Characterization of electricity demand based on energy consumption data from Colombia

The development of dynamic energy distribution grids to optimize energy resources has become very important at the international level in recent years. A very important step in this development is to be able to characterize the population based on their consumption behaviour. However, traditional consumption meters that report information at a monthly rate provide little information for in-depth analysis. In Colombia, this has changed in recent years due to the implementation and integration of advanced metering infrastructure (AMI). This infrastructure allows to record consumption values in small time intervals, and the available data then allows for the execution of many analysis mechanisms. In this paper we present an analysis of the electricity demand profile from a new dataset of energy consumption in Colombia. A characterization of the users demand profiles is presented using a k-means clustering procedure. Whit this customer segmentation technique we show that is possible identify customer consumption patterns and to identify anomalies in the system. In addition, this type of analysis also allows to assess changes in the consumption pattern of users due to social measures such as those resulting from the coronavirus disease (COVID-19) pandemic

Gender-Based Differences by Age Range in Patients Hospitalized with COVID-19: A Spanish Observational Cohort Study

There is some evidence that male gender could have a negative impact on the prognosis and severity of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection. The aim of the present study was to compare the characteristics of coronavirus disease 2019 (COVID-19) between hospitalized men and women with confirmed SARS-CoV-2 infection. This multicenter, retrospective, observational study is based on the SEMI-COVID-19 Registry. We analyzed the differences between men and women for a wide variety of demographic, clinical, and treatment variables, and the sex distribution of the reported COVID-19 deaths, as well as intensive care unit (ICU) admission by age subgroups. This work analyzed 12,063 patients (56.8% men). The women in our study were older than the men, on average (67.9 vs. 65.7 years; p < 001). Bilateral condensation was more frequent among men than women (31.8% vs. 29.9%; p = 0.007). The men needed non-invasive and invasive mechanical ventilation more frequently (5.6% vs. 3.6%, p < 0.001, and 7.9% vs. 4.8%, p < 0.001, respectively). The most prevalent complication was acute respiratory distress syndrome, with severe cases in 19.9% of men (p < 0.001). In men, intensive care unit admission was more frequent (10% vs. 6.1%; p < 0.001) and the mortality rate was higher (23.1% vs. 18.9%; p < 0.001). Regarding mortality, the differences by gender were statistically significant in the age groups from 55 years to 89 years of age. A multivariate analysis showed that female sex was significantly and independently associated with a lower risk of mortality in our study. Male sex appears to be related to worse progress in COVID-19 patients and is an independent prognostic factor for mortality. In order to fully understand its prognostic impact, other factors associated with sex must be considered

Healthcare workers hospitalized due to COVID-19 have no higher risk of death than general population. Data from the Spanish SEMI-COVID-19 Registry

Aim To determine whether healthcare workers (HCW) hospitalized in Spain due to COVID-19 have a worse prognosis than non-healthcare workers (NHCW). Methods Observational cohort study based on the SEMI-COVID-19 Registry, a nationwide registry that collects sociodemographic, clinical, laboratory, and treatment data on patients hospitalised with COVID-19 in Spain. Patients aged 20-65 years were selected. A multivariate logistic regression model was performed to identify factors associated with mortality. Results As of 22 May 2020, 4393 patients were included, of whom 419 (9.5%) were HCW. Median (interquartile range) age of HCW was 52 (15) years and 62.4% were women. Prevalence of comorbidities and severe radiological findings upon admission were less frequent in HCW. There were no difference in need of respiratory support and admission to intensive care unit, but occurrence of sepsis and in-hospital mortality was lower in HCW (1.7% vs. 3.9%; p = 0.024 and 0.7% vs. 4.8%; p<0.001 respectively). Age, male sex and comorbidity, were independently associated with higher in-hospital mortality and healthcare working with lower mortality (OR 0.211, 95%CI 0.067-0.667, p = 0.008). 30-days survival was higher in HCW (0.968 vs. 0.851 p<0.001). Conclusions Hospitalized COVID-19 HCW had fewer comorbidities and a better prognosis than NHCW. Our results suggest that professional exposure to COVID-19 in HCW does not carry more clinical severity nor mortality

Un modelo relativista para sistemas satelitales de navegación global

Los sistemas satelitales de navegación global (GNSS por sus siglas en inglés) actualmente funcionan en base a una modelación newtoniana que requiere importantes correcciones relativistas para su eficaz operación en términos de precisión. En este trabajo se aborda la modelación del sistema directamente desde la teoría de la relatividad general, tomando la métrica de Schwarzschild como una buena aproximación al campo gravitacional terrestre y calculando en este marco las trayectorias geodésicas de los satélites y las señales electromagnéticas. Se propone entonces un algoritmo que calcula las coordenadas de Schwarzschild del usuario a partir de los tiempos propios recibidos de al menos cuatro satélites, de los cuales se conocen sus parámetros orbitales, y se realiza el proceso inverso para verificar consistencia. El algoritmo es auto consistente, no requiere correcciones gravitacionales posteriores, y no toma como sistema de referencia la Tierra sino la constelación misma de satélites. La implementación computacional realizada para una constelación de cuatro satélites muestra que el algoritmo es estable y rápido, y por tanto puede implementarse en un GNSS real.Abstract. The Global Navigation Satellite Systems (GNSS) currently work based in a Newtonian model that requires significant relativistic corrections for efficient operation in terms of accuracy. In this work, modeling system is approached directly from the theory of general relativity, taking the Schwarzschild metric as a good approximation to the terrestrial gravitational field and then calculating the geodesic trajectories of satellites and electromagnetic signals. It is then proposed an algorithm that calculates the Schwarzschild coordinates of the user from the proper times received from at least four satellites, of which their orbital parameters are known, and the reverse process is performed to check consistency. The algorithm is self-consistent, does not require gravitational further corrections, and does not take the Earth as reference system, but the satellite constellation itself. The computational implementation performed for a constellation of four satellites shows that the algorithm is fast, stable, and therefore can be implemented in an actual GNSS.Maestrí

Grading diabetic retinopathy and prostate cancer diagnostic images with deep quantum ordinal regression

Although for many diseases there is a progressive diagnosis scale, automatic analysis of grade-based medical images is quite often addressed as a binary classification problem, missing the finer distinction and intrinsic relation between the different possible stages or grades. Ordinal regression (or classification) considers the order of the values of the categorical labels and thus takes into account the order of grading scales used to assess the severity of different medical conditions. This paper presents a quantum-inspired deep probabilistic learning ordinal regression model for medical image diagnosis that takes advantage of the representational power of deep learning and the intrinsic ordinal information of disease stages. The method is evaluated on two different medical image analysis tasks: prostate cancer diagnosis and diabetic retinopathy grade estimation on eye fundus images. The experimental results show that the proposed method not only improves the diagnosis performance on the two tasks but also the interpretability of the results by quantifying the uncertainty of the predictions in comparison to conventional deep classification and regression architectures. The code and datasets are available at https://github.com/stoledoc/DQOR

Diseño, academia e investigación para la vida cotidiana. Antología Internacional, Tomo I (ePub)

El presente libro es resultado de un esfuerzo conjunto internacional entre dos cuerpos académicos, uno mexicano y otro guatemalteco, en aras de fortalecer vínculos para la atención de los actores sociales en situaciones de vulnerabilidad.Para dar una idea general del ámbito de los trabajos sobre el tema, la obra se estructura en tres apartados centrales: “Conceptualización teórico metodológica del diseño para la vida cotidiana”; éste contiene dos textos metodológicos y epistémicos, el primero destaca por su introducción y porque fue escrito ex profeso para la presente obra, por un especialista internacional en el tema: Fernando Carreto Bernal. En él, según palabras del propio autor, se presenta una propuesta teórico conceptual con “una visión especializada de las categorías conceptuales de la vulnerabilidad y los riesgos, así como algunas perspectivas metodológicas para el estudio de la vulnerabilidad y finalmente de acuerdo con el documento sobre la vulnerabilidad social”. El segundo, de la autoría de Francisco Platas López, expone el rebasamiento cognitivo de los estudios proyectuales del diseño: propone perspectivas que promueven la integración de diferentes enfoques disciplinarios al momento de buscar respuestas y propuestas a un problema determinado, creando un enfoque común y considerando la especialización en cada campo del conocimiento. En el ámbito del diseño del patrimonio, explica los pasos a seguir al momento de identificar las distintas variables, actores y procesos de un problema específico, mediante la formulación de pregunta sobre pregunta llega a la claridad del objeto o proceso de estudio. En el ámbito de los sistemas complejos, es un trabajo aplicado de forma integral a un problema extenso y complejo por su naturaleza procesual. “Casos de aplicación del diseño para la vida cotidiana”, segundo apartado de esta antología, incluye tres textos con los que pretende ir de la teoría a la concreción de propuestas en casos reales. Inicia con ‘Señalización vial, del cuento a la realidad social’, de Santiago Osnaya, una analogía sobre el estado en que se encuentran las vialidades de la Ciudad de México y sus señalizaciones, que deberían garantizar el trayecto óptimo y la seguridad de los usuarios de dichos espacios públicos. Un punto central del trabajo radica en la propuesta de mejorar la experiencia del desplazamiento dentro de la ciudad, mediante una serie de recomendaciones —producto del trabajo investigativo— para disminuir las pérdidas materiales y humanas. El autor pone de relieve la utilización del Sistema Mundial de Señales (preventivas, restrictivas e informativas), como elemento indispensable en la dinámica social y de movilidad dentro de la ciudad. El siguiente texto aborda el tema del cambio climático en la región metropolitana de Guatemala, considerando la interacción entre actores sociales y vulnerabilidad. Al vincular el grado de urbanización, el tamaño de la población urbana, la densidad poblacional y los desastres ocurridos en los municipios de la región metropolitana, Amanda Morán Mérida, su autora, constata que las regiones más urbanizadas presentan mayor impacto por desastres. También señala que, si no se realizan planteamientos integrales concretos en las políticas públicas y en la participación ciudadana, los temas de la dinámica urbana y poblacional, la geografía de la región y los fenómenos destructivos no podrán resolverse integralmente. Este apartado concluye con ‘Estufa Chinantla’, trabajo grupal de Raymundo Ocaña, Francisco Platas, Jorge Zarur, Santiago Osnaya y Efrén Toledo; éste es una propuesta oportuna en el momento en que todo es comercial y alejado de las zonas y las personas más necesitadas; un trabajo noble, enfocado en las necesidades básicas de las personas carentes de respuestas justas, ingeniosas y creativas a problemas añejos, que por indiferencia no se habían podido responder. La ‘Estufa Chinantla’ es un objeto producto del diseño inteligente, un producto del compromiso de profesionales y de personas que con su experiencia mejoran la calidad de vida de su comunidad, un producto del trabajo conjunto para la construcción de un elemento tan indispensable y útil como una estufa. Una vez abordados los aspectos epistémicos y metodológicos, así como los casos de estudio, finalmente, tenemos “El futuro del diseño para la vida cotidiana y su relación con las universidades”, último apartado de esta obra, conformado por tres textos; éste se dedica al lugar de donde primordialmente nacen y se fortalecen las ideas académicas, además de sus próximos impactos: las universidades. Así, ‘Pertinencia social y tercera misión en las universidades públicas’, de Francisco Platas, Jorge Zarur y Laura Décaro, pone en primer plano cuál es la dinámica predominante de la universidad, cuáles son sus efectos, y de qué manera la dinámica mercantilista incide en su función. Tema importante porque actualmente la universidad pública está atravesando por una serie de circunstancias, mercantiles, financieras y de mercado que la están orillando a adoptar nuevos papeles, como ser proactiva y emprendedora para volverse un agente activo de la mercantilización del conocimiento, poniendo en entredicho su función y misión social original. Posteriormente, ‘Reflexiones sobre el futuro del diseño industrial’, de la autoría de Zarur y Osnaya, plantea que hablar de diseño incluye tanto los aspectos relacionados con el proceso de diseño y la producción de objetos, como la perspectiva futura de la práctica profesional del diseño (en este caso del industrial); el camino es complejo, pues el diseño guarda muchas relaciones: productivas, teóricas, de mercado, procesuales, históricas, técnicas, tecnológicas, humanas, entre ellas; por eso es necesario dar una explicación sobre su devenir y sus posibles escenarios. Se busca también una predicción futura de la práctica profesional a partir del análisis contextual del diseño, examinando tendencias y escenarios posibles. Así, el diseñador se convertirá en un profesional especializado a través de la multi, la inter y la transdisciplina. Finalmente, ‘Diseño háptico’ refiere el trabajo realizado para llevar aspectos tan importantes como el arte a las personas con discapacidad visual como parte del derecho al ocio; por ello, desde la universidad se ha generado esta propuesta y actualmente está presente en instituciones de cultura: se presenta obra háptica para el conocimiento y disfrute de los usuarios con esta discapacidad. Dado que el tema no está agotado, la antología carece de una conclusión; por ello, se elaboró un apartado final “Reflexiones generales” que expresa una serie de inquietudes y líneas de investigación susceptibles a abordarse de manera más amplia en investigaciones futuras.Universidad Autónoma del Estado de México

Viceversos: Recursos compartidos por Geografía, Sociología y Arquitectura

La red Viceversos de este año ha tratado de abordar el tema de lo transmodal, los universos ficcionales, la realidad mediada, las metodologías no-representacionales, conceptos que pueden ser explicados desde su óptica social, teórica o filosófica o bien deduciéndose a partir de prácticas producidas por estudiantes (maquetas experimentales, performances, modelos dinámicos). La estrategia de aproximación, como en otras ocasiones, es la de proponer dinámicas de colaboración y aprendizajes por experiencia que mezclen integrantes docentes de varias titulaciones en los que puedan estar involucrados sus estudiantes. La primera dinámica docente, llamada “huertobarrio”, trata de acciones en la huerta de bajo impacto material en base a enunciados de pequeños aprovechamientos sostenibles, como pueda ser una recolección cosecha fuera de temporada o una actividad deportiva cuyos instrumentos son arbustos y suelos modificados, organizando el calendario y los perfiles de reserva. Para los estudiantes de arquitectura, estas acciones tenían que permitir comprobar el funcionamiento de los diseños en su entorno real. Para los estudiantes de sociología, era la oportunidad de observar y tratar de describir el impacto que la introducción de estos dispositivos o experiencias pudiera causar en la conciencia o imaginario de los asistentes. La segunda dinámica docente, llamada “La vida secreta de los árboles”, es una acción-performance que se ha versionado a lo largo del cuatrimestre en dos sedes geográficas, entre Alicante, Elche y Toronto (Canadá)

SOPHIA: System for Ophthalmic Image Acquisition, Transmission, and Intelligent Analysis

Ocular diseases are one of the main causes of irreversible disability in people in productive age. In 2020, approximately 18% of the worldwide population was estimated to suffer of diabetic retinopathy and diabetic macular edema, but, unfortunately, only half of these people were correctly diagnosed. On the other hand, in Colombia, the diabetic population (8% of the country’s total population) presents or has presented some ocular complication that has led to other associated costs and, in some cases, has caused vision limitation or blindness. Eye fundus images are the fastest and most economical source of ocular information that can provide a full clinical assessment of the retinal condition of patients. However, the number of ophthalmologists is insufficient and the clinical settings, as well as the attention of these experts, are limited to urban areas. Also, the analysis of said images by professionals requires extensive training, and even for experienced ones, it is a cumbersome and error-prone process. Deep learning methods have marked important breakthroughs in medical imaging due to outstanding performance in segmentation, detection, and disease classification tasks. This article presents SOPHIA, a deep learning-based system for ophthalmic image acquisition, transmission, intelligent analysis, and clinical decision support for the diagnosis of ocular diseases. The system is under active development in a project that brings together healthcare provider institutions, ophthalmology specialists, and computer scientists. Finally, the preliminary results in the automatic analysis of ocular images using deep learning are presented, as well as future work necessary for the implementation and validation of the system in Colombia.Las enfermedades oculares son una de las principales causas de incapacidad irreversible en personas en edad productiva. En 2020, la población mundial con retinopatía diabética y edema macular diabético está estimada como el 18% de la población mundial, aproximadamente, desafortunadamente, solo la mitad de estas personas fueron diagnosticadas correctamente. Por otro lado, en Colombia, la población diabética (8% de la población total del país) presenta o ha presentado alguna complicación ocular que ha llevado a otros costos asociados y, en algunos casos, ha provocado limitación de la visión o ceguera. Las imágenes de fondo de ojo son la fuente de información ocular más rápida y económica que puede proveer una valoración clínica del estado de la retina de los pacientes. Sin embargo, el número de oftalmólogos es insuficiente, la atención de estos expertos está limitada a zonas urbanas, y el análisis de dichas imágenes por parte de profesionales requiere una amplia formación; incluso para los más experimentados, es un proceso engorroso y propenso a errores. Los métodos de aprendizaje profundo han marcado avances importantes en imágenes médicas debido al desempeño sobresaliente en tareas de segmentación, detección y clasificación de enfermedades. Este artículo presenta SOPHIA, un sistema basado en el aprendizaje profundo para la adquisición, transmisión, análisis inteligente y soporte de decisiones clínicas para el diagnóstico de enfermedades oculares. El sistema se encuentra en desarrollo activo en un proyecto que reúne a instituciones proveedoras de salud, especialistas en oftalmología e informáticos. Finalmente, los resultados preliminares en el análisis automático de imágenes oculares utilizando el aprendizaje profundo son presentados, y se discute el trabajo futuro necesario para la implementación y validación del sistema en Colombia

SOPHIA: Sistema para adquisición, transmisión, y análisis inteligente de imágenes oftálmicas

Ocular diseases are one of the main causes of irreversible disability in people in productive age. In 2020, approximately 18% of the worldwide population was estimated to suffer of diabetic retinopathy and diabetic macular edema, but, unfortunately, only half of these people were correctly diagnosed. On the other hand, in Colombia, the diabetic population (8% of the country’s total population) presents or has presented some ocular complication that has led to other associated costs and, in some cases, has caused vision limitation or blindness. Eye fundus images are the fastest and most economical source of ocular information that can provide a full clinical assessment of the retinal condition of patients. However, the number of ophthalmologists is insufficient and the clinical settings, as well as the attention of these experts, are limited to urban areas. Also, the analysis of said images by professionals requires extensive training, and even for experienced ones, it is a cumbersome and error-prone process. Deep learning methods have marked important breakthroughs in medical imaging due to outstanding performance in segmentation, detection, and disease classification tasks. This article presents SOPHIA, a deep learning-based system for ophthalmic image acquisition, transmission, intelligent analysis, and clinical decision support for the diagnosis of ocular diseases. The system is under active development in a project that brings together healthcare provider institutions, ophthalmology specialists, and computer scientists. Finally, the preliminary results in the automatic analysis of ocular images using deep learning are presented, as well as future work necessary for the implementation and validation of the system in Colombia. Vol. 9 Núm. 10 (2020): Pedagogía del deseo de saber y conocer.Las enfermedades oculares son una de las principales causas de discapacidad irreversible en personas en edad productiva. En el año 2020, se estima que aproximadamente el 18% de la población mundial padece retinopatía diabética y edema macular diabético, pero, desafortunadamente, sólo la mitad de estas personas están correctamente diagnosticadas. Por otro lado, en Colombia, la población diabética (8% de la población total del país) presenta o ha presentado alguna complicación ocular que ha llevado a otros costos asociados y, en algunos casos, ha causado limitación de la visión o ceguera. Las imágenes del fondo de ojo son la fuente de información ocular más rápida y económica que puede proporcionar una evaluación clínica completa del estado de la retina de los pacientes. Sin embargo, el número de oftalmólogos es insuficiente y los entornos clínicos, así como la atención de estos expertos, se limitan a las zonas urbanas. Además, el análisis de dichas imágenes por parte de los profesionales requiere una amplia formación, e incluso para los experimentados, es un proceso engorroso y propenso a errores. Los métodos de aprendizaje profundo han supuesto un importante avance en el campo de las imágenes médicas debido a su excelente rendimiento en tareas de segmentación, detección y clasificación de enfermedades. Este artículo presenta SOPHIA, un sistema basado en el aprendizaje profundo para la adquisición de imágenes oftálmicas, la transmisión, el análisis inteligente y el apoyo a la decisión clínica para el diagnóstico de enfermedades oculares. El sistema está en desarrollo activo en un proyecto que reúne a instituciones proveedoras de servicios de salud, especialistas en oftalmología e informáticos. Finalmente, se presentan los resultados preliminares en el análisis automático de imágenes oculares utilizando deep learning, así como los trabajos futuros necesarios para la implementación y validación del sistema en Colombia. Vol. 9 Núm. 10 (2020): Pedagogía del deseo de saber y conocer.Citation: O.-J. Perdomo-Charry, A.-D. Pérez, M. de-la-Pava-Rodríguez, H.-A. Ríos-Calixto, V.-A. Arias-Vanegas, J.-S. Lara-Ramírez, S. Toledo-Cortés, J.-E. Camargo-Mendoza, F.-J. Rodríguez-Alvira, F.-A. González-Osorio, “SOPHIA: System for Ophthalmic Image Acquisition, Transmission, and Intelligent Analysis,” Revista Facultad de Ingeniería, vol. 29 (54), e11769, 2020. https://doi.org/10.19053/01211129.v29.n54.2020.1176

Contemporary use of cefazolin for MSSA infective endocarditis: analysis of a national prospective cohort

Objectives: This study aimed to assess the real use of cefazolin for methicillin-susceptible Staphylococcus aureus (MSSA) infective endocarditis (IE) in the Spanish National Endocarditis Database (GAMES) and to compare it with antistaphylococcal penicillin (ASP). Methods: Prospective cohort study with retrospective analysis of a cohort of MSSA IE treated with cloxacillin and/or cefazolin. Outcomes assessed were relapse; intra-hospital, overall, and endocarditis-related mortality; and adverse events. Risk of renal toxicity with each treatment was evaluated separately. Results: We included 631 IE episodes caused by MSSA treated with cloxacillin and/or cefazolin. Antibiotic treatment was cloxacillin, cefazolin, or both in 537 (85%), 57 (9%), and 37 (6%) episodes, respectively. Patients treated with cefazolin had significantly higher rates of comorbidities (median Charlson Index 7, P <0.01) and previous renal failure (57.9%, P <0.01). Patients treated with cloxacillin presented higher rates of septic shock (25%, P = 0.033) and new-onset or worsening renal failure (47.3%, P = 0.024) with significantly higher rates of in-hospital mortality (38.5%, P = 0.017). One-year IE-related mortality and rate of relapses were similar between treatment groups. None of the treatments were identified as risk or protective factors. Conclusion: Our results suggest that cefazolin is a valuable option for the treatment of MSSA IE, without differences in 1-year mortality or relapses compared with cloxacillin, and might be considered equally effective