Luenberger observer with nonlinear structure applied to diabetes type 1

In this work a Luenberger observer (LO) for type 1 diabetes is established using the Hovorka?s model (HM). The HM is linearized around an operating point and the eigenvalues are calculated. The LO is designed relocating the HM eigenvalues through the Ackermann?s methodology for linear observers where the proposed LO keeps the nonlinear structure of the model system. The LO is parameterized and tuned with the mean from six virtual patients of HM. Once the observer performance is reliable estimating the state space variables for HM, the virtual patients are changed by patients of Bergman?s model in order to test the observer behavior under unknown dynamics. These estimated variables constitute the ones corresponding to HM. The variables are estimated by the data computational processing which correspond to the insulin (input) and glucose (output) of the virtual patients. The estimated variables by the LO are very similar for virtual patients generated by both models, where the parameter FIT is used to quantify the performance of the observer. The computational implementation of the LO is useful tool to estimate the unmeasured variables in diabetic patients so they can be used in the artificial pancreas

Luenberger observer with nonlinear structure applied to diabetes type 1

In this work a Luenberger observer (LO) for type 1 diabetes is established using the Hovorka?s model (HM). The HM is linearized around an operating point and the eigenvalues are calculated. The LO is designed relocating the HM eigenvalues through the Ackermann?s methodology for linear observers where the proposed LO keeps the nonlinear structure of the model system. The LO is parameterized and tuned with the mean from six virtual patients of HM. Once the observer performance is reliable estimating the state space variables for HM, the virtual patients are changed by patients of Bergman?s model in order to test the observer behavior under unknown dynamics. These estimated variables constitute the ones corresponding to HM. The variables are estimated by the data computational processing which correspond to the insulin (input) and glucose (output) of the virtual patients. The estimated variables by the LO are very similar for virtual patients generated by both models, where the parameter FIT is used to quantify the performance of the observer. The computational implementation of the LO is useful tool to estimate the unmeasured variables in diabetic patients so they can be used in the artificial pancreas

Linear time-varying Luenberger observer applied to diabetes

We present a linear time-varying Luenberger observer (LTVLO) using compartmental models to estimate the unmeasurable states in patients with type 1 diabetes. The LTVLO proposed is based on the linearization in an operation point of the virtual patient (VP), where a linear time-varying system is obtained. LTVLO gains are obtained by selection of the asymptotic eigenvalues where the observability matrix is assured. The estimation of the unmeasurable variables is done using Ackermann’s methodology. The Lyapunov approach is used to prove the stability of the time-varying proposal. In order to evaluate the proposed methodology, we designed three experiments: A) VP obtained with Bergman’s minimal model, B) VP obtained with Hovorka’s model, and C) real patient data set. For both experiments A) and B), it is applied a meal plan to the VP, where the dynamic response of each state model is compared to the response of each variable of the time-varying observer. Once the observer is obtained in experiment B), the proposal is applied to experiment C) with data extracted from real patients and the unmeasurable state space variables are obtained with the LTVLO. LTVLO methodology has the feature of being updated each time instant to estimate the states under a known structure. The results are obtained using simulation with M atlabTM and SimulinkTM. The LTVLO estimates the unmeasurable states from in silico patients with high accuracy by means of the update of Luenberger gains at each iteration. The accuracy of the estimated state space variables is validated through the fit parameter

Análisis y comparación curricular de las estrategias o programas para el desarrollo infantil temprano en México

Introducción: La mayoría de las estrategias o programas que apoyan el desarrollo de la primera infancia en México son esfuerzos independientes que varían en escala, servicios que ofrecen y modo de proporcionarlos. Para la evaluación de la calidad de estos programas, un aspecto de suma importancia es el contenido curricular. El objetivo de este estudio fue realizar un análisis y comparación curricular de las distintas estrategias o programas enfocados en la promoción e intervención del desarrollo infantil temprano que ofrece el Gobierno Federal en los sectores Salud y Educación en México. Método: Se realizó una revisión de la información de los contenidos curriculares de las estrategias o programas. La fase cualitativa consistió en un análisis documental comparativo con un ejercicio hermenéutico donde se identificaron los 75 indicadores propuestos por el Banco Interamericano de Desarrollo. La fase cuantitativa consistió en el análisis descriptivo de los indicadores. Finalmente, se compararon los análisis para establecer el desempeño de cada uno. Resultados: Se identificaron seis estrategias o programas. En el análisis de la presencia de indicadores, la estrategia Oportunidades de Aprendizaje (OA) fue la que presentó un mayor número de indicadores. En el análisis de amplitud, tanto PEI-CONAFE como OA fueron los mejor balanceados. Por último, en el análisis de profundidad de los indicadores, OA y Habilidades para la Vida fueron los mejor balanceados, mientras que PEI-CONAFE resultó el mejor balanceado para el área socio-emocional, CeNSIA para lenguaje y OA para el área cognitiva. Conclusiones: La estrategia OA fue la que garantizó un mayor acercamiento a los contenidos establecidos por el Banco Interamericano de Desarrollo

Revisión de modelos para el análisis de dilemas éticos

En la práctica médica pediátrica es frecuente encontrar a pacientes en circunstancias que representan un dilema ético para los profesionales de la salud. Un dilema corresponde a una situación en la que los preceptos morales o las obligaciones de similar obligatoriedad ética se encuentran en conflicto, de forma que cualquier solución posible al dilema es moralmente intolerable. Una revisión de la literatura permitió identificar diferentes modelos que abordan esta clase de dilemas. Se localizaron artículos utilizando las bases de datos Ebsco Host, ProQuest, Ovid e InMex, así como metabuscadores como metacrawler. Algunos de los modelos analizados fueron los siguientes: el Modelo de Anne Davis, el Método de Nijmegen, el Método de Diego Gracia, el Método Integral, el Modelo del Centro de Ética Médica de Bochum, el Modelo de Brody y Payton, el Modelo de Curtin y Flaherty, el Modelo de Thompson y Thompson, la Fórmula SAD, el Modelo de Javier Morata, el Modelo de Elaine Congress, el Modelo IFSW, el Modelo de Loewenberg y Dolgoff, el Modelo de la Ley Social, el Método DOER, el Modelo de Brommer, el Modelo de Corey y Callanan, el Modelo de Pope y Vasquez, el Modelo de Bush, Connell y Denney, el Modelo de Ferrell, Gresham y Fraedrich y el Modelo de Hunt y Vitell. Los criterios compartidos entre los diferentes modelos fueron los siguientes: a) la especificación del dilema ético; b) la descripción de los hechos a considerar; c) la definición de valores, principios y la postura ética que será tomada en consideración; y d) la toma de decisiones con la identificación de alternativas de solución. De acuerdo con la literatura revisada, se explican algunos modelos con el fin de identificar y ejemplificar elementos críticos que pudieran ser utilizados de manera práctica por los Comités de Ética Clínica u Hospitalaria en las instituciones de salud pediátrica en México