Modelo de regresión logística binaria para el diseño de objetos de aprendizaje

El proceso educativo en sus diferentes modalidades y niveles hoy en día se integra y se ajusta a la evolución de la tecnología educativa que absolutamente apoyado en la tecnología de la información y comunicación ha dado lugar a nuevos espacios y escenarios para el aprendizaje, flexibles y efi caces (Jimeno y Lopera, 2010). Diversas instituciones educativas del país y del mundo han efectuado proyectos de desarrollo de objetos de aprendizaje digitales (OA) y posteriormente evaluado resultados de aprendizaje, con conclusiones desfavorables de manera general (Sanz, 2010). Por tanto, el presente trabajo consiste en un modelo de regresión logística binaria que sugiere las variables a considerar en el diseño de OA con el fi n de alcanzar el aprendizaje. El modelo considera datos previo análisis de métricas de ingeniería de software y estándares de desarrollo de OA así como opiniones de estudiantes que emplearon estos apoyos en su proceso educativo.  Finalmente se muestra una predicción de resultados de aprendizaje sobre otro grupo de nivel superior que se encuentra en proceso de formación, empleando como material didáctico OA que cubren los elementos sugeridos por el modelo de regresión logística binaria presentado

Evaluador inteligente de daño fenológico en la planta de trigo

El cambio climático en el planeta ha afectado la producción mundial de trigo y los pronósticos aseguran que estos cambios y efectos serán mayores conforme pase el tiempo. Considerando la importancia de este cereal como alimento de la dieta básica de los seres humanos, se propone una nueva forma de evaluación del cultivo que permita pronosticar el daño probable por etapa fenológica por medio de una red neuronal artificial entrenada con datos históricos del comportamiento climático global e impacto fenológico. Un sistema de resultados interpreta la salida y constituye la interfaz de usuario. La propuesta fue validada y mostró su capacidad de generalización alcanzando alta precisión de 84%, por lo que se considera adecuada.Climate Change on the planet has affected the world wheat production and forecasts ensure that these changes and effects will be greater over time. Considering the importance of this cereal as a basic diet of human beings, this work proposes a new form of crop evaluation that allows to forecast probable damage by phenological stage, through an Artificial Neural Network trained with historical data of global climatic behavior and phenological impact. A results system interprets the output and constitutes the user interface. The proposal was validated, showed its generalization capacity and reached high precision of 84%, so it is considered adequate

Desarrollo de habilidades para la construcción de materiales didácticos con técnicas multimedia

El desarrollo de materiales didácticos se lleva a cabo, comúnmente, por especialistas en el uso de herramientas destinadas a la construcción de dichos materiales pero sin la experiencia en el dominio del conocimiento que se enseña o bien, por profesores expertos en el conocimiento pero con poca experiencia en el uso de las herramientas. Sin embargo, la necesidad de las universidades de hoy en día, por contar con materiales didácticos digitales que integren adecuadamente el conocimiento, y en su desarrollo se haga uso de tecnologías que transmitan de una manera más significativa dicho conocimiento al alumno, obliga a la integración de equipos, en donde participan los actores del proceso de enseñanza y aprendizaje: alumnos y docentes, así como los especialistas en tecnologías de información. En este trabajo se presenta la experiencia de un proyecto para el desarrollo de contenidos y de materiales interactivos multimedia de algunas asignaturas pertenecientes a los programas educativos de Licenciatura en Sistemas Computacionales y Maestría en Tecnologías Educativas a Distancia, ambas de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, donde participan investigadores, profesores y alumnos con el propósito de incrementar la calidad en el proceso de enseñanza-aprendizaje y obtener mejores resultados en dichos programas educativos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Desarrollo de habilidades para la construcción de materiales didácticos con técnicas multimedia

El desarrollo de materiales didácticos se lleva a cabo, comúnmente, por especialistas en el uso de herramientas destinadas a la construcción de dichos materiales pero sin la experiencia en el dominio del conocimiento que se enseña o bien, por profesores expertos en el conocimiento pero con poca experiencia en el uso de las herramientas. Sin embargo, la necesidad de las universidades de hoy en día, por contar con materiales didácticos digitales que integren adecuadamente el conocimiento, y en su desarrollo se haga uso de tecnologías que transmitan de una manera más significativa dicho conocimiento al alumno, obliga a la integración de equipos, en donde participan los actores del proceso de enseñanza y aprendizaje: alumnos y docentes, así como los especialistas en tecnologías de información. En este trabajo se presenta la experiencia de un proyecto para el desarrollo de contenidos y de materiales interactivos multimedia de algunas asignaturas pertenecientes a los programas educativos de Licenciatura en Sistemas Computacionales y Maestría en Tecnologías Educativas a Distancia, ambas de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, donde participan investigadores, profesores y alumnos con el propósito de incrementar la calidad en el proceso de enseñanza-aprendizaje y obtener mejores resultados en dichos programas educativos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Treatment with tocilizumab or corticosteroids for COVID-19 patients with hyperinflammatory state: a multicentre cohort study (SAM-COVID-19)

Objectives: The objective of this study was to estimate the association between tocilizumab or corticosteroids and the risk of intubation or death in patients with coronavirus disease 19 (COVID-19) with a hyperinflammatory state according to clinical and laboratory parameters. Methods: A cohort study was performed in 60 Spanish hospitals including 778 patients with COVID-19 and clinical and laboratory data indicative of a hyperinflammatory state. Treatment was mainly with tocilizumab, an intermediate-high dose of corticosteroids (IHDC), a pulse dose of corticosteroids (PDC), combination therapy, or no treatment. Primary outcome was intubation or death; follow-up was 21 days. Propensity score-adjusted estimations using Cox regression (logistic regression if needed) were calculated. Propensity scores were used as confounders, matching variables and for the inverse probability of treatment weights (IPTWs). Results: In all, 88, 117, 78 and 151 patients treated with tocilizumab, IHDC, PDC, and combination therapy, respectively, were compared with 344 untreated patients. The primary endpoint occurred in 10 (11.4%), 27 (23.1%), 12 (15.4%), 40 (25.6%) and 69 (21.1%), respectively. The IPTW-based hazard ratios (odds ratio for combination therapy) for the primary endpoint were 0.32 (95%CI 0.22-0.47; p < 0.001) for tocilizumab, 0.82 (0.71-1.30; p 0.82) for IHDC, 0.61 (0.43-0.86; p 0.006) for PDC, and 1.17 (0.86-1.58; p 0.30) for combination therapy. Other applications of the propensity score provided similar results, but were not significant for PDC. Tocilizumab was also associated with lower hazard of death alone in IPTW analysis (0.07; 0.02-0.17; p < 0.001). Conclusions: Tocilizumab might be useful in COVID-19 patients with a hyperinflammatory state and should be prioritized for randomized trials in this situatio

Reducing the environmental impact of surgery on a global scale: systematic review and co-prioritization with healthcare workers in 132 countries

Abstract Background Healthcare cannot achieve net-zero carbon without addressing operating theatres. The aim of this study was to prioritize feasible interventions to reduce the environmental impact of operating theatres. Methods This study adopted a four-phase Delphi consensus co-prioritization methodology. In phase 1, a systematic review of published interventions and global consultation of perioperative healthcare professionals were used to longlist interventions. In phase 2, iterative thematic analysis consolidated comparable interventions into a shortlist. In phase 3, the shortlist was co-prioritized based on patient and clinician views on acceptability, feasibility, and safety. In phase 4, ranked lists of interventions were presented by their relevance to high-income countries and low–middle-income countries. Results In phase 1, 43 interventions were identified, which had low uptake in practice according to 3042 professionals globally. In phase 2, a shortlist of 15 intervention domains was generated. In phase 3, interventions were deemed acceptable for more than 90 per cent of patients except for reducing general anaesthesia (84 per cent) and re-sterilization of ‘single-use’ consumables (86 per cent). In phase 4, the top three shortlisted interventions for high-income countries were: introducing recycling; reducing use of anaesthetic gases; and appropriate clinical waste processing. In phase 4, the top three shortlisted interventions for low–middle-income countries were: introducing reusable surgical devices; reducing use of consumables; and reducing the use of general anaesthesia. Conclusion This is a step toward environmentally sustainable operating environments with actionable interventions applicable to both high– and low–middle–income countries

Mortality from gastrointestinal congenital anomalies at 264 hospitals in 74 low-income, middle-income, and high-income countries: a multicentre, international, prospective cohort study

Summary Background Congenital anomalies are the fifth leading cause of mortality in children younger than 5 years globally. Many gastrointestinal congenital anomalies are fatal without timely access to neonatal surgical care, but few studies have been done on these conditions in low-income and middle-income countries (LMICs). We compared outcomes of the seven most common gastrointestinal congenital anomalies in low-income, middle-income, and high-income countries globally, and identified factors associated with mortality. Methods We did a multicentre, international prospective cohort study of patients younger than 16 years, presenting to hospital for the first time with oesophageal atresia, congenital diaphragmatic hernia, intestinal atresia, gastroschisis, exomphalos, anorectal malformation, and Hirschsprung’s disease. Recruitment was of consecutive patients for a minimum of 1 month between October, 2018, and April, 2019. We collected data on patient demographics, clinical status, interventions, and outcomes using the REDCap platform. Patients were followed up for 30 days after primary intervention, or 30 days after admission if they did not receive an intervention. The primary outcome was all-cause, in-hospital mortality for all conditions combined and each condition individually, stratified by country income status. We did a complete case analysis. Findings We included 3849 patients with 3975 study conditions (560 with oesophageal atresia, 448 with congenital diaphragmatic hernia, 681 with intestinal atresia, 453 with gastroschisis, 325 with exomphalos, 991 with anorectal malformation, and 517 with Hirschsprung’s disease) from 264 hospitals (89 in high-income countries, 166 in middleincome countries, and nine in low-income countries) in 74 countries. Of the 3849 patients, 2231 (58·0%) were male. Median gestational age at birth was 38 weeks (IQR 36–39) and median bodyweight at presentation was 2·8 kg (2·3–3·3). Mortality among all patients was 37 (39·8%) of 93 in low-income countries, 583 (20·4%) of 2860 in middle-income countries, and 50 (5·6%) of 896 in high-income countries (p<0·0001 between all country income groups). Gastroschisis had the greatest difference in mortality between country income strata (nine [90·0%] of ten in lowincome countries, 97 [31·9%] of 304 in middle-income countries, and two [1·4%] of 139 in high-income countries; p≤0·0001 between all country income groups). Factors significantly associated with higher mortality for all patients combined included country income status (low-income vs high-income countries, risk ratio 2·78 [95% CI 1·88–4·11], p<0·0001; middle-income vs high-income countries, 2·11 [1·59–2·79], p<0·0001), sepsis at presentation (1·20 [1·04–1·40], p=0·016), higher American Society of Anesthesiologists (ASA) score at primary intervention (ASA 4–5 vs ASA 1–2, 1·82 [1·40–2·35], p<0·0001; ASA 3 vs ASA 1–2, 1·58, [1·30–1·92], p<0·0001]), surgical safety checklist not used (1·39 [1·02–1·90], p=0·035), and ventilation or parenteral nutrition unavailable when needed (ventilation 1·96, [1·41–2·71], p=0·0001; parenteral nutrition 1·35, [1·05–1·74], p=0·018). Administration of parenteral nutrition (0·61, [0·47–0·79], p=0·0002) and use of a peripherally inserted central catheter (0·65 [0·50–0·86], p=0·0024) or percutaneous central line (0·69 [0·48–1·00], p=0·049) were associated with lower mortality. Interpretation Unacceptable differences in mortality exist for gastrointestinal congenital anomalies between lowincome, middle-income, and high-income countries. Improving access to quality neonatal surgical care in LMICs will be vital to achieve Sustainable Development Goal 3.2 of ending preventable deaths in neonates and children younger than 5 years by 2030

Modelo de regresión logística binaria para el diseño de objetos de aprendizaje

El proceso educativo en sus diferentes modalidades y niveles hoy en día se integra y se ajusta a la evolución de la tecnología educativa que absolutamente apoyado en la tecnología de la información y comunicación ha dado lugar a nuevos espacios y escenarios para el aprendizaje, flexibles y efi caces (Jimeno y Lopera, 2010). Diversas instituciones educativas del país y del mundo han efectuado proyectos de desarrollo de objetos de aprendizaje digitales (OA) y posteriormente evaluado resultados de aprendizaje, con conclusiones desfavorables de manera general (Sanz, 2010). Por tanto, el presente trabajo consiste en un modelo de regresión logística binaria que sugiere las variables a considerar en el diseño de OA con el fi n de alcanzar el aprendizaje. El modelo considera datos previo análisis de métricas de ingeniería de software y estándares de desarrollo de OA así como opiniones de estudiantes que emplearon estos apoyos en su proceso educativo.  Finalmente se muestra una predicción de resultados de aprendizaje sobre otro grupo de nivel superior que se encuentra en proceso de formación, empleando como material didáctico OA que cubren los elementos sugeridos por el modelo de regresión logística binaria presentado

Evaluador inteligente de daño fenológico en la planta de trigo

The action of Climate Change on the planet has affected the world wheat production, the forecasts ensure that these changes and effects will be greater over time. Considering the importance of this cereal as a food of the basic diet of human beings, this work proposes a new form of crop evaluation that allows to forecast probable damage by phenological stage, through an Artificial Neural Network trained with historical data of global climatic behavior and phenological impact, a results system interprets the output and constitutes the user interface. The proposal was validated, showed its generalization capacity and reached high precision of 84%, so it is considered adequate.El cambio climático en el planeta ha afectado la producción mundial de trigo. En este sentido, los pronósticos aseguran que estos cambios y efectos serán mayores conforme pase el tiempo. Considerando la importancia de este cereal como alimento de la dieta básica de los seres humanos, se propone una nueva forma de evaluación del cultivo que permita pronosticar el daño probable por etapa fenológica por medio de una red neuronal artificial entrenada con datos históricos del comportamiento climático global e impacto fenológico. Un sistema de resultados interpreta la salida y constituye la interfaz de usuario. La propuesta fue validada y mostró su capacidad de generalización alcanzando alta precisión de 84%, por lo que se considera adecuada

Discovering HIV related information by means of association rules and machine learning

Acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) is still one of the main health problems worldwide. It is therefore essential to keep making progress in improving the prognosis and quality of life of affected patients. One way to advance along this pathway is to uncover connections between other disorders associated with HIV/AIDS-so that they can be anticipated and possibly mitigated. We propose to achieve this by using Association Rules (ARs). They allow us to represent the dependencies between a number of diseases and other specific diseases. However, classical techniques systematically generate every AR meeting some minimal conditions on data frequency, hence generating a vast amount of uninteresting ARs, which need to be filtered out. The lack of manually annotated ARs has favored unsupervised filtering, even though they produce limited results. In this paper, we propose a semi-supervised system, able to identify relevant ARs among HIV-related diseases with a minimal amount of annotated training data. Our system has been able to extract a good number of relationships between HIV-related diseases that have been previously detected in the literature but are scattered and are often little known. Furthermore, a number of plausible new relationships have shown up which deserve further investigation by qualified medical experts