Enhanced Water Demand Analysis via Symbolic Approximation within an Epidemiology-Based Forecasting Framework

[EN] Epidemiology-based models have shown to have successful adaptations to deal with challenges coming from various areas of Engineering, such as those related to energy use or asset management. This paper deals with urban water demand, and data analysis is based on an Epidemiology tool-set herein developed. This combination represents a novel framework in urban hydraulics. Specifically, various reduction tools for time series analyses based on a symbolic approximate (SAX) coding technique able to deal with simple versions of data sets are presented. Then, a neural-network-based model that uses SAX-based knowledge-generation from various time series is shown to improve forecasting abilities. This knowledge is produced by identifying water distribution district metered areas of high similarity to a given target area and sharing demand patterns with the latter. The proposal has been tested with databases from a Brazilian water utility, providing key knowledge for improving water management and hydraulic operation of the distribution system. This novel analysis framework shows several benefits in terms of accuracy and performance of neural network models for water demand.Navarrete-López, CF.; Herrera Fernández, AM.; Brentan, BM.; Luvizotto Jr., E.; Izquierdo Sebastián, J. (2019). Enhanced Water Demand Analysis via Symbolic Approximation within an Epidemiology-Based Forecasting Framework. Water. 11(246):1-17. https://doi.org/10.3390/w11020246S11711246Fecarotta, O., Carravetta, A., Morani, M., & Padulano, R. (2018). Optimal Pump Scheduling for Urban Drainage under Variable Flow Conditions. Resources, 7(4), 73. doi:10.3390/resources7040073Creaco, E., & Pezzinga, G. (2018). Comparison of Algorithms for the Optimal Location of Control Valves for Leakage Reduction in WDNs. Water, 10(4), 466. doi:10.3390/w10040466Nguyen, K. A., Stewart, R. 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Ajustes de distribuciones probabilísticas para la variable temperatura media multianual para el departamento de Boyacá (Colombia)

This paper presents a study on the selection of the best probabilistic distribution for multi-year average temperature variable in the department of Boyacá (Colombia) as the basis for future estimates and projections of the variable under uncertainty arises. Normal, Gamma, Weibull and lognormal distributions were selected to fit the data. To find which best fits the data criteria information based in maximum likelihood, Akaike (Akaike Information Criterion) and Bayesian (Bayesian Information Criteron) were used. The results are shown in both tabular and graphical form, as well as a map of the probabilistic distribution functions most representative in the study area. As a result we obtain that the Weibull distribution is the best fits in general.En este trabajo se presenta un estudio acerca de la selección de la mejor distribución probabilística para la variable media multianual de la temperatura en el departamento de Boyacá (Colombia), como base para futuras estimaciones y proyecciones de la variable en condiciones de incertidumbre. Se seleccionaron las distribuciones Normal, Gamma, Weibull y LogNormal para ajustar los datos; y para encontrar cual distribución ajusta mejor los datos se utilizaron los criterios de información basados en la máxima verosimilitud de Akaike (Akaike Information Criterion) y Bayesiano (Bayesian Information Criteron). Se muestran los resultados tanto en forma tabular como gráfica, así como un plano de las funciones de distribución probabilísticas más representativas en el área de estudio. Como resultado se obtiene que en general la distribución que mejor se ajusta es la Weibull

Mis casos clínicos de especialidades odontológicas

Libro que muestra la atención de casos clínicos particulares referente a las diferentes especialidades odontológicasLibro que muestra la atención de casos clínicos particulares referente a las diferentes especialidades odontológicasUniversidad Autónoma de Campeche Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo Universidad Autónoma del Estado de Méxic

Metodologías epidemiológicas de análisis de datos para la operación y gestión de redes de abastecimiento urbano de agua

[ES] La definición que entrega el diccionario de la Real Academia Española de la Lengua sobre Epidemiología indica que ésta es una ciencia y como tal, tiene aquellos elementos propios de un conjunto sistematizado de conocimientos entre los que se destaca la metodología, aquella que analiza los procedimientos usados en el objeto de estudio. Desde el surgimiento del ser humano se ha podido evidenciar, a lo largo de la historia, cómo se ha hecho uso del agua en el abastecimiento tanto a nivel de sustento y salud, como en el nivel industrial. Igualmente, se puede evidenciar la evolución de la epidemiología para analizar las enfermedades que principalmente se transmiten por aguas contaminadas y cómo la metodología ha hecho avances tan significativos que permiten predecir el comportamiento de los patógenos y mitigar las consecuencias de un posible contagio. El desarrollo de la epidemiología se ha volcado principalmente en el área de la medicina en la cual ha mostrado una enorme evolución al afrontar grandes retos como la propagación de las enfermedades infecciosas y el replanteamiento continuo de los modelos de análisis. No obstante, esta ciencia se puede adaptar a cualquier área del conocimiento humano como la gestión de los recursos hídricos y más concretamente en la gestión de las redes de abastecimiento de agua urbana. La puesta en marcha de una red de abastecimiento de agua en una ciudad, cuyas dimensiones y construcción generalmente son monumentales, implica un diseño y una operabilidad que surge de la aplicación de modelos matemáticos y/o estadísticos, los cuales permiten analizar las distintas condiciones de funcionamiento antes de iniciar obras. Ese comportamiento puede caracterizarse a partir de métodos de resolución basados en los procedimientos epidemiológicos y que han sido contrastados ampliamente en forma empírica y funcional. En toda red de suministro existen dos componentes independientes e interdependientes, como lo son la gestión de la demanda y la gestión de fallos. En ambos hay incertidumbres que, generalmente, provienen de variables externas, aleatorias, que dificultan su cuantificación y por lo mismo, su predicción. Para la gestión de la demanda, resulta importante la aplicación de modelos de estimación de la demanda precisos, pues con ellos se pueden determinar las capacidades y cargas que soporte la red. A la par, para la gestión de fallos en las redes, resultan importantes modelos de estimación precisos que ayuden a mitigar el impacto de contingencias generadas por fallos en cascada y la propagación de éstos hasta un posible colapso. En los procesos de gestión de demanda se vienen utilizando principalmente los modelos de series temporales, llegando a la aplicación de modelos que impliquen el algoritmo SAX. En los procesos de gestión de fallos se han aplicado métodos como el análisis de supervivencia y más recientemente, las redes neuronales, llegando a los sistemas multiagente con los modelos SIR, SIRS y SEIR. El desarrollo de los modelos SAX se pueden apreciar en un caso de estudio de la ciudad de Franca en Brasil, en la que se combinan patrones de similitud entre sectores con patrones de las MINDIST que respaldan los métodos predictivos, mejorando su precisión y facilitando la detección de lecturas anormales en los medidores de flujo e incluso la presencia de usos o fugas inesperados. El Modelo Basado en Agentes (MBA) se puede desarrollar mediante, por ejemplo, la herramienta NetLogo, y su aplicación en una red de suministro resulta muy efectiva para determinar el comportamiento de los posibles fallos en cascada; ejemplo de ello se aprecia en el caso de estudio de la ciudad de Coro en Venezuela en la que se pueden establecer momentos para cada comportamiento: susceptibilidad, infección (fallo) y recuperación; proporcionando así un modelo predictivo mejorado para este tipo de situaciones.[CAT] La definició que lliura el diccionari de la Reial Acadèmia Espanyola de la Llengua sobre l'Epidemiologia indica que aquesta és una ciència i com a tal té aquells elements propis d'un conjunt sistematitzat de coneixements entre els quals es destaca la metodologia, aquella que analitza els procediments usats en l'objecte d'estudi. Des del sorgiment de l'ésser humà s'ha pogut evidenciar al llarg de la història, com s'ha fet ús de l'aigua en l'abastament tant pel que fa al suport i la salut, com al nivell industrial. Igualment, es pot evidenciar l'evolució de l'epidemiologia per analitzar les malalties que principalment es transmeten per aigües contaminades i com la metodologia ha fet avanços tan significatius que permeten predir el comportament dels patògens i mitigar les conseqüències d'un possible contagi. El desenvolupament de l'epidemiologia s'ha abocat principalment a l'àrea de la medicina on ha mostrat una enorme evolució en afrontar grans reptes com la propagació de les malalties infeccioses i el replantejament continu dels models d'anàlisi. Això no obstant, aquesta ciència es pot adaptar a qualsevol àrea del coneixement humà com la gestió dels recursos hídrics i més concretament en la gestió de les xarxes d'abastament d'aigua urbana. La posada en marxa d'una xarxa d'abastament d'aigua en una ciutat, les dimensions i la construcció de la qual generalment són monumentals, implica un disseny i una operativitat que sorgeix de l'aplicació de models matemàtics i/o estadístics, els quals permeten analitzar les diferents condicions de funcionament abans d'iniciar obres. Aquest comportament es pot caracteritzar a partir de mètodes de resolució basats en els procediments epidemiològics i que han estat contrastats àmpliament en forma empírica i funcional. En tota xarxa de subministrament hi ha dos components independents i interdependents, com ho són la gestió de la demanda i la gestió de fallades. En tots dos hi ha incerteses que generalment provenen de variables externes, aleatòries, que dificulten la quantificació i, per tant, la seva predicció. Per a la gestió de la demanda, és important l'aplicació de models d'estimació de la demanda precisos, ja que s'hi poden determinar les capacitats i les càrregues que suporti la xarxa. Alhora, per a la gestió d'errors a les xarxes, són importants els models d'estimació precisos que ajudin a mitigar l'impacte de contingències generades per errors en cascada i la propagació d'aquests fins a un possible col·lapse. En els processos de gestió de demanda, s'utilitzen principalment els models de sèries temporals, arribant a l'aplicació de models que impliquin l'algorisme SAX. En els processos de gestió de fallades s'han aplicat mètodes com l'anàlisi de supervivència i, més recentment, les xarxes neuronals; arribant als sistemes multiagent amb els models SIR, SIRS i SEIR. El desenvolupament dels models SAX es poden apreciar en un cas d'estudi de la ciutat de Franca al Brasil, en què es combinen patrons de similitud entre sectors amb patrons de MINDIST que donen suport als mètodes predictius millorant-ne la precisió i facilitant la detecció de lectures anormals als mesuradors de flux i fins i tot la presència d'usos o fugues inesperades. El Model Basat en Agents (MBA) es pot desenvolupar mitjançant l'eina NetLogo i la seva aplicació en una xarxa de subministrament resulta molt efectiva per determinar el comportament de les possibles fallades en cascada. Exemple d'això s'aprecia en el cas d'estudi de la ciutat de Coro a Veneçuela en què es poden establir moments per a cada comportament: susceptibilitat, infecció (fallida) i recuperació, proporcionant així un model predictiu millorat per a aquest tipus de situacions.[EN] The definition of Epidemiology given by the dictionary of the Real Academia Española de la Lengua states that it is a science and, as such, it exhibits those elements of a systematized set of knowledge, among which the methodology, which analyzes the procedures used in the object of study, stands out. Since the emergence of the human being, it has been possible to demonstrate throughout history, how water has been used in supply at the level of both sustenance and health, as well as at the industrial level. Likewise, the evolution of epidemiology can be evidenced to analyze diseases that are mainly transmitted by contaminated water and how the methodology has made such significant advances that allow predicting the behavior of pathogens and mitigating the consequences of possible contagion. The development of epidemiology has focused mainly on the area of medicine, in which it has shown enormous evolution when facing great challenges such as the spread of infectious diseases and the continuous rethinking of analysis models. However, this science can be adapted to any area of human knowledge, such as the management of water resources and more specifically the management of urban water supply networks. Implementing a water supply network in a city, whose dimensions and construction are generally monumental, implies design and operability aspects that arise from applying mathematical and/or statistical models, which allow the analysis of the different conditions of operation before starting its operation. This behavior can be characterized by resolution methods based on epidemiological procedures, which have been widely contrasted empirically and functionally. In any supply network, there are two independent and interdependent components, such as demand management and fault management. In both, there are uncertainties that generally come from external, random variables, which make it difficult to quantify and therefore to predict. Regarding demand management, the application of accurate demand estimation models is essential, since the capacities and loads supported by the network can be determined by using them. At the same time, for network failure management, accurate estimation models are also key to help mitigate the impact of contingencies generated by cascading failures and their propagation until a possible collapse. In demand management processes, time series models have been mainly used, including the application of models that involve the SAX algorithm. In failure management processes, methods such as survival analysis and, more recently, neural networks have been applied; reaching multi-agent systems with the SIR, SIRS, and SEIR models. The development of SAX models can be seen in a case study from the city of Franca in Brazil, in which patterns of similarity between districts are combined with MINDIST patterns that support predictive methods, improving their accuracy and facilitating the detection of errors, abnormal readings on flow meters and even the presence of unexpected uses or leaks. The Agent-Based Model (MBA) can be developed using, for example, the NetLogo tool, and its application in a supply network is very effective in determining the behavior of possible cascading failures. An example can be seen in the case study of the city de Coro in Venezuela in which moments for each behavior can be established: susceptibility, infection (failure), and recovery. This provides an improved predictive model for this type of situation.Navarrete López, CF. (2023). Metodologías epidemiológicas de análisis de datos para la operación y gestión de redes de abastecimiento urbano de agua [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/19573

Ajustes de distribuciones probabilísticas para la variable temperatura media multianual para el departamento de Boyacá (Colombia)

En este trabajo se presenta un estudio acerca de la selección de la mejor distribución probabilística para la variable media multianual de la temperatura en el departamento de Boyacá (Colombia), como base para futuras estimaciones y proyecciones de la variable en condiciones de incertidumbre. Se seleccionaron las distribuciones Normal, Gamma, Weibull y LogNormal para ajustar los datos; y para encontrar cual distribución ajusta mejor los datos se utilizaron los criterios de información basados en la máxima verosimilitud de Akaike (Akaike Information Criterion) y Bayesiano (Bayesian Information Criteron). Se muestran los resultados tanto en forma tabular como gráfica, así como un plano de las funciones de distribución probabilísticas más representativas en el área de estudio. Como resultado se obtiene que en general la distribución que mejor se ajusta es la Weibull

Mis casos Clínicos de Odontopediatría y Ortodoncia

Libro que conjunta casos en el área de Odontopediatría y OrtodonciaEs para los integrantes de la Red de Investigación en Estomatología (RIE) una enorme alegría presentar el tercer libro del 2021, sobre casos clínicos, revisiones de la literatura e investigaciones. La RIE está integrada por cuerpos académicos de la UAEH, UAEM, UAC y UdeG

Evolution over Time of Ventilatory Management and Outcome of Patients with Neurologic Disease∗

OBJECTIVES: To describe the changes in ventilator management over time in patients with neurologic disease at ICU admission and to estimate factors associated with 28-day hospital mortality. DESIGN: Secondary analysis of three prospective, observational, multicenter studies. SETTING: Cohort studies conducted in 2004, 2010, and 2016. PATIENTS: Adult patients who received mechanical ventilation for more than 12 hours. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Among the 20,929 patients enrolled, we included 4,152 (20%) mechanically ventilated patients due to different neurologic diseases. Hemorrhagic stroke and brain trauma were the most common pathologies associated with the need for mechanical ventilation. Although volume-cycled ventilation remained the preferred ventilation mode, there was a significant (p < 0.001) increment in the use of pressure support ventilation. The proportion of patients receiving a protective lung ventilation strategy was increased over time: 47% in 2004, 63% in 2010, and 65% in 2016 (p < 0.001), as well as the duration of protective ventilation strategies: 406 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2004, 523 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2010, and 585 days per 1,000 mechanical ventilation days in 2016 (p < 0.001). There were no differences in the length of stay in the ICU, mortality in the ICU, and mortality in hospital from 2004 to 2016. Independent risk factors for 28-day mortality were age greater than 75 years, Simplified Acute Physiology Score II greater than 50, the occurrence of organ dysfunction within first 48 hours after brain injury, and specific neurologic diseases such as hemorrhagic stroke, ischemic stroke, and brain trauma. CONCLUSIONS: More lung-protective ventilatory strategies have been implemented over years in neurologic patients with no effect on pulmonary complications or on survival. We found several prognostic factors on mortality such as advanced age, the severity of the disease, organ dysfunctions, and the etiology of neurologic disease