Análisis de los factores ambientales y ocupacionales en la concentración de aerobacterias en unidades de cuidado intensivo del Hospital Universitario Fernando Troconis, 2009 Santa Marta - Colombia

Introducción: La evaluación de la calidad biológica del aire de ambientes hospitalarios resulta de especial interés debido a que los pacientes puedan servir como una fuente de bacterias patógenas para el personal del hospital, los visitantes y otros pacientes, siendo relevante en unidades de asistencia especializadas en atención de patologías crónicas como cáncer, SIDA y pacientes con trasplante de órganos o con complicaciones severas en su estado de salud, y que requieren una intervención masiva para su tratamiento en salas de cirugía y/o unidades de cuidado intensivo. Evaluar la influencia de factores ambientales y de ocupación de la unidad en la concentración de aerobacterias de unidades de cuidado intensivo del Hospital Universitario Fernando Troconis. Materiales y Métodos: Se colectaron muestras triplicadas con agar selectivo para Staphylococcus spp. y Pseudomonas spp., en dos estaciones de cada una de las tres UCI, mediante impactador de 2 etapas ubicado a altura de1.5m y caudal constante (28.3l/min) durante 5min, incubándolas a 37°C por 48h. Los factores ambientales se registraron con anemómetro Kestrel 4500 y ocupación de la unidad mediante registro manual del número de pacientes y personal asistencial de la unidad. Resultados: La máxima concentración fue 979.9±31.3UFC/m3 y el máximo promedio, 315.6±59.7UFC/m3. Staphylococcus spp. Superaron la concentración de Pseudomonas spp. La máxima ocupación fue en UCI Adulto, mayor temperatura en UCI Pediátrica y humedad más baja en UCI Adulto. Discusión y Conclusiones: La concentración de aerobacterias superó valores reportados por estudios  aerobiológicos hospitalarios, y presenta relaciones leves con temperatura y escasa o nula con ocupación de la unidad.Palabras clave: Partículas Viables en el Aire, Ambiente, Infección Hospitalaria, Ocupación de Camas, Cuidados Intensivos, Viabilidad Microbiana. (Fuente: DeCS BIREME).Cómo citar este artículo: Vélez-Pereira AM, Camargo Caicedo Y. Análisis de los factores ambientales y ocupacionales en la concentración de aerobacterias en unidades de cuidado intensivo del Hospital Universitario Fernando Troconis, 2009 Santa Marta-Colombia. Rev Cuid. 2014; 5(1): 595-605.

Noise Levels and Sleep in a Surgical ICU

Noise; Perioperative care; SleepRuido; Cuidado perioperatorio; SueñoSoroll; Cura perioperatòria; SonSleep is disturbed in critically ill patients and is a frequently overlooked complication. The aim of our study is to evaluate the impact of sound levels in our surgical ICU on our patients’ sleep on the first night of admission. The study was performed in a tertiary care university hospital, in a 12-bed surgical ICU. Over a 6-week period, a total of 148 adult, non-intubated and non-sedated patients completed the study. During this six-week period, sound levels were continuously measured using a type II sound level meter. Sleep quality was evaluated using the Richards–Campbell Sleep Questionnaire (RCSQ), which was completed both by patients and nurses on the first morning after admission. A non-significant correlation was found between night sound levels and sleep quality in the overall sample (r = −1.83, 95% CI; −4.54 to 0.88, p = 0.19). After multivariable analysis, a correlation was found between higher sound levels at night and lower RCSQ evaluations (r = −3.92, 95% CI; −7.57 to −0.27, p = 0.04). We found a significant correlation between lower sound levels at night and a better quality of sleep in our patients; for each 1 dBA increase in LAFeq sound levels at night, patients scored 3.92 points lower on the sleep questionnaire

A Comparison of Models for the Forecast of Daily Concentration Thresholds of Airborne Fungal Spores

Altres ajuts: Ministerio de Ciencia y Tecnología AMB97-0457-CO7-021, REN2001-10659-CO3-01, BOS2002-03474, CGL2004-21166-E, GGL2006-12648-CO3-02Unidad de excelencia María de Maeztu CEX2019-000940-MAerobiological predictive model development is of increasing interest, despite the distribution and variability of data and the limitations of statistical methods making it highly challenging. The use of concentration thresholds and models, where a binary response allows one to establish the occurrence or non-occurrence of the threshold, have been proposed to reduce difficulties. In this paper, we use logistic regression (logit) and regression trees to predict the daily concentration thresholds (low, medium, high, and very high) of six airborne fungal spore taxa (Alternaria, Cladosporium, Agaricus, Ganoderma, Leptosphaeria, and Pleospora) in eight localities in Catalonia (NE Spain) using data from 1995 to 2014. The predictive potential of these models was analyzed through sensitivity and specificity. The models showed similar results regarding the relationship and influence of the meteorological parameters and fungal spores. Ascospores showed a strong relationship with precipitation and basidiospores with minimum temperature, while conidiospores did not indicate any preferences. Sensitivity (true-positive) and specificity (false-positive) presented highly satisfactory validation results for both models in all thresholds, with an average of 73%. However, seeing as logit offers greater precision when attempting to establish the exceedance of a concentration threshold and is easier to apply, it is proposed as the best predictive model

Evaluación de un modelo estadístico para estimar la radiación solar en Magdalena, Colombia

The global solar radiation is an important meteorological parameter for understanding the biochemical processes in the environment. Their measurement is complex and requires a high cost of installation, operation and maintenance, but this can be estimated by empirical equations based primarily on their geolocation. However, the accuracy of the results obtained is not suitable for understanding the processes evaluated. The aim of this study was to establish a statistical correlation model for estimating global solar radiation from alternative meteorological parameter. The meteorological information was provided by the Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies of Colombia, which provided the measurement of solar radiation, temperature, relative humidity and sunshine of the day for a year. Simple regressions between variables and solar radiation were raised; and multiple regressions between the possible combinations of each variables and solar radiation. The results show a good statistical correlation between variables solar radiation, temperature and relative humidity and little relation to the hours of sunshine, where relative humidity has the higher correlation and therefore is the parameter that more influence has on the model. The multivariate models (R2 average 11.91%) have better fit than simple models (R2 average 5.66%). The best model is multivariate regression in which all variables were included (R2 of 13.75%) although not the simplest model estimation.La radiación solar global se establece como una variable meteorológica necesaria para en el entendimiento de los procesos bioquímicos del ambiente; su medición es compleja y requiere un alto costo de instalación, operación y mantenimiento. Su estimación se puede realizar mediante fórmulas empíricas basadas fundamentalmente en su geo-posicionamiento, no obstante la precisión de los resultados obtenidos no es adecuada para el entendimiento de los procesos evaluados. El objetivo del presente trabajo fue establecer un modelo estadístico de correlación para estimar la radiación solar global a partir de los datos meteorológicos alternos. La información meteorológica fue suministrada por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia, que proporcionó la medición de radiación solar, temperatura, humedad relativa y horas de sol. Se plantearon regresiones simples entre las variables y la radiación solar; y regresiones múltiples entre las posibles combinaciones de las variables y la radiación solar. Se evidenció una buena correlación estadística entre las variables radiación solar, temperatura y humedad relativa, y poca relación con las horas de sol; siendo la humedad relativa la que guarda una mayor correlación y por tanto influencia en el modelo. Los modelos multivariados (R2 promedio 11,91%) presentaron mejor ajuste comparado con los modelos simples (R2 promedio 5,66%). El mejor modelo lo establece la regresión múltiple en la que se incluyen todas las variables (R2 de 13,75%), no siendo este el modelo más simple para su estimación

Modelación espacio-temporal de polen y esporas de hongos aerovagantes de Catalunya (1994-2015)

El desarrollo de modelos sobre el polen y esporas de hongos aerovagantes busca, entre otros objetivos, evaluar y predecir sus concentraciones o dinámica estacional; establecer, desarrollar o validar modelos de transporte atmosférico; o correlacionar las concentraciones con impactos o cambios en los procesos ambientales. El objetivo general de esta tesis fue desarrollar diferentes modelos estadísticos para estudiar la variación espacio-temporal de polen y esporas de hongos aerovagantes en Catalunya. En el primer capítulo se analizaron los modelos predictivos y de dispersión presentes en la literatura, concluyendo que los modelos basados en la observación (OBM) se han empleado frecuentemente para predecir concentraciones futuras, los modelos basados en la fenología (PHM) para caracterizar el periodo de floración y otros (Otros modelos) en establecer estimaciones espaciales en áreas no monitoreadas. También se reporta que los PHM concentran una mayor diversidad de modelos, son más sencillos de aplicar y emplean una menor cantidad de variables independientes en comparación con los OBM. Los modelos de dispersión, se clasifican según sea el sentido de la modelación (Forward o Backward) y presentan un número menor de aplicaciones debido a sus altos requerimientos técnicocientíficos, siendo la mayor limitación el establecimiento del flujo y la fuente de emisión. En el segundo capítulo se validó un modelo de distribución gamma que permitiera caracterizar series anuales de datos a través de los parámetros del modelo con el fin de establecer una clasificación genérica que agrupe en categorías los tipos de pólenes y esporas de hongos. Los resultados mostraron que el parámetro α del modelo cambia razonablemente de año a año, dependiendo de las condiciones meteorológicas, con una buena estabilidad interanual y espacial; permitiendo establecer una clasificación genérica de las partículas aerovagantes estudiadas en cinco categorías para polen y cinco para esporas de hongos. Esta clasificación refleja la fuerte relación del parámetro α con la distribución ecológica (potencial y/o ornamental) en el caso de los taxones polínicos, y la fuerte relación entre los taxones fúngicos y el uso del suelo y/o el bioclima de la zona; y permite reducir el número de taxones con los que desarrollar nuevos modelos de predicción. En el tercer capítulo se parte de la clasificación genérica de gamma, seleccionando 12 taxones (seis polínicos y seis fúngicos) con el fin de desarrollar modelos de predicción por umbrales de concentración mediante regresión logística y árboles de regresión, e identificar la herramienta más eficaz de predicción en los cuatro umbrales de concentración planteados (bajo, medio, alto y muy alto). Los dos modelos arrojan resultados similares en cuanto a la relación y/o influencia de los parámetros meteorológicos en los diferentes umbrales, presentando valores altamente satisfactorios en los parámetros de sensibilidad y especificidad durante la validación. No obstante, se observa que la regresión logística presenta una mayor precisión (sensibilidad) en establecer la superación de un umbral de concentración y por consiguiente resulta ser el más idóneo para las estimaciones futuras. Finalmente, en el capítulo 4 se estableció un análisis de tendencias en el índice anual de 20 taxones fúngicos en el período 1995-2013. El análisis muestra que 12 taxones presentan tendencias significativas de crecimiento y dos disminuyen. Estas tendencias pueden estar explicadas en la diversidad de características geográficas y de uso del suelo de las localidades estudiadas; adicionalmente el aumento de las temperaturas y la inestabilidad de las precipitaciones, establecidas como efectos del cambio climático en Catalunya en los últimos 50 años, podrían estimular la esporulación en las zonas montañosas y contenerla en el litoral catalán meridional, afectando así la presencia de esporas.The development of airborne pollen and fungal spores models aims among others, to evaluate and predict their concentrations and/or seasonal dynamics; to establish, develop and/or validate atmospheric transport models; and/or to correlate concentrations with impacts or changes detected in environmental processes. The general objective of this thesis was to develop different statistical models to study the spatial-temporal variation of the main airborne pollen and fungal spores in Catalonia. In the first chapter we analyzed the predictive and dispersion models present in the literature, concluding that the models based on observations (OBM) have been frequently used to predict future concentrations, the models based on phenology (PHM) to characterize the flowering period, and a range of other models (Other models) to establish spatial estimates in unmonitored areas. PHM are more diverse, easier to apply and they use a smaller number of independent variables than OBM. The dispersion models (other models) are classified according to the direction of the modeling (Forward or Backward) and present a smaller number of applications due to their high technical-scientific requirements, being their greatest limitation the establishment of the flow and the emission source. In the second chapter, we validated a gamma distribution model to characterize annual series of pollen and spores data and to establish the few of them showing representative patterns. From the results we concluded that the α parameter of the model changed reasonably from year to year, depending on the meteorological conditions, with good inter-annual and spatial stability and allowing to establish a generic classification of the airborne particles studied in five categories for pollen and five for fungal spores. This classification showed a strong relation of α parameter with the ecological distribution of the plant (potential and/or ornamental) in the case of the pollen taxa and with the land use and/or the bioclimate of the zone in the case of the fungal spores. The classification established will allow reducing the number of taxa with which to develop new prediction models in the third chapter we selected 12 taxa (six pollen and six fungal) and developed predictive models based on concentration thresholds instead of on concentrations. We evaluated the predictive potential of of logistic regression models and regression tree models at four concentration thresholds (low, medium, high and very high). The two models showed similar results regarding the relationship and/or influence of the meteorological parameters in the different thresholds, presenting highly satisfactory values on sensitivity and specificity during the validation. However, we observed that the logistic regression models gave a greater precision (sensitivity) in establishing the exceedance of a concentration threshold and therefore that they are the most suitable for future estimates. Finally, in chapter 4 it was undertaken a trend analysis with the annual index of 20 fungal spore taxa of the period 1995-2013. The analysis showed t12 taxa with significant increasing trends and two with decreasing trends. These results were mainly attributed the diversity of geographic characteristics and land use of the studied localities. Also, the increasing trends of the temperature and the instability of the precipitation in Catalonia in the last 50 years could be stimulating the sporulation on mountain areas and limiting it on the coast, thus affecting the presence of spores

A Comparison of Models for the Forecast of Daily Concentration Thresholds of Airborne Fungal Spores

Aerobiological predictive model development is of increasing interest, despite the distribution and variability of data and the limitations of statistical methods making it highly challenging. The use of concentration thresholds and models, where a binary response allows one to establish the occurrence or non-occurrence of the threshold, have been proposed to reduce difficulties. In this paper, we use logistic regression (logit) and regression trees to predict the daily concentration thresholds (low, medium, high, and very high) of six airborne fungal spore taxa (Alternaria, Cladosporium, Agaricus, Ganoderma, Leptosphaeria, and Pleospora) in eight localities in Catalonia (NE Spain) using data from 1995 to 2014. The predictive potential of these models was analyzed through sensitivity and specificity. The models showed similar results regarding the relationship and influence of the meteorological parameters and fungal spores. Ascospores showed a strong relationship with precipitation and basidiospores with minimum temperature, while conidiospores did not indicate any preferences. Sensitivity (true-positive) and specificity (false-positive) presented highly satisfactory validation results for both models in all thresholds, with an average of 73%. However, seeing as logit offers greater precision when attempting to establish the exceedance of a concentration threshold and is easier to apply, it is proposed as the best predictive model

Modelación espacio-temporal de polen y esporas de hongos aerovagantes de Catalunya (1994-2015) /

Bibliografia.El desarrollo de modelos sobre el polen y esporas de hongos aerovagantes busca, entre otros objetivos, evaluar y predecir sus concentraciones o dinámica estacional; establecer, desarrollar o validar modelos de transporte atmosférico; o correlacionar las concentraciones con impactos o cambios en los procesos ambientales. El objetivo general de esta tesis fue desarrollar diferentes modelos estadísticos para estudiar la variación espacio-temporal de polen y esporas de hongos aerovagantes en Catalunya. En el primer capítulo se analizaron los modelos predictivos y de dispersión presentes en la literatura, concluyendo que los modelos basados en la observación (OBM) se han empleado frecuentemente para predecir concentraciones futuras, los modelos basados en la fenología (PHM) para caracterizar el periodo de floración y otros (Otros modelos) en establecer estimaciones espaciales en áreas no monitoreadas. También se reporta que los PHM concentran una mayor diversidad de modelos, son más sencillos de aplicar y emplean una menor cantidad de variables independientes en comparación con los OBM. Los modelos de dispersión, se clasifican según sea el sentido de la modelación (Forward o Backward) y presentan un número menor de aplicaciones debido a sus altos requerimientos técnicocientíficos, siendo la mayor limitación el establecimiento del flujo y la fuente de emisión. En el segundo capítulo se validó un modelo de distribución gamma que permitiera caracterizar series anuales de datos a través de los parámetros del modelo con el fin de establecer una clasificación genérica que agrupe en categorías los tipos de pólenes y esporas de hongos. Los resultados mostraron que el parámetro α del modelo cambia razonablemente de año a año, dependiendo de las condiciones meteorológicas, con una buena estabilidad interanual y espacial; permitiendo establecer una clasificación genérica de las partículas aerovagantes estudiadas en cinco categorías para polen y cinco para esporas de hongos. Esta clasificación refleja la fuerte relación del parámetro α con la distribución ecológica (potencial y/o ornamental) en el caso de los taxones polínicos, y la fuerte relación entre los taxones fúngicos y el uso del suelo y/o el bioclima de la zona; y permite reducir el número de taxones con los que desarrollar nuevos modelos de predicción. En el tercer capítulo se parte de la clasificación genérica de gamma, seleccionando 12 taxones (seis polínicos y seis fúngicos) con el fin de desarrollar modelos de predicción por umbrales de concentración mediante regresión logística y árboles de regresión, e identificar la herramienta más eficaz de predicción en los cuatro umbrales de concentración planteados (bajo, medio, alto y muy alto). Los dos modelos arrojan resultados similares en cuanto a la relación y/o influencia de los parámetros meteorológicos en los diferentes umbrales, presentando valores altamente satisfactorios en los parámetros de sensibilidad y especificidad durante la validación. No obstante, se observa que la regresión logística presenta una mayor precisión (sensibilidad) en establecer la superación de un umbral de concentración y por consiguiente resulta ser el más idóneo para las estimaciones futuras. Finalmente, en el capítulo 4 se estableció un análisis de tendencias en el índice anual de 20 taxones fúngicos en el período 1995-2013. El análisis muestra que 12 taxones presentan tendencias significativas de crecimiento y dos disminuyen. Estas tendencias pueden estar explicadas en la diversidad de características geográficas y de uso del suelo de las localidades estudiadas; adicionalmente el aumento de las temperaturas y la inestabilidad de las precipitaciones, establecidas como efectos del cambio climático en Catalunya en los últimos 50 años, podrían estimular la esporulación en las zonas montañosas y contenerla en el litoral catalán meridional, afectando así la presencia de esporas.The development of airborne pollen and fungal spores models aims among others, to evaluate and predict their concentrations and/or seasonal dynamics; to establish, develop and/or validate atmospheric transport models; and/or to correlate concentrations with impacts or changes detected in environmental processes. The general objective of this thesis was to develop different statistical models to study the spatial-temporal variation of the main airborne pollen and fungal spores in Catalonia. In the first chapter we analyzed the predictive and dispersion models present in the literature, concluding that the models based on observations (OBM) have been frequently used to predict future concentrations, the models based on phenology (PHM) to characterize the flowering period, and a range of other models (Other models) to establish spatial estimates in unmonitored areas. PHM are more diverse, easier to apply and they use a smaller number of independent variables than OBM. The dispersion models (other models) are classified according to the direction of the modeling (Forward or Backward) and present a smaller number of applications due to their high technical-scientific requirements, being their greatest limitation the establishment of the flow and the emission source. In the second chapter, we validated a gamma distribution model to characterize annual series of pollen and spores data and to establish the few of them showing representative patterns. From the results we concluded that the α parameter of the model changed reasonably from year to year, depending on the meteorological conditions, with good inter-annual and spatial stability and allowing to establish a generic classification of the airborne particles studied in five categories for pollen and five for fungal spores. This classification showed a strong relation of α parameter with the ecological distribution of the plant (potential and/or ornamental) in the case of the pollen taxa and with the land use and/or the bioclimate of the zone in the case of the fungal spores. The classification established will allow reducing the number of taxa with which to develop new prediction models in the third chapter we selected 12 taxa (six pollen and six fungal) and developed predictive models based on concentration thresholds instead of on concentrations. We evaluated the predictive potential of of logistic regression models and regression tree models at four concentration thresholds (low, medium, high and very high). The two models showed similar results regarding the relationship and/or influence of the meteorological parameters in the different thresholds, presenting highly satisfactory values on sensitivity and specificity during the validation. However, we observed that the logistic regression models gave a greater precision (sensitivity) in establishing the exceedance of a concentration threshold and therefore that they are the most suitable for future estimates. Finally, in chapter 4 it was undertaken a trend analysis with the annual index of 20 fungal spore taxa of the period 1995-2013. The analysis showed t12 taxa with significant increasing trends and two with decreasing trends. These results were mainly attributed the diversity of geographic characteristics and land use of the studied localities. Also, the increasing trends of the temperature and the instability of the precipitation in Catalonia in the last 50 years could be stimulating the sporulation on mountain areas and limiting it on the coast, thus affecting the presence of spores

A comparison of models for the forecast of daily concentration thresholds of airborne fungal spores

Aerobiological predictive model development is of increasing interest, despite the distribution and variability of data and the limitations of statistical methods making it highly challenging. The use of concentration thresholds and models, where a binary response allows one to establish the occurrence or non-occurrence of the threshold, have been proposed to reduce difficulties. In this paper, we use logistic regression (logit) and regression trees to predict the daily concentration thresholds (low, medium, high, and very high) of six airborne fungal spore taxa (Alternaria, Cladosporium, Agaricus, Ganoderma, Leptosphaeria, and Pleospora) in eight localities in Catalonia (NE Spain) using data from 1995 to 2014. The predictive potential of these models was analyzed through sensitivity and specificity. The models showed similar results regarding the relationship and influence of the meteorological parameters and fungal spores. Ascospores showed a strong relationship with precipitation and basidiospores with minimum temperature, while conidiospores did not indicate any preferences. Sensitivity (true-positive) and specificity (false-positive) presented highly satisfactory validation results for both models in all thresholds, with an average of 73%. However, seeing as logit offers greater precision when attempting to establish the exceedance of a concentration threshold and is easier to apply, it is proposed as the best predictive model

Assessment of livestock greenhouse gases in Colombia between 1995 and 2015

The livestock sector in Colombia significantly participates in national economic dynamics but makes significant worldwide contributions to greenhouse gas emissions. Hence, climate change mitigation in this sector is essential. This study aims to assess the greenhouse gas in the livestock sector. The results are reported in methane emissions (CH4) and nitrous oxide (N2O) from enteric fermentation, and N2O by manure management based on the information from the Emission Database for Global Atmospheric Research (EDGAR), in all cases expressed as dioxide of carbon (CO2eq). The emissions obtained from the EDGAR database for 2015 were proportional to the values of the National Inventory of Greenhouse Gases published by the Institute of Hydrology, Meteorology, and Environmental Studies (IDEAM) in 2016. Colombia is the 12th on global, 4th in America and 2nd in South America position by livestock GHG emission, and is the dominant source in all economic sector. The results showed higher records for CH4 emissions during the years 2010 and 2015, while the N2O emissions were higher during 2015. The regions with the highest emissions of CH4 and N2O corresponded to the northwestern area of Colombia. The Spearman correlation test showed a positive correlation between the CH4 emissions, and the age groups studied. The post hoc analysis of the Kruskal–Wallis test showed a more significant influence on CH4 emissions

Isohyetal Maps of Daily Maximum Rainfall for Different Return Periods for the Colombian Caribbean Region

In Colombia, daily maximum multiannual series are one of the main inputs for design streamflow calculation, which requires performing a rainfall frequency analysis that involves several prior steps: (a) requesting the datasets, (b) waiting for the information, (c) reviewing the datasets received for missing or data different from the requested variable, and (d) requesting the information once again if it is not correct. To tackle these setbacks, 318 rain gauges located in the Colombian Caribbean region were used to first evaluate whether or not the Gumbel distribution was indeed the most suitable by performing frequency analyses using three different distributions (Gumbel, Generalized Extreme Value (GEV), and Log-Pearson 3 (LP3)); secondly, to generate daily maximum isohyetal maps for return periods of 2, 5, 10, 20, 25, 50, and 100 years; and, lastly, to evaluate which interpolation method (IDW, spline, and ordinary kriging) works best in areas with a varying density of data points. GEV was most suitable in 47.2% of the rain gauges, while Gumbel, in spite of being widely used in Colombia, was only suitable in 34.3% of the cases. Regarding the interpolation method, better isohyetals were obtained with the IDW method. In general, the areal maximum daily rainfall estimated showed good agreement when compared to the true values