Efecto socio educativo de la alimentación y la nutrición en la salud integral y el aprendizaje en los estudiantes del Tercero Ciclo del Centro Escolar: “Caserío Santa Paula” Apastepeque, San Vicente, durante el periodo de febrero a noviembre de 2013

Él interés por el estudio del tema radica en la importancia que está teniendo el programa de alimentación escolar como parte del Plan Social Educativo “Vamos a la Escuela” en todas las escuelas públicas del país, además de que este está promoviendo la buena alimentación y nutrición, ofreciendo alimentos de buena calidad, busca contribuir a mejorar el estado nutricional de los estudiantes, para propiciar mejores condiciones de aprendizaje. En el documento se dan a conocer las partes iníciales y fundamentales de la investigación cualitativa tal como lo es la formulación del problema con su respectiva delimitación temporal y espacial, los objetivos de la investigación que serán la guía del proceso investigativo y a los cuales quiere dárseles solución; la justificación donde se describe el porqué de la investigación, su importancia y alcance, así como también la viabilidad y las posibles limitaciones del proceso de investigación; el planteamiento del problema donde se describe ampliamente el problema a investigar, el enunciado del problema y las delimitaciones del problema, geográfica y temporal en los cuales hacen planteamientos del problema con el fin de justificar el interés del equipo investigador en abordar el tema seleccionado

Aula Virtual de la asignatura de Informática Biomédica I de la Facultad de Medicina de la UNAM: desarrollo y funcionalidad

Actualmente la globalización en conjunto con las T.I.C. facilitan el acceso a cualquier información, sin fronteras, espacio ni tiempo. Este acceso tan grande ha dado pauta a una nueva generación de estudiantes, quienes integran la Generación Net que está conformada según Sandars (2007) por aquellos que nacieron a principios de la década de los noventa y que han mantenido un contacto continuo con la tecnología, sobre todo con las computadoras y sus avances dentro del estilo de vida común, también han convivido y crecido con la comunicación electrónica como lo es la telefonía celular y el internet. Dadas estas características es complejo satisfacer sus exigencias, debido a que poseen habilidades en el uso de Internet, manejo de redes sociales y plataformas

The Age-AST-D Dimer (AAD) Regression Model Predicts Severe COVID-19 Disease

Aim. Coronavirus disease (COVID-19) ranges from mild clinical phenotypes to life-threatening conditions like severe acute respiratory syndrome (SARS). It has been suggested that early liver injury in these patients could be a risk factor for poor outcome. We aimed to identify early biochemical predictive factors related to severe disease development with intensive care requirements in patients with COVID-19. Methods. Data from COVID-19 patients were collected at admission time to our hospital. Differential biochemical factors were identified between seriously ill patients requiring intensive care unit (ICU) admission (ICU patients) versus stable patients without the need for ICU admission (non-ICU patients). Multiple linear regression was applied, then a predictive model of severity called Age-AST-D dimer (AAD) was constructed (n=166) and validated (n=170). Results. Derivation cohort: from 166 patients included, there were 27 (16.3%) ICU patients that showed higher levels of liver injury markers (P<0.01) compared with non-ICU patients: alanine aminotrasnferase (ALT) 225.4±341.2 vs. 41.3±41.1, aspartate aminotransferase (AST) 325.3±382.4 vs. 52.8±47.1, lactic dehydrogenase (LDH) 764.6±401.9 vs. 461.0±185.6, D-dimer (DD) 7765±9109 vs. 1871±4146, and age 58.6±12.7 vs. 49.1±12.8. With these finding, a model called Age-AST-DD (AAD), with a cut-point of <2.75 (sensitivity=0.797 and specificity=0.391, c−statistic=0.74; 95%IC: 0.62-0.86, P<0.001), to predict the risk of need admission to ICU (OR=5.8; 95% CI: 2.2-15.4, P=0.001), was constructed. Validation cohort: in 170 different patients, the AAD model<2.75 (c−statistic=0.80 (95% CI: 0.70-0.91, P<0.001) adequately predicted the risk (OR=8.8, 95% CI: 3.4-22.6, P<0.001) to be admitted in the ICU (27 patients, 15.95%). Conclusions. The elevation of AST (a possible marker of early liver injury) along with DD and age efficiently predict early (at admission time) probability of ICU admission during the clinical course of COVID-19. The AAD model can improve the comprehensive management of COVID-19 patients, and it could be useful as a triage tool to early classify patients with a high risk of developing a severe clinical course of the disease