Desarrollo de modelos de simulación para el aprendizaje de técnicas endodónticas

INTRODUCCION 1.- IMPORTANCIA DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN EN LA DOCÉNCIA. Todo aprendizaje clínico requiere una formación preclínica previa. Es por ello que, en las distintas disciplinas médico-sanitarias, se usan simuladores que permiten a los/las estudiantes practicar sin consecuencias para los pacientes. Existen reportados en la bibliografía diversos estudios que demuestran los beneficios sobre el uso de simuladores en la docencia. 2.- SIMULADORES DISPONIBLES EN EL ÁMBITO ODONTOLÓGICO. Existen multitud de simuladores en el ámbito odontológico desde muy sofisticados que representan al paciente completo, hasta, otros mucho menos sofisticados pero más comúnmente usados, que tratan de adaptarse a la enseñanza en las diferentes áreas de la odontología, como son: los modelos en forma de arcadas dentarias para la realización de prácticas de odontología conservadora o técnicas de higiene; dientes artificiales con diferentes características; modelos específicos para la realización de prácticas de cirugía oral; dispositivos para la realización de prácticas de endodoncia, etc. 3.- RADIOLOGÍA Y EVALUACIÓN DE LA DENSIDAD ÓSEA. Actualmente se considera que las técnicas densitométricas indirectas son las de elección para determinar la densidad ósea. Entre éstas, se dispone de la radiología convencional y digital, la absorciometría radiológica de doble energía o doble haz de rayos X (DXA) y la tomografía computadorizada. Además, las recientes investigaciones con ultrasonografía cuantitativa (QUS) y RM como posibles técnicas densitométricas son prometedoras. JUSTIFICACIÓN DEL ESTUDIO. Hasta el momento no existe, ningún sistema de simulación en el ámbito de la odontología que reproduzca las condiciones de radiodensidad de los huesos maxilares, considerándose este parámetro necesario a la hora de fabricar modelos de simulación. Además, el cumplimiento del criterio ALARA, se necesita disponer de modelos de simulación para clínica para evitar así la toma de imágenes radiológicas sobre pacientes con fines didácticos. OBJETIVOS Desarrollar un nuevo modelo de simulación para la realización de actividades diagnósticas y terapéuticas endodónticas que permita el uso de dientes humanos extraídos y que reproduzca las características de radiodensidad ósea de cada área de la mandíbula. METODOLOGÍA El estudio se dividió en cuatro fases, la primera y la segunda fase constituyeron el estudio preliminar a partir del cual se derivaron la tercera y la cuarta fase. 1. - Primera fase del estudio: consistió en la selección de un material con densidad radiológica en escala de grises semejante a la del hueso de cerdo control. 2.- Segunda fase del estudio: Consistió en la confección de tres modelos preliminares con forma de arcada a partir de los materiales más semejantes a la densidad radiológica del hueso control y su evaluación radiográfica. 3.-Tercera fase: consistió en hallar la equivalencia entre valores de radiodensidad ósea mandibular obtenidos en escala de grises, a partir del estudio con ortopantomografías, con valores en unidades hounsfield mediante la estimación de un modelo matemático. 4.- Cuarta fase: Consistió en la confección de un modelo de arcada mandibular completa con el material que presentó valores más semejantes a la radiodensidad ósea. Se utilizó el material en diferentes concentraciones para representar las diferentes zonas de la arcada mandibular. RESULTADOS Primera fase: Hueso cerdo control (117,86), escayola con serrín (208,59), poliespam con bario (78,79) y silicona de adición con piedra pómez (97,61). Segunda fase: Resultados de los tres modelos de arcada realizados con los materiales seleccionado en la primera fase determinados en zona de incisivos, caninos y molares. SE observa un incremento de los valores en escala de grises desde zonas anteriores a zonas posteriores. En cuanto a la consistencia de los materiales, la silicona de adición con piedra pómez resultó el material más adecuado. Tercera fase: se pudo estimar un modelo matemático de correlación lineal de Sperman: CBCT= 2968,76-14,48 OPT Cuarta fase: Se consiguió reproducir la radiodensidad ósea control para cada una de las zonas de la mandíbula fabricando un modelo completo de arcada con silicona de adición con piedra pómez en las concentraciones adecuadas para cada zona. DISCUSIÓN Dado que la metolodología fue propia se hizo una autoevaluación de la misma dando las razones por las cuales se habían tomado ciertas decisiones. En cuanto a la discusión de los resultados, al no haber estudios comparables, se determinaron los tipos de artículos cuyos resultados había servido para avalar el estudio. CONCLUSIONES Se ha desarrollado un modelo docente con silicona y piedra pómez que reproduce la radiodensidad ósea para cada zona de arcada mandibular y que permite la realización de prácticas preclínicas de endodoncia. Se observó una relación inversa entre los valores en unidades Hounsfield y los valores en escala de grises, pudiéndose relacionar ambos valores mediante la estimación de un modelo matemático

SkeleMotion: A New Representation of Skeleton Joint Sequences Based on Motion Information for 3D Action Recognition

International audienceDue to the availability of large-scale skeleton datasets, 3D human action recognition has recently called the attention of computer vision community. Many works have fo-cused on encoding skeleton data as skeleton image representations based on spatial structure of the skeleton joints, in which the temporal dynamics of the sequence is encoded as variations in columns and the spatial structure of each frame is represented as rows of a matrix. To further improve such representations, we introduce a novel skeleton image representation to be used as input of Convolutional Neural Networks (CNNs), named SkeleMotion. The proposed approach encodes the temporal dynamics by explicitly computing the magnitude and orientation values of the skeleton joints. Different temporal scales are employed to compute motion values to aggregate more temporal dynamics to the representation making it able to capture long-range joint interactions involved in actions as well as filtering noisy motion values. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed representation on 3D action recognition outperforming the state-of-the-art on NTU RGB+D 120 dataset

Estratégias de Employer Branding para consolidação da cultura organizacional na empresa Reserve Joias

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio Econômico, Administração.O presente trabalho tem como objetivo estudar formas de consolidar a cultura organizacional da empresa Reserve Joias a partir de estratégias de Employer Branding e assim, tendo como resultado um maior engajamento de seus funcionários, atração de novos talentos que agreguem para o crescimento da organização e consequentemente retenção do seu quadro de funcionários. O propósito primordial dessa estratégia é gerir a marca empregadora da empresa para que a mesma se torne referência no mercado de acordo com a sua reputação passada a partir de sua imagem. Para as análises entre as percepções dos gestores e funcionários utilizou-se de entrevista e questionários, correlacionando as respostas para entender como a cultura é transmitida entre os membros da organização, visto que a empresa tem um alto índice de rotatividade, os resultados demonstraram uma sensibilização perante alguns elementos da cultura, não sendo repassado explicitamente os conceitos e ideias, principalmente para um novo colaborador no início da sua jornada, pois são diretrizes que fazem parte nas decisões tomadas pela empresa e como ela conduz suas atividades, e são informações necessárias que seja compreendida por todos os membros da organização. Visto que foi possível entender que sem a consolidação da cultura organizacional não há uma identificação dos funcionários com a empresa e consequentemente não é passada uma imagem de marca empregadora, surgindo uma oportunidade da empresa utilizar das propostas desse estudo para intensificar e melhorar sua realidade

Predicting risk of delirium from ambient noise and light information in the ICU

Existing Intensive Care Unit (ICU) delirium prediction models do not consider environmental factors despite strong evidence of their influence on delirium. This study reports the first deep-learning based delirium prediction model for ICU patients using only ambient noise and light information. Ambient light and noise intensities were measured from ICU rooms of 102 patients from May 2021 to September 2022 using Thunderboard, ActiGraph sensors and an iPod with AudioTools application. These measurements were divided into daytime (0700 to 1859) and nighttime (1900 to 0659). Deep learning models were trained using this data to predict the incidence of delirium during ICU stay or within 4 days of discharge. Finally, outcome scores were analyzed to evaluate the importance and directionality of every feature. Daytime noise levels were significantly higher than nighttime noise levels. When using only noise features or a combination of noise and light features 1-D convolutional neural networks (CNN) achieved the strongest performance: AUC=0.77, 0.74; Sensitivity=0.60, 0.56; Specificity=0.74, 0.74; Precision=0.46, 0.40 respectively. Using only light features, Long Short-Term Memory (LSTM) networks performed best: AUC=0.80, Sensitivity=0.60, Specificity=0.77, Precision=0.37. Maximum nighttime and minimum daytime noise levels were the strongest positive and negative predictors of delirium respectively. Nighttime light level was a stronger predictor of delirium than daytime light level. Total influence of light features outweighed that of noise features on the second and fourth day of ICU stay. This study shows that ambient light and noise intensities are strong predictors of long-term delirium incidence in the ICU. It reveals that daytime and nighttime environmental factors might influence delirium differently and that the importance of light and noise levels vary over the course of an ICU stay.Comment: 19 pages, 4 figures, 2 tables, 2 supplementary figure

SkeleMotion: A New Representation of Skeleton Joint Sequences Based on Motion Information for 3D Action Recognition

International audienceDue to the availability of large-scale skeleton datasets, 3D human action recognition has recently called the attention of computer vision community. Many works have fo-cused on encoding skeleton data as skeleton image representations based on spatial structure of the skeleton joints, in which the temporal dynamics of the sequence is encoded as variations in columns and the spatial structure of each frame is represented as rows of a matrix. To further improve such representations, we introduce a novel skeleton image representation to be used as input of Convolutional Neural Networks (CNNs), named SkeleMotion. The proposed approach encodes the temporal dynamics by explicitly computing the magnitude and orientation values of the skeleton joints. Different temporal scales are employed to compute motion values to aggregate more temporal dynamics to the representation making it able to capture long-range joint interactions involved in actions as well as filtering noisy motion values. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed representation on 3D action recognition outperforming the state-of-the-art on NTU RGB+D 120 dataset

Knowledge sharing and collaborative learning in time of pandemic

Introdução: A pandemia do novo coronavírus impôs mudanças emergências em muitos segmentos da sociedade. Objetivo: Relata e discute os resultados do processo de avaliação da aprendizagem em tempo de pandemia a partir da realização da Atividade Extracurricular Especial (AEE) Serviço de Referência em Informação (SRI), no curso de graduação em Biblioteconomia, da Universidade Federal do Amazonas. Método: Consiste em estudo exploratório e descritivo, com dados levantados por meio de um questionário online, com 65 participantes. O instrumento é composto por três eixos: 1) avaliação do conteúdo, 2) Potencial de expansão com relação ao conteúdo e aplicabilidade e 3) Auto avaliação do aluno. Resultados: Constatou-se a participação de alunos de distintos períodos do curso. No geral, a AEE foi avaliada de forma positiva pela maioria dos alunos em todos os quesitos (aspectos gerais, aula aberta, conteúdos teóricos e práticos e desempenho do aluno). Conclusão: O relato das ações e esforços empenhados para construir conhecimento e aprendizagem são elementos que contribuem para o apoio e o progresso nas atividades acadêmicas, bem como o aprender a aprender.Introduction: The new coronavirus pandemic has imposed emergency changes in many segments of society. Objective: It reports and discusses the results of the pandemic learning assessment process from the Special Extracurricular Activity (SEA), Reference Information Service (RIS), in the undergraduate Library Science course of the Federal University of Amazonas. Method: It consists of an exploratory and descriptive study, with data collected through an online survey, with 65 participants. The instrument consists of three principals: 1) content assessment, 2) expansion potential concerning content and applicability, and 3) student self-assessment. Results: Students from different periods of the course participated in the survey. Overall, most students in all aspects positively assessed SEA (general perspectives, open classes, theoretical and practical content, and student performance). Conclusion: In a time of the pandemic, services were reinvented. With the SEA, the share of knowledge in a collaborative form was positive, through the use of active methodologies, being well evaluated by the participating students. In this way, the report of the actions and efforts committed to knowledge building and learning are elements that contribute to academic activities support and progress, as well as learning how to learn