A novel soft computing approach based on FIR to model and predict energy dynamic systems

Tesi en modalitat compendi de publicacionsWe are facing a global climate crisis that is demanding a change in the status quo of how we produce, distribute and consume energy. In the last decades, this is being redefined through Smart Grids(SG), an intelligent electrical network more observable, controllable, automated, fully integrated with energy services and the end-users. Most of the features and proposed SG scenarios are based on reliable, robust and fast energy predictions. For instance, for proper planning activities, such as generation, purchasing, maintenance and investment; for demand side management, like demand response programs; for energy trading, especially at local level, where productions and consumptions are more stochastics and dynamic; better forecasts also increase grid stability and thus supply security. A large variety of Artificial Intelligence(AI) techniques have been applied in the field of Short-term electricity Load Forecasting(SLF) at consumer level in low-voltage system, showing a better performance than classical techniques. Inaccuracy or failure in the SLF process may be translated not just in a non-optimal (low prediction accuracy) solution but also in frustration of end-users, especially in new services and functionalities that empower citizens. In this regard, some limitations have been observed in energy forecasting models based on AI such as robustness, reliability, accuracy and computation in the edge. This research proposes and develops a new version of Fuzzy Inductive Reasoning(FIR), called Flexible FIR, to model and predict the electricity consumption of an entity in the low-voltage grid with high uncertainties, and information missing, as well as the capacity to be deployed either in the cloud or locally in a new version of Smart Meters(SMs) based on Edge Computing(EC). FIR has been proved to be a powerful approach for model identification and system ’s prediction over dynamic and complex processes in different real world domains but not yet in the energy domain. Thus, the main goal of this thesis is to demonstrate that a new version of FIR, more robust, reliable and accurate can be a referent Soft Computing(SC) methodology to model and predict dynamic systems in the energy domain and that it is scalable to an EC integration. The core developments of Flexible FIR have been an algorithm that can cope with missing information in the input values, as well as learn from instances with Missing Values(MVs) in the knowledge-based, without compromising significantly the accuracy of the predictions. Moreover, Flexible FIR comes with new forecasting strategies that can cope better with loss of causality of a variable and dispersion of output classes than classical k nearest neighbours, making the FIR forecasting process more reliable and robust. Furthermore, Flexible FIR addresses another major challenge modelling with SC techniques, which is to select best model parameters. One of the most important parameters in FIR is the number k of nearest neighbours to be used in the forecast process. The challenge to select the optimal k, dynamically, is addressed through an algorithm, called KOS(K nearest neighbour Optimal Selection), which has been developed and tested also with real world data. It computes a membership aggregation function of all the neighbours with respect their belonging to the output classes.While with KOS the optimal parameter k is found online, with other approaches such as genetic algorithms or reinforcement learning is not, which increases the computational time.Ens trobem davant una crisis climàtica global que exigeix un canvi al status quo de la manera que produïm, distribuïm i consumim energia. En les darreres dècades, està sent redefinit gràcies a les xarxa elèctriques intel·ligents(SG: Smart Grid) amb millor observabilitat, control, automatització, integrades amb nous serveis energètics i usuaris finals. La majoria de les funcionalitats i escenaris de les SG es basen en prediccions de la càrrega elèctrica confiables, robustes i ràpides. Per les prediccions de càrregues elèctriques a curt termini(SLF: Short-term electricity Load Forecasting), a nivell de consumidors al baix voltatge, s’han aplicat una gran varietat de tècniques intel·ligència Artificial(IA) mostrant millor rendiment que tècniques estadístiques tradicionals. Un baix rendiment en SLF, pot traduir-se no només en una solució no-òptima (baixa precisió de predicció) sinó també en la frustració dels usuaris finals, especialment en nous serveis i funcionalitats que empoderarien als ciutadans. En el marc d’aquesta investigació es proposa i desenvolupa una nova versió de la metodologia del Raonament Inductiu Difús(FIR: Fuzzy Inductive Reasoning), anomenat Flexible FIR, capaç de modelar i predir el consum d’electricitat d’una entitat amb un grau d’incertesa molt elevat, inclús amb importants carències d’informació (missing values). A més, Flexible FIR té la capacitat de desplegar-se al núvol, així como localment, en el que podria ser una nova versió de Smart Meters (SM) basada en tecnologia d’Edge Computing (EC). FIR ja ha demostrat ser una metodologia molt potent per la generació de models i prediccions en processos dinàmics en diferents àmbits, però encara no en el de l’energia. Per tant, l’objectiu principal d’aquesta tesis és demostrar que una versió millorada de FIR, més robusta, fiable i precisa pot consolidar-se com una metodologia Soft Computing SC) de referencia per modelar i predir sistemes dinàmics en aplicacions per al sector de l’energia i que és escalable a una integració d’EC. Les principals millores de Flexible FIR han estat, en primer lloc, el desenvolupament i test d’un algorisme capaç de processar els valors d’entrada d’un model FIR tot i que continguin Missing Values (MV). Addicionalment, aquest algorisme també permet aprendre d’instàncies amb MV en la matriu de coneixement d’un model FIR, sense comprometre de manera significativa la precisió de les prediccions. En segon lloc, s’han desenvolupat i testat noves estratègies per a la fase de predicció, comportant-se millor que els clàssics k veïns més propers quan ens trobem amb pèrdua de causalitat d’una variable i dispersió en les classes de sortida, aconseguint un procés d’aprenentatge i predicció més confiable i robust. En tercer lloc, Flexible FIR aborda un repte molt comú en tècniques de SC: l’òptima parametrització del model. En FIR, un dels paràmetres més determinants és el número k de veïns més propers que s’utilitzaran durant la fase de predicció. La selecció del millor valor de k es planteja de manera dinàmica a través de l’algorisme KOS (K nearest neighbour Optimal Selection) que s’ha desenvolupat i testat també amb dades reals. Mentre que amb KOS el paràmetre òptim de k es calcula online, altres enfocaments mitjançant algoritmes genètics o aprenentatge per reforç el càlcul és offline, incrementant significativament el temps de resposta, sent a més a més difícil la implantació en escenaris d’EC. Aquestes millores fan que Flexible FIR es pugui adaptar molt bé en aplicacions d’EC. En aquest sentit es proposa el concepte d’un SM de segona generació basat en EC, que integra Flexible FIR com mòdul de predicció d’electricitat executant-se en el propi dispositiu i un agent EC amb capacitat per el trading d'energia produïda localment. Aquest agent executa un innovador mecanisme basat en incentius, anomenat NRG-X-Change que utilitza una nova moneda digital descentralitzada per l’intercanvi d’energia, que s’anomena NRGcoin.Estamos ante una crisis climática global que exige un cambio del status quo de la manera que producimos, distribuimos y consumimos energía. En las últimas décadas, este status quo está siendo redefinido debido a: la penetración de las energías renovables y la generación distribuida; nuevas tecnologías como baterías y paneles solares con altos rendimientos; y la forma en que se consume la energía, por ejemplo, a través de vehículos eléctricos o con la electrificación de los hogares. Estas palancas requieren una red eléctrica inteligente (SG: Smart Grid) con mayor observabilidad, control, automatización y que esté totalmente integrada con nuevos servicios energéticos, así como con sus usuarios finales. La mayoría de las funcionalidades y escenarios de las redes eléctricas inteligentes se basan en predicciones de la energía confiables, robustas y rápidas. Por ejemplo, para actividades de planificación como la generación, compra, mantenimiento e inversión; para la gestión de la demanda, como los programas de demand response; en el trading de electricidad, especialmente a nivel local, donde las producciones y los consumos son más estocásticos y dinámicos; una mejor predicción eléctrica también aumenta la estabilidad de la red y, por lo tanto, mejora la seguridad. Para las predicciones eléctricas a corto plazo (SLF: Short-term electricity Load Forecasting), a nivel de consumidores en el bajo voltaje, se han aplicado una gran variedad de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) mostrando mejor rendimiento que técnicas estadísticas convencionales. Un bajo rendimiento en los modelos predictivos, puede traducirse no solamente en una solución no-óptima (baja precisión de predicción) sino también en frustración de los usuarios finales, especialmente en nuevos servicios y funcionalidades que empoderan a los ciudadanos. En este sentido, se han identificado limitaciones en modelos de predicción de energía basados en IA, como la robustez, fiabilidad, precisión i computación en el borde. En el marco de esta investigación se propone y desarrolla una nueva versión de la metodología de Razonamiento Inductivo Difuso (FIR: Fuzzy Inductive Reasoning), que hemos llamado Flexible FIR, capaz de modelar y predecir el consumo de electricidad de una entidad con altos grados de incertidumbre e incluso con importantes carencias de información (missing values). Además, Flexible FIR tiene la capacidad de desplegarse en la nube, así como localmente, en lo que podría ser una nueva versión de Smart Meters (SM) basada en tecnología de Edge Computing (EC). En el pasado, ya se ha demostrado que FIR es una metodología muy potente para la generación de modelos y predicciones en procesos dinámicos, sin embargo, todavía no ha sido demostrado en el campo de la energía. Por tanto, el objetivo principal de esta tesis es demostrar que una versión mejorada de FIR, más robusta, fiable y precisa puede consolidarse como metodología Soft Computing (SC) de referencia para modelar y predecir sistemas dinámicos en aplicaciones para el sector de la energía y que es escalable hacia una integración de EC. Las principales mejoras en Flexible FIR han sido, en primer lugar, el desarrollo y testeo de un algoritmo capaz de procesar los valores de entrada en un modelo FIR a pesar de que contengan Missing Values (MV). Además, dicho algoritmo también permite aprender de instancias con MV en la matriz de conocimiento de un modelo FIR, sin comprometer de manera significativa la precisión de las predicciones. En segundo lugar, se han desarrollado y testeado nuevas estrategias para la fase de predicción de un modelo FIR, comportándose mejor que los clásicos k vecinos más cercanos ante la pérdida de causalidad de una variable y dispersión de clases de salida, consiguiendo un proceso de aprendizaje y predicción más confiable y robusto. En tercer lugar, Flexible FIR aborda un desafío muy común en técnicas de SC: la óptima parametrización del modelo. En FIR, uno de los parámetros más determinantes es el número k de vecinos más cercanos que se utilizarán en la fase de predicción. La selección del mejor valor de k se plantea de manera dinámica a través del algoritmo KOS (K nearest neighbour Optimal Selection) que se ha desarrollado y probado también con datos reales. Dicho algoritmo calcula una función de membresía agregada, de todos los vecinos, con respecto a su pertenencia a las clases de salida. Mientras que con KOS el parámetro óptimo de k se calcula online, otros enfoques mediante algoritmos genéticos o aprendizaje por refuerzo, el cálculo es offline incrementando significativamente el tiempo de respuesta, siendo además difícil su implantación en escenarios de EC. Estas mejoras hacen que Flexible FIR se adapte muy bien en aplicaciones de EC, en las que la analítica de datos en streaming debe ser fiable, robusta y con un modelo suficientemente ligero para ser ejecutado en un IoT Gateway o dispositivos más pequeños. También, en escenarios con poca conectividad donde el uso de la computación en la nube es limitado y los parámetros del modelo se calculan localmente. Con estas premisas, en esta tesis, se propone el concepto de un SM de segunda generación basado en EC, que integra Flexible FIR como módulo de predicción de electricidad ejecutándose en el dispositivo y un agente EC con capacidad para el trading de energía producida localmente. Dicho agente ejecuta un novedoso mecanismo basado en incentivos, llamado NRG-X-Change que utiliza una nueva moneda digital descentralizada para el intercambio de energía, llamada NRGcoin.Postprint (published version

Hybrid methodologies for electricity load forecasting: Entropy-based feature selection with machine learning and soft computing techniques

Scientific community is currently doing a great effort of research in the area of Smart Grids because energy production, distribution, and consumption play a critical role in the sustainability of the planet. The main challenge lies in intelligently integrating the actions of all users connected to the grid. In this context, electricity load forecasting methodologies is a key component for demand-side management. This research compares the accuracy of different Machine Learning methodologies for the hourly energy forecasting in buildings. The main goal of this work is to demonstrate the performance of these models and their scalability for different consumption profiles. We propose a hybrid methodology that combines feature selection based on entropies with soft computing and machine learning approaches, he. Fuzzy Inductive Reasoning, Random Forest and Neural Networks. They are also compared with a traditional statistical technique ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average). In addition, in contrast to the general approaches where offline modelling takes considerable time, the approaches discussed in this work generate fast and reliable models, with low computational costs. These approaches could be embedded, for instance, in a second generation of smart meters, where they could generate on-site electricity forecasting of the next hours, or even trade the excess of energy.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Fine-scale genomic analyses of admixed individuals reveal unrecognized genetic ancestry components in Argentina

Similarly to other populations across the Americas, Argentinean populations trace back their genetic ancestry into African, European and Native American ancestors, reflecting a complex demographic history with multiple migration and admixture events in pre- and post-colonial times. However, little is known about the sub-continental origins of these three main ancestries. We present new high-throughput genotyping data for 87 admixed individuals across Argentina. This data was combined to previously published data for admixed individuals in the region and then compared to different reference panels specifically built to perform population structure analyses at a sub-continental level. Concerning the Native American ancestry, we could identify four Native American components segregating in modern Argentinean populations. Three of them are also found in modern South American populations and are specifically represented in Central Andes, Central Chile/Patagonia, and Subtropical and Tropical Forests geographic areas. The fourth component might be specific to the Central Western region of Argentina, and it is not well represented in any genomic data from the literature. As for the European and African ancestries, we confirmed previous results about origins from Southern Europe, Western and Central Western Africa, and we provide evidences for the presence of Northern European and Eastern African ancestries.Fil: Luisi, Pierre. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: García, Angelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Antropología de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades. Instituto de Antropología de Córdoba; ArgentinaFil: Berros, Juan Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Motti, Josefina María Brenda. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto de Investigación en Ciencias de La Salud; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Demarchi, Dario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Antropología de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades. Instituto de Antropología de Córdoba; ArgentinaFil: Alfaro Gómez, Emma Laura. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Aquilano, Eliana Anahi. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Argüelles, Carina Francisca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Biología Subtropical. Instituto de Biología Subtropical - Nodo Posadas | Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical. Instituto de Biología Subtropical - Nodo Posadas; ArgentinaFil: Avena, Sergio Alejandro. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Bailliet, Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Beltramo, Julieta. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Bravi, Claudio Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Cuello, Mariela Vanesa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Dejean, Cristina Beatriz. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: Dipierri, Jose Edgardo. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Jurado Medina, Laura Smeldy. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Lanata, Jose Luis. Universidad Nacional de Río Negro; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Muzzio, Marina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Parolin, María Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico; ArgentinaFil: Pauro, Maia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Antropología de Córdoba. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades. Instituto de Antropología de Córdoba; ArgentinaFil: Paz Sepúlveda, Paula Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Rodríguez Golpe, Daniela Carmen. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Santos, María Rita. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Schwab, Marisol Elisabet. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Silvero, Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular. Universidad Nacional de La Plata. Instituto Multidisciplinario de Biología Celular; ArgentinaFil: Zubrzycki, Jeremías Enrique. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ramallo, Virginia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico; ArgentinaFil: Dopazo, Hernán Javier. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

ClinPrior: an algorithm for diagnosis and novel gene discovery by network-based prioritization

BackgroundWhole-exome sequencing (WES) and whole-genome sequencing (WGS) have become indispensable tools to solve rare Mendelian genetic conditions. Nevertheless, there is still an urgent need for sensitive, fast algorithms to maximise WES/WGS diagnostic yield in rare disease patients. Most tools devoted to this aim take advantage of patient phenotype information for prioritization of genomic data, although are often limited by incomplete gene-phenotype knowledge stored in biomedical databases and a lack of proper benchmarking on real-world patient cohorts.MethodsWe developed ClinPrior, a novel method for the analysis of WES/WGS data that ranks candidate causal variants based on the patient's standardized phenotypic features (in Human Phenotype Ontology (HPO) terms). The algorithm propagates the data through an interactome network-based prioritization approach. This algorithm was thoroughly benchmarked using a synthetic patient cohort and was subsequently tested on a heterogeneous prospective, real-world series of 135 families affected by hereditary spastic paraplegia (HSP) and/or cerebellar ataxia (CA).ResultsClinPrior successfully identified causative variants achieving a final positive diagnostic yield of 70% in our real-world cohort. This includes 10 novel candidate genes not previously associated with disease, 7 of which were functionally validated within this project. We used the knowledge generated by ClinPrior to create a specific interactome for HSP/CA disorders thus enabling future diagnoses as well as the discovery of novel disease genes.ConclusionsClinPrior is an algorithm that uses standardized phenotype information and interactome data to improve clinical genomic diagnosis. It helps in identifying atypical cases and efficiently predicts novel disease-causing genes. This leads to increasing diagnostic yield, shortening of the diagnostic Odysseys and advancing our understanding of human illnesses

Hyperoxemia and excess oxygen use in early acute respiratory distress syndrome : Insights from the LUNG SAFE study

Publisher Copyright: © 2020 The Author(s). Copyright: Copyright 2020 Elsevier B.V., All rights reserved.Background: Concerns exist regarding the prevalence and impact of unnecessary oxygen use in patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS). We examined this issue in patients with ARDS enrolled in the Large observational study to UNderstand the Global impact of Severe Acute respiratory FailurE (LUNG SAFE) study. Methods: In this secondary analysis of the LUNG SAFE study, we wished to determine the prevalence and the outcomes associated with hyperoxemia on day 1, sustained hyperoxemia, and excessive oxygen use in patients with early ARDS. Patients who fulfilled criteria of ARDS on day 1 and day 2 of acute hypoxemic respiratory failure were categorized based on the presence of hyperoxemia (PaO2 > 100 mmHg) on day 1, sustained (i.e., present on day 1 and day 2) hyperoxemia, or excessive oxygen use (FIO2 ≥ 0.60 during hyperoxemia). Results: Of 2005 patients that met the inclusion criteria, 131 (6.5%) were hypoxemic (PaO2 < 55 mmHg), 607 (30%) had hyperoxemia on day 1, and 250 (12%) had sustained hyperoxemia. Excess FIO2 use occurred in 400 (66%) out of 607 patients with hyperoxemia. Excess FIO2 use decreased from day 1 to day 2 of ARDS, with most hyperoxemic patients on day 2 receiving relatively low FIO2. Multivariate analyses found no independent relationship between day 1 hyperoxemia, sustained hyperoxemia, or excess FIO2 use and adverse clinical outcomes. Mortality was 42% in patients with excess FIO2 use, compared to 39% in a propensity-matched sample of normoxemic (PaO2 55-100 mmHg) patients (P = 0.47). Conclusions: Hyperoxemia and excess oxygen use are both prevalent in early ARDS but are most often non-sustained. No relationship was found between hyperoxemia or excessive oxygen use and patient outcome in this cohort. Trial registration: LUNG-SAFE is registered with ClinicalTrials.gov, NCT02010073publishersversionPeer reviewe

I Congreso - Convergencias y divergencias. Hacia educaciones y desarrollo otros.

La presente colección, en su primera publicación, recoge la experiencia del I Congreso Internacional de Educación para el Desarrollo en Perspectiva Latinoamericana- EpDl “Convergencias y divergencias. Hacia educaciones y desarrollos otros.” organizado por el Centro de Educación para el Desarrollo-CED de UNIMINUTO, específicamente en relación con las ponencias, libros e iniciativas fotográficas presentadas en las seis líneas temáticas de este evento académico, a saber: (a) experiencias y prácticas pedagógicas; (b) acciones colectivas, movimientos y redes sociales; (c) perspectivas críticas al desarrollo; (d) producción de conocimiento; (e) diferencias, identidades y ciudadanía; (f) cuerpos, emociones y espiritualidades; a partir de éstas propuestas y en el marco de estas líneas, se reflexionó sobre las dinámicas y problemáticas derivadas del desarrollo hegemónico, así como sobre la posibilidad de diálogo entre saberes y conocimientos construidos de forma contextualizada, que permitan agenciar apuestas y proyectos alternativos disidentes en la búsqueda de “desarrollos y educaciones otras” desde América Latina

CIBERER: Spanish national network for research on rare diseases: A highly productive collaborative initiative

13 páginas,1 figura, 3 tablas, 1 apéndice. Se extraen los autores pertenecientes a The CIBERER network que trabajan en Centros del CSIC del Appendix ACIBER (Center for Biomedical Network Research; Centro de Investigación Biomédica En Red) is a public national consortium created in 2006 under the umbrella of the Spanish National Institute of Health Carlos III (ISCIII). This innovative research structure comprises 11 different specific areas dedicated to the main public health priorities in the National Health System. CIBERER, the thematic area of CIBER focused on rare diseases (RDs) currently consists of 75 research groups belonging to universities, research centers, and hospitals of the entire country. CIBERER's mission is to be a center prioritizing and favoring collaboration and cooperation between biomedical and clinical research groups, with special emphasis on the aspects of genetic, molecular, biochemical, and cellular research of RDs. This research is the basis for providing new tools for the diagnosis and therapy of low-prevalence diseases, in line with the International Rare Diseases Research Consortium (IRDiRC) objectives, thus favoring translational research between the scientific environment of the laboratory and the clinical setting of health centers. In this article, we intend to review CIBERER's 15-year journey and summarize the main results obtained in terms of internationalization, scientific production, contributions toward the discovery of new therapies and novel genes associated to diseases, cooperation with patients' associations and many other topics related to RD research.This study has been funded by Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) and Spanish Ministry of Science and InnovationPeer reviewe

To the brink of empire Rusk, Kissinger and the transformation of American foreign policy

SIGLEAvailable from British Library Document Supply Centre-DSC:DXN035863 / BLDSC - British Library Document Supply CentreGBUnited Kingdo

K nearest neighbour optimal selection in fuzzy inductive reasoning for smart grid applications

Energy recasting has been an area of great interest in the last years. It unlocks, not only the Smart Grid's potential with load balancing but also new business models and added value services. To achieve an accurate, robust and fast prediction, model's parametrization is key and becomes a bottleneck in the value-chain. In this article, we present an improved version of Flexible Fuzzy Inductive Reasoning (Flexible FIR) that selects the most optimal number of nearest neighbours during FIR prediction phase, called K nearest neighbour Optimal Selection (KOS). To this end, a real smart grid forecasting application, i.e. electricity load forecasting, has been chosen in this study. The results show that the best forecasting accuracy, on average, is when the KOS is used on Flexible FIR. While with KOS the optimal parameter k is found online, without it is not, which increases the computational time.Peer Reviewe

A flexible fuzzy inductive reasoning approach for load modelling able to cope with missing data

Load forecasting in buildings and homes has been in recent years a task of increasing importance. New services and functionalities can be offered in the home environment due to this predictions, for instance, the detection of potential demand response programs and peaks that may increase the energy bill in a dynamic tariff framework. Almost real-time predictions are key for these services but missing values can dramatically affect the performance of the energy forecasting or distort the prediction significantly. Fuzzy Inductive Reasoning has been proven to model load consumptions with high accuracy compared to other typical AI and statistical techniques. Nevertheless, it has several limitations when missing data is presented in the training data of the model and during prediction. In this paper, we present an improved version of Fuzzy Inductive Reasoning, called Flexible FIR Prediction that can cope with missing information in the input pattern as well as, in situations where patterns are not found in the behaviour matrix. The new technique has been tested with real data from one building of the Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) and the results show that Flexible FIR Prediction is able to generate good predictions with low errors (less than 15%) although missing data is present in the training and online prediction phases.Peer Reviewe