaron valores dentro del límite establecido por la normativa ambiental. La Evaluación de Impactos Ambientales se realizó mediante una matriz de Leopold, en la cual se consideraron actividades como la agricultura, ganadería, generación de residuos, descarga de aguas residuales, tala de bosques, camping, las mismas ponderamos a un valor de 100% presentando en el proyecto las siguientes actividades con mayor grado de afectación fueron la descarga de aguas residuales con un valor de 66% y la tala de cobertura vegetal con un valor de 64%. El Plan de manejo Ambiental propuesto para el manejo de la conservación de la misma ha considerado aquellas alternativas que sean sostenibles a corto y largo plazo, principalmente de los recursos hídrico y edáfico.The present experimental study is focused on proposing an Environmental Management Plan for the hydrographic watershed formed in the Cumbiteo stream, located in the Aloasi town, in the Mejia canton. The applied methodologies consisted of the physicochemical analysis of water and soil, the collection of primary information through surveys carried out on the residents of the Umbria zone, the collection of secondary information through bibliographic reviews, and the use of ArcGis 10.8 software for the delimitation of the watershed hydrographic analysis and the analysis of factors such as the vegetation cover of the study area. A composite sampling of water and soil was carried out in the high, medium, and low areas, it lasted seven days, the water quality parameters evaluated were: dissolved oxygen, Chemical Oxygen Demand (COD), Demand Oxygen biochemistry (BOD), total dissolved solids, fecal coliforms, turbidity, phosphates, and nitrates, which presented values within the limit established by environmental regulations. The Environmental Impact Study was carried out using a Leopold matrix, in which activities such as agriculture, livestock, waste generation, wastewater discharge, forest felling, and camping were considered; the activities with the greatest degree of affectation were the discharge wastewater with a value of 66% and the cutting down of vegetation cover with a value of 64%. The Environmental Management Plan proposed for the management of the Cumbiteo stream hydrographic watershed has considered those alternatives that are sustainable in the short and long term, mainly water and soil resources

Aplicación web para la evaluación de resultados de las actividades de servicio a la comunidad y prácticas preprofesionales en la carrera de Ingeniería en Informática y Sistemas Computacionales.

This project is aimed at developing a web application that allows evaluating the results of the activities of Liaison with the Society of the Career of Computer Science and Computer Systems. This application will allow to systematically execute processes, procedures and activities of service to the community and pre-professional practices.El presente proyecto está orientado a desarrollar una aplicación web que permita evaluar los resultados de las actividades de Vinculación con la Sociedad de la Carrera de Ingeniería en Informática y Sistemas Computacionales. Esta aplicación permitirá ejecutar de manera sistematizada procesos, procedimientos y actividades de servicio a la comunidad y prácticas preprofesionales

Automatic resting tremor assessment in Parkinson’s disease using smartwatches and multitask convolutional neural networks

Resting tremor in Parkinson’s disease (PD) is one of the most distinctive motor symptoms. Appropriate symptom monitoring can help to improve management and medical treatments and improve the patients’ quality of life. Currently, tremor is evaluated by physical examinations during clinical appointments; however, this method could be subjective and does not represent the full spectrum of the symptom in the patients’ daily lives. In recent years, sensor-based systems have been used to obtain objective information about the disease. However, most of these systems require the use of multiple devices, which makes it difficult to use them in an ambulatory setting. This paper presents a novel approach to evaluate the amplitude and constancy of resting tremor using triaxial accelerometers from consumer smartwatches and multitask classification models. These approaches are used to develop a system for an automated and accurate symptom assessment without interfering with the patients’ daily lives. Results show a high agreement between the amplitude and constancy measurements obtained from the smartwatch in comparison with those obtained in a clinical assessment. This indicates that consumer smartwatches in combination with multitask convolutional neural networks are suitable for providing accurate and relevant information about tremor in patients in the early stages of the disease, which can contribute to the improvement of PD clinical evaluation, early detection of the disease, and continuous monitoring.This research was funded by the following projects: (1) "Tecnologias Capacitadoras para la Asistencia, Seguimiento y Rehabilitacion de Pacientes con Enfermedad de Parkinson". Centro Internacional sobre el envejecimiento, CENIE (codigo 0348_CIE_6_E) Interreg V-A Espana-Portugal (POCTEP). (2) Ecuadorian Government Granth "Becas internacionales de posgrado 2019" of the Secretaria de Educacion Superior, Ciencia, Tecnologia e Innovacion (SENESCYT), received by the author Luis Sigcha

Cuentos de nunca acabar. Aproximaciones desde la interculturalidad

Cuentos de nunca acabar. Aproximaciones desde la interculturalidad, surge después de la pandemia y su imposibilidad de socializar “en persona” con los compañeros de eventuales encuentros, porque la Comprensión Lectora tenía que reinventarse para su nueva reflexión cognitiva, adaptación contextual y reconstrucción del conocimiento. Este renovado enfoque de la realidad postpandemia, concebido en el marco de la educación intercultural comunitaria, busca potencializar los entornos naturales, sociales y culturales como recursos de aprendizaje multidisciplinario a través del lenguaje animado de los cuentos. En este marco, había que dinamizar la asignatura de Comunicación Oral y Escrita, que se dicta en los Primeros Niveles de los Centros de Apoyo de Otavalo, Cayambe, Latacunga y Riobamba, mediante un eje transversal donde los estudiantes escriban fundamentados en valores de la cosmovisión andina, considerando que provienen de varios lugares de la sierra y amazonía ecuatoriana. Todo surgió del encuentro presencial de un sábado cualquiera donde los estudiantes realizaban ejercicios narrativos, logrando una apreciable respuesta de imaginación, más emotiva que la clásica tarea de las Unidades, tanto así que, pasados unos días, seguían llegando sus escritos a mi correo. Entonces nos pusimos manos a la obra, cada estudiante tendría dos opciones como Actividad Integradora, la primera consistía en escribir un cuento de su propia inspiración, y la segunda analizar un clásico para comentar sus valores y antivalores. La mayor parte de estudiantes decidió escribir su propio cuento, de donde se escogieron algunas participaciones que podrían considerarse originales, para una edición que, respetando la transcripción de la tradición oral que prima en los sectores comunitarios, nos concretamos en revisar la puntuación y ortografía para publicarlos. Con esto buscamos innovar la Actividad Integradora, por algo más práctico y operativo para configurar los Objetos de Aprendizaje que buscamos. Así nació, en medio del camino, este libro de Cuentos de nunca acabar. Aproximaciones desde la interculturalidad, que ponemos en sus manos. Hernán Hermosa Mantilla Quito, junio de 202

Soluciones basadas en tecnología wearable para la valoración de vibraciones en el puesto de trabajo que afectan al sistema mano brazo.

Este trabajo de fin de master se encarga de analiza las posibilidades que brinda la tecnología wearable para la evaluación de riesgos laborales relacionados con la vibraciones, concretamente se enfoca en la utilización de relojes inteligentes para la evaluación de la exposición a las vibraciones que afectan al sistema mano-brazo

Detección automática de síntomas motores asociados a la enfermedad de Parkinson mediante relojes y teléfonos móviles inteligentes aplicando técnicas de inteligencia artificial

La enfermedad de Parkinson (EP) es una enfermedad neurológica degenerativa de los centros nerviosos del cerebro que son responsables del control del movimiento. La EP es la segunda enfermedad neurodegenerativa más común y se caracteriza por la presencia de síntomas relacionados principalmente con la competencia motora y con la salud mental como la demencia. La EP es una enfermedad que en la actualidad no tiene cura y los tratamientos se utilizan únicamente para controlar con los síntomas. Los enfoques de tradicionales para el diagnóstico y seguimiento de los síntomas de la EP pueden presentar desventajas importantes como la discontinuidad y la subjetividad al ser dependientes del criterio de un evaluador, situación que dificulta la realización de un seguimiento continuo y objetivo que permita mejorar la gestión y los tratamientos para esta enfermedad. En la actualidad es posible realizar un seguimiento continuado que refleje un espectro más completo de la sintomatología a través de las tecnologías de la información y la comunicación. La utilización estas herramientas tecnológicas puede ayudar a mejorar el conocimiento de esta enfermedad y pueden servir para el desarrollo de biomarcadores digitales que permitan analizar objetivamente la progresión de la EP. Esta tesis se enfoca en desarrollar, implementar y evaluar la capacidad de un sistema para el análisis de la competencia motora basado en una metodología que emplea una batería de ejercicios estandarizados que son realizados por un grupo de pacientes con EP. En esta metodología se emplearon tecnologías de salud móvil (m-health) como relojes y teléfonos inteligentes, dispositivos que fueron utilizados como mecanismo para la recolección de datos de movimiento en una etapa experimental realizada de manera remota. A partir de los datos de movimiento adquiridos en la etapa experimental, se extrajo información relevante para el seguimiento de los síntomas motores en la EP mediante la aplicación de diversas técnicas de inteligencia artificial. Con los resultados obtenidos al implementar la aproximación propuesta se evaluó la capacidad de los dispositivos vestibles (wearables) para la implementación de un sistema automatizado enfocado en la detección objetiva de síntomas motores asociados a la EP como la lentitud del movimiento (bradicinesia), los temblores de reposo y el congelamiento de la marcha. Los principales resultados obtenidos de este trabajo de tesis son una revisión del estado del arte sobre la técnicas empleadas para la detección automática de los síntomas motores cardinales mediante sensores vestibles, el desarrollo, la implementación y la validación de una herramienta especifica para la recolección de datos de movimiento denominada Monipar, y la propuesta y evaluación de diversas aproximaciones basadas en técnicas de aprendizaje profundo que han mostrado ser capaces de superar el estado el arte en la detección de síntomas específicos. ----------ABSTRACT---------- Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease of the central nervous of the brain that are responsible for the movement control. PD is the second most common neurodegenerative disease and is characterized by the presence of symptoms related primarily to motor competence and mental health such as dementia. PD is a disease that currently has no cure and treatments are used only for symptom control. Traditional approaches to the diagnosis and monitoring of PD symptoms can exhibit significant disadvantages such as discontinuity and subjectivity as they are dependent on the judgment of an evaluator, situation that makes it difficult to perform continuous and objective monitoring to improve management and treatments for this disease. Currently it is possible to perform a continuous tracking that reflects a more complete spectrum of the symptomatology through the use of the information and communication technologies. The use of this technological tools can help to improve the knowledge of this disease and can lead to the development of digital biomarkers that allow an objective analysis of the progression of PD. This thesis focuses on developing, implementing and evaluating the capability of a system for the analysis of motor competence based on a methodology that employs a battery of standardized exercises that are performed by a group of PD patients. In this methodology, mobile health technologies (m-health) were used such as smart watches and smart phones, devices that were used as a mechanism for the collection of movement data in an experimental stage performed remotely. From the movement data acquired in the experimental stage, relevant information was extracted for the monitoring of motor symptoms in PD through the application of several artificial intelligence techniques. With the results obtained by implementing the proposed approach, it was evaluated the capacity of wearable devices (wearables) for the implementation of an automated system focused on the objective detection of motor symptoms associated with PD such as slowness of movement (bradykinesia), resting tremors and freezing of gait. The main results obtained from this thesis work are a review of the state-of-the-art about the techniques used for the automatic detection of cardinal motor symptoms using wearable sensors, the development, implementation and validation of a specific tool for the collection of movement data named Monipar, and the proposal and evaluation of several approaches based on deep learning techniques that have been shown to be able to surpass the state of the art in the detection of specific symptoms

Context Recognition Algorithms for Energy-Efficient Freezing-of-Gait Detection in Parkinson’s Disease

Freezing of gait (FoG) is a disabling clinical phenomenon of Parkinson’s disease (PD) characterized by the inability to move the feet forward despite the intention to walk. It is one of the most troublesome symptoms of PD, leading to an increased risk of falls and reduced quality of life. The combination of wearable inertial sensors and machine learning (ML) algorithms represents a feasible solution to monitor FoG in real-world scenarios. However, traditional FoG detection algorithms process all data indiscriminately without considering the context of the activity during which FoG occurs. This study aimed to develop a lightweight, context-aware algorithm that can activate FoG detection systems only under certain circumstances, thus reducing the computational burden. Several approaches were implemented, including ML and deep learning (DL) gait recognition methods, as well as a single-threshold method based on acceleration magnitude. To train and evaluate the context algorithms, data from a single inertial sensor were extracted using three different datasets encompassing a total of eighty-one PD patients. Sensitivity and specificity for gait recognition ranged from 0.95 to 0.96 and 0.80 to 0.93, respectively, with the one-dimensional convolutional neural network providing the best results. The threshold approach performed better than ML- and DL-based methods when evaluating the effect of context awareness on FoG detection performance. Overall, context algorithms allow for discarding more than 55% of non-FoG data and less than 4% of FoG episodes. The results indicate that a context classifier can reduce the computational burden of FoG detection algorithms without significantly affecting the FoG detection rate. Thus, implementation of context awareness can present an energy-efficient solution for long-term FoG monitoring in ambulatory and free-living settings