Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales y no normales, de variables correlacionadas y no correlacionadas

DOI: https://doi.org/10.26439/ing.ind2020.n038.4814 The multivariate process capability analysis includes many indices that are only used when the data is normal and others, when the data is not normal. The same occurs with correlated and uncorrelated quality variables. In this research work, a CPME multivariate capability index was developed by initially using a univariate index—depending on whether the data was o not normal—and any correlation between variables, and then through a characteristic function for the multivariate data. This index may be used in all the aforementioned cases. Some examples of this alternative are presented on a set of real and simulated data, where a broad performance of our proposed index was found against other similar capability indices.DOI: https://doi.org/10.26439/ing.ind2020.n038.4814 En el análisis de capacidad de procesos multivariados existen muchos índices que solo se aplican cuando los datos son normales y otros cuando los datos son no normales; lo mismo ocurre cuando las variables de calidad están correlacionadas y no correlacionadas. En este trabajo se propone un índice de capacidad multivariado CPME, desarrollado bajo el uso inicial de un índice univariado, según sea el caso normal o no normal, y cualquier correlación entre variables, para luego, a través de una función característica, extenderlo para el caso multivariado. Este índice puede ser aplicado para todos los casos anteriores. Como utilidad, presentamos ejemplos de aplicación de esta alternativa sobre un conjunto de datos reales y simulados, donde se encontró un amplio desempeño del índice propuesto frente a otros de capacidad similares

Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales de variables correlacionadas y no correlacionadas

In the multivariate analysis of capacity many aspects even not exist resolved around some indexes and their application. For example, when the variables of quality are correlated and when they are not correlated. In this work we seek to propose the construction of a multivariate index of capacity that works for both previous cases, and to present an example of application of this alternative on a real dataset. A wide acting of our index is obtained proposed in front of other similar indexes of capacity.En el análisis de capacidad multivariado existen muchos aspectos aún no resueltos en torno a algunos índices y su aplicación. Por ejemplo, cuando las variables de calidad están correlacionadas y cuando no están correlacionadas. En este trabajo pretendemos proponer la construcción de un índice de capacidad multivariado que funcione para los dos casos anteriores, y presentar un ejemplo de aplicación de esta alternativa sobre un conjunto de datos reales. Nuestro índice obtuvo un amplio desempeño frente a otros índices de capacidad similares.   &nbsp

Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas no normales de variables correlacionadas y no correlacionadas

In the multivariate analysis of capacity there are many aspects, not even resolved yet, around some indexes such as the non-normality of the data and if the variables of quality are correlated or not. In this work we intend to propose the development of a multivariate capacity index (ICPM, for its acronym in Spanish) that works for both previous cases through simulated data examples. It is worth mentioning that we find a wide performance of the proposed index in comparison with other similar capacity indexes.En el análisis de capacidad multivariado existen muchos aspectos aún no resueltos en torno a algunos índices, como la no normalidad de los datos y si las variables de calidad están correlacionadas o no están correlacionadas. En este trabajo se pretendió proponer la elaboración de un índice de capacidad multivariado (ICPM) que funcione para ambos casos anteriores por medio de ejemplos de datos simulados. Cabe mencionar que se encontró un amplio desempeño del índice propuesto frente a otros índices de capacidad similares

Un modelo de regresión logística para evaluar la prevalencia del síndrome metabólico en la población general, mérida, venezuela

Introducción: Esta investigación ajusta un modelo para la prevalencia del Síndrome Metabólico y, evalúa el nivel de acuerdo en la clasificación de la población general, área metropolitana, municipio Libertador de la ciudad de Mérida, Venezuela, 2005, según las variables PREV1 y PREV2, diseñadas empleando criterios de NCPE-ATP III. Materiales y Métodos: Se propone el uso del coeficiente kappa de Cohen para medir dicho acuerdo. Se emplea el procedimiento propuesto por Nava y Sinha (2007), para ajustar un modelo de regresión logística que relaciona la prevalencia de Síndrome Metabólico (SM), también conocido como Síndrome X, con las variables sexo, talla, peso, índice de masa corporal (IMC), alcohol, tabaco, sedentarismo, glucosa, HDL, triglicéridos, obesidad, clase social, edad y estado civil; considerando información referente a un grupo de 275 habitantes. Resultados discusión: Los resultados indican que las variables relacionadas en forma significativa con la presencia de SM son sexo, IMC, glucosa, HDL, triglicéridos y edad. Glucosa, HDL, triglicéridos e índice de masa corporal corregido, son variables que incrementan en forma significativa las posibilidades de prevalencia de SM. Conclusiones: Se concluye, que las mujeres tienen mayores posibilidades que los hombres de presentar SM; el valor obtenido para el coeficiente kappa de Cohen, indica que existe un alto acuerdo en la clasificación de los individuos considerados en la investigación según las variables PREV1 y PREV2, es decir, cualquiera de esas variables puede usarse para determinar la prevalencia de SM

Impact of COVID-19 on cardiovascular testing in the United States versus the rest of the world

Objectives: This study sought to quantify and compare the decline in volumes of cardiovascular procedures between the United States and non-US institutions during the early phase of the coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic. Background: The COVID-19 pandemic has disrupted the care of many non-COVID-19 illnesses. Reductions in diagnostic cardiovascular testing around the world have led to concerns over the implications of reduced testing for cardiovascular disease (CVD) morbidity and mortality. Methods: Data were submitted to the INCAPS-COVID (International Atomic Energy Agency Non-Invasive Cardiology Protocols Study of COVID-19), a multinational registry comprising 909 institutions in 108 countries (including 155 facilities in 40 U.S. states), assessing the impact of the COVID-19 pandemic on volumes of diagnostic cardiovascular procedures. Data were obtained for April 2020 and compared with volumes of baseline procedures from March 2019. We compared laboratory characteristics, practices, and procedure volumes between U.S. and non-U.S. facilities and between U.S. geographic regions and identified factors associated with volume reduction in the United States. Results: Reductions in the volumes of procedures in the United States were similar to those in non-U.S. facilities (68% vs. 63%, respectively; p = 0.237), although U.S. facilities reported greater reductions in invasive coronary angiography (69% vs. 53%, respectively; p < 0.001). Significantly more U.S. facilities reported increased use of telehealth and patient screening measures than non-U.S. facilities, such as temperature checks, symptom screenings, and COVID-19 testing. Reductions in volumes of procedures differed between U.S. regions, with larger declines observed in the Northeast (76%) and Midwest (74%) than in the South (62%) and West (44%). Prevalence of COVID-19, staff redeployments, outpatient centers, and urban centers were associated with greater reductions in volume in U.S. facilities in a multivariable analysis. Conclusions: We observed marked reductions in U.S. cardiovascular testing in the early phase of the pandemic and significant variability between U.S. regions. The association between reductions of volumes and COVID-19 prevalence in the United States highlighted the need for proactive efforts to maintain access to cardiovascular testing in areas most affected by outbreaks of COVID-19 infection

Educación ambiental y sociedad. Saberes locales para el desarrollo y la sustentabilidad

EL LIBRO PERMITE REFLEXIONAR SOBRE LA IMPORTANCIA DE FOMENTAL LA EDUCACIÓN AMBIENTAL PARA RESOLVER LA PROBLEMÁTICA AMBIENTALEL LIBRO PRESENTA DIFERENTES TRABAJOS QUE ESTUDIAN EL TEMA D ELA SUSTENTABILIDAD, ENFATIZANDO LA IMPORTANCIA DE LA EDUCACIÓN AMBIENTAL Y LA TRANSDISCIPLINANINGUN

EDUCACIÓN AMBIENTAL Y SOCIEDAD. SABERES LOCALES PARA EL DESARROLLO Y LA SUSTENTABILIDAD

Este texto contribuye al análisis científico de varias áreas del conocimiento como la filosofía social, la patología, la educación para el cuidado del medio ambiente y la sustentabilidad que inciden en diversas unidades de aprendizaje de la Licenciatura en Educación para la Salud y de la Maestría en Sociología de la SaludLas comunidades indígenas de la sierra norte de Oaxaca México, habitan un territorio extenso de biodiversidad. Sin que sea una área protegida y sustentable, la propia naturaleza de la región ofrece a sus visitantes la riqueza de la vegetación caracterizada por sus especies endémicas que componen un paisaje de suma belleza

Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales de variables correlacionadas y no correlacionadas

En el análisis de capacidad multivariado existen muchos aspectos aún no resueltos en torno a algunos índices y su aplicación. Por ejemplo, cuando las variables de calidad están correlacionadas y cuando no están correlacionadas. En este trabajo pretendemos proponer la construcción de un índice de capacidad multivariado que funcione para los dos casos anteriores, y presentar un ejemplo de aplicación de esta alternativa sobre un conjunto de datos reales. Nuestro índice obtuvo un amplio desempeño frente a otros índices de capacidad similares

Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas no normales de variables correlacionadas y no correlacionadas

En el análisis de capacidad multivariado existen muchos aspectos aún no resueltos en torno a algunos índices, como la no normalidad de los datos y si las variables de calidad están correlacionadas o no están correlacionadas. En este trabajo se pretendió proponer la elaboración de un índice de capacidad multivariado (ICPM) que funcione para ambos casos anteriores por medio de ejemplos de datos simulados. Cabe mencionar que se encontró un amplio desempeño del índice propuesto frente a otros índices de capacidad similares.In the multivariate analysis of capacity there are many aspects, not even resolved yet, around some indexes such as the non-normality of the data and if the variables of quality are correlated or not. In this work we intend to propose the development of a multivariate capacity index (ICPM, for its acronym in Spanish) that works for both previous cases through simulated data examples. It is worth mentioning that we find a wide performance of the proposed index in comparison with other similar capacity indexes

Reduction of cardiac imaging tests during the COVID-19 pandemic: The case of Italy. Findings from the IAEA Non-invasive Cardiology Protocol Survey on COVID-19 (INCAPS COVID)

Background: In early 2020, COVID-19 massively hit Italy, earlier and harder than any other European country. This caused a series of strict containment measures, aimed at blocking the spread of the pandemic. Healthcare delivery was also affected when resources were diverted towards care of COVID-19 patients, including intensive care wards. Aim of the study: The aim is assessing the impact of COVID-19 on cardiac imaging in Italy, compare to the Rest of Europe (RoE) and the World (RoW). Methods: A global survey was conducted in May–June 2020 worldwide, through a questionnaire distributed online. The survey covered three periods: March and April 2020, and March 2019. Data from 52 Italian centres, a subset of the 909 participating centres from 108 countries, were analyzed. Results: In Italy, volumes decreased by 67% in March 2020, compared to March 2019, as opposed to a significantly lower decrease (p &lt; 0.001) in RoE and RoW (41% and 40%, respectively). A further decrease from March 2020 to April 2020 summed up to 76% for the North, 77% for the Centre and 86% for the South. When compared to the RoE and RoW, this further decrease from March 2020 to April 2020 in Italy was significantly less (p = 0.005), most likely reflecting the earlier effects of the containment measures in Italy, taken earlier than anywhere else in the West. Conclusions: The COVID-19 pandemic massively hit Italy and caused a disruption of healthcare services, including cardiac imaging studies. This raises concern about the medium- and long-term consequences for the high number of patients who were denied timely diagnoses and the subsequent lifesaving therapies and procedures