Tunneling effects on impurity spectral function in coupled asymmetric quantum wires

The impurity spectral function is studied in coupled double quantum wires at finite temperatures. Simple anisotropy in the confinement direction of the wires leads to finite non-diagonal elements of the impurity spectral function matrix. These non-diagonal elements are responsible for tunneling effects and result in pronounced extra peak in the impurity spectral function up to temperatures as high as 20 K.Comment: Accepted in Phys. Rev.

Performance Analysis of Emergency Room Episodes Through Process Mining

The performance analysis of Emergency Room episodes is aimed at providing decision makers with knowledge that allows them to decrease waiting times, reduce patient congestion, and improve the quality of care provided. In this case study, Process Mining is used to determine which activities, sub-processes, interactions, and characteristics of episodes explain why some episodes have a longer duration. The employed method and the results obtained are described in detail to serve as a guide for future performance analysis in this domain. It was discovered that the main cause of the increment in the episode duration is the occurrence of a loop between the Examination and Treatment sub-processes. It was also found out that as the episode severity increases, the number of repetitions of the Examination–Treatment loop increases as well. Moreover, the episodes in which this loop is more common are those that lead to Hospitalization as discharge destination. These findings might help to reduce the occurrence of this loop, in turn lowering the episode duration and, consequently, providing faster attention to more patients

Violencia y síntomas depresivos en estudiantes de Psicología

El objetivo del estudio fue determinar los antecedentes de violencia intrafamiliar y su relación con depresión en estudiantes de la carrera de psicología. Estudio descriptivo de corte transversal en el que se incluyeron estudiantes del primer al quinto curso de la carrera de Psicología de dos universidades privadas. Previa firma del consentimiento informado se aplicó un cuestionario auto administrado, estructurado y anónimo que incluía datos sociodemográficos, antecedentes de violencia física y sicológica con la escala de Gelles y Strauss y el cuestionario de síntomas de depresión para Atención Primaria de la Salud de la OMS. Los datos fueron cargados en hoja de cálculo de Excel y analizados con el paquete estadístico SPSS. De los 146 estudiantes, el 61,6% (n=90) tenía entre 18 a 25 años de edad; 82,9% (n=121) era del sexo femenino; 73,3% (n=107) solteros/as; 63,6% (n=93) con actividad laboral; 69,2% (n=101) profesa la religión católica, 84,2% (n=123) con actividades recreativas, 58,2% (n=85) participa en algún grupo u organización social. El 50,7% (n=74) reportó haber sufrido violencia física y 69,9% (n=102) violencia psicológica. El 51% (n=75) presentaba síntomas de depresión. La sintomatología depresiva se asoció con tener antecedente de violencia psicológica (p=0,006) y violencia física (p <0,008). El presente constituye un primer estudio sobre un tema muy actual, poco explorado que tiene la limitación de estudios con muestreo no probabilístico. Por lo cual, requiere ser considerado como una primera aproximación al tema

Sistema Sepelnet : Sistema de pregão eletrônico

Orientador: Mauro José BelliMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Escola Técnica, Curso de Tecnologia em InformáticaInclui bibliografi

Toward Value-Based Healthcare through Interactive Process Mining in Emergency Rooms: The Stroke Case

[EN] The application of Value-based Healthcare requires not only the identification of key processes in the clinical domain but also an adequate analysis of the value chain delivered to the patient. Data Science and Big Data approaches are technologies that enable the creation of accurate systems that model reality. However, classical Data Mining techniques are presented by professionals as black boxes. This evokes a lack of trust in those techniques in the medical domain. Process Mining technologies are human-understandable Data Science tools that can fill this gap to support the application of Value-Based Healthcare in real domains. The aim of this paper is to perform an analysis of the ways in which Process Mining techniques can support health professionals in the application of Value-Based Technologies. For this purpose, we explored these techniques by analyzing emergency processes and applying the critical timing of Stroke treatment and a Question-Driven methodology. To demonstrate the possibilities of Process Mining in the characterization of the emergency process, we used a real log with 9046 emergency episodes from 2145 stroke patients that occurred from January 2010 to June 2017. Our results demonstrate how Process Mining technology can highlight the differences between the flow of stroke patients compared with that of other patients in an emergency. Further, we show that support for health professionals can be provided by improving their understanding of these techniques and enhancing the quality of care.This research was funded by Hospital General de Valencia thanks to the LOPEZ TRIGO 2017 AWARD and by the CONICYT grant REDI 170136 Project. The APC was funded by the APE/2019/007 (D.O.G.V. 8355/06.08.2018 Annex XIII).Ibáñez Sánchez, G.; Fernández Llatas, C.; Martinez-Millana, A.; Celda, A.; Mandingorra, J.; Aparici-Tortajada, L.; Valero Ramon, Z.... (2019). Toward Value-Based Healthcare through Interactive Process Mining in Emergency Rooms: The Stroke Case. International Journal of Environmental research and Public Health. 16(10):1-22. https://doi.org/10.3390/ijerph16101783S1221610Berwick, D. M., Nolan, T. W., & Whittington, J. (2008). The Triple Aim: Care, Health, And Cost. Health Affairs, 27(3), 759-769. doi:10.1377/hlthaff.27.3.759Porter, M. E. (2010). What Is Value in Health Care? New England Journal of Medicine, 363(26), 2477-2481. doi:10.1056/nejmp1011024Mamlin, B. W., & Tierney, W. M. (2016). The Promise of Information and Communication Technology in Healthcare: Extracting Value From the Chaos. The American Journal of the Medical Sciences, 351(1), 59-68. doi:10.1016/j.amjms.2015.10.015Murdoch, T. B., & Detsky, A. S. (2013). The Inevitable Application of Big Data to Health Care. JAMA, 309(13), 1351. doi:10.1001/jama.2013.393Bates, D. W., Saria, S., Ohno-Machado, L., Shah, A., & Escobar, G. (2014). Big Data In Health Care: Using Analytics To Identify And Manage High-Risk And High-Cost Patients. Health Affairs, 33(7), 1123-1131. doi:10.1377/hlthaff.2014.0041Fernández-Llatas, C., Meneu, T., Traver, V., & Benedi, J.-M. (2013). Applying Evidence-Based Medicine in Telehealth: An Interactive Pattern Recognition Approximation. International Journal of Environmental Research and Public Health, 10(11), 5671-5682. doi:10.3390/ijerph10115671Rojas, E., Sepúlveda, M., Munoz-Gama, J., Capurro, D., Traver, V., & Fernandez-Llatas, C. (2017). Question-Driven Methodology for Analyzing Emergency Room Processes Using Process Mining. Applied Sciences, 7(3), 302. doi:10.3390/app7030302Sackett, D. L., Rosenberg, W. M. C., Gray, J. A. M., Haynes, R. B., & Richardson, W. S. (1996). Evidence based medicine: what it is and what it isn’t. BMJ, 312(7023), 71-72. doi:10.1136/bmj.312.7023.71Is Evidence-Based Medicine Patient-Centered and Is Patient-Centered Care Evidence-Based? (2006). Health Services Research, 41(1), 1-8. doi:10.1111/j.1475-6773.2006.00504.xGoldberger, J. J., & Buxton, A. E. (2013). Personalized Medicine vs Guideline-Based Medicine. JAMA, 309(24), 2559. doi:10.1001/jama.2013.6629Kelly, M. P., Heath, I., Howick, J., & Greenhalgh, T. (2015). The importance of values in evidence-based medicine. BMC Medical Ethics, 16(1). doi:10.1186/s12910-015-0063-3Gonzalez-Ferrer, A., Seara, G., Cháfer, J., & Mayol, J. (2018). Generating Big Data Sets from Knowledge-based Decision Support Systems to Pursue Value-based Healthcare. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 4(7), 42. doi:10.9781/ijimai.2017.03.006Lazer, D., Kennedy, R., King, G., & Vespignani, A. (2014). The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis. Science, 343(6176), 1203-1205. doi:10.1126/science.1248506Rojas, E., Munoz-Gama, J., Sepúlveda, M., & Capurro, D. (2016). Process mining in healthcare: A literature review. Journal of Biomedical Informatics, 61, 224-236. doi:10.1016/j.jbi.2016.04.007Fernandez-Llatas, C., Lizondo, A., Monton, E., Benedi, J.-M., & Traver, V. (2015). Process Mining Methodology for Health Process Tracking Using Real-Time Indoor Location Systems. Sensors, 15(12), 29821-29840. doi:10.3390/s151229769Baker, K., Dunwoodie, E., Jones, R. G., Newsham, A., Johnson, O., Price, C. P., … Hall, G. (2017). Process mining routinely collected electronic health records to define real-life clinical pathways during chemotherapy. International Journal of Medical Informatics, 103, 32-41. doi:10.1016/j.ijmedinf.2017.03.011Rebuge, Á., & Ferreira, D. R. (2012). Business process analysis in healthcare environments: A methodology based on process mining. Information Systems, 37(2), 99-116. doi:10.1016/j.is.2011.01.003Partington, A., Wynn, M., Suriadi, S., Ouyang, C., & Karnon, J. (2015). Process Mining for Clinical Processes. ACM Transactions on Management Information Systems, 5(4), 1-18. doi:10.1145/2629446Storm-Versloot, M. N., Ubbink, D. T., Kappelhof, J., & Luitse, J. S. K. (2011). Comparison of an Informally Structured Triage System, the Emergency Severity Index, and the Manchester Triage System to Distinguish Patient Priority in the Emergency Department. Academic Emergency Medicine, 18(8), 822-829. doi:10.1111/j.1553-2712.2011.01122.xFeigin, V. L., Roth, G. A., Naghavi, M., Parmar, P., Krishnamurthi, R., Chugh, S., … Forouzanfar, M. H. (2016). Global burden of stroke and risk factors in 188 countries, during 1990–2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. The Lancet Neurology, 15(9), 913-924. doi:10.1016/s1474-4422(16)30073-4Howard, G., & Goff, D. C. (2012). Population shifts and the future of stroke: forecasts of the future burden of stroke. Annals of the New York Academy of Sciences, 1268(1), 14-20. doi:10.1111/j.1749-6632.2012.06665.xGustavsson, A., Svensson, M., Jacobi, F., Allgulander, C., Alonso, J., Beghi, E., … Olesen, J. (2011). Cost of disorders of the brain in Europe 2010. European Neuropsychopharmacology, 21(10), 718-779. doi:10.1016/j.euroneuro.2011.08.008Alberts, M. J. (2000). Recommendations for the Establishment of Primary Stroke Centers. JAMA, 283(23), 3102. doi:10.1001/jama.283.23.3102Conca, T., Saint-Pierre, C., Herskovic, V., Sepúlveda, M., Capurro, D., Prieto, F., & Fernandez-Llatas, C. (2018). Multidisciplinary Collaboration in the Treatment of Patients With Type 2 Diabetes in Primary Care: Analysis Using Process Mining. Journal of Medical Internet Research, 20(4), e127. doi:10.2196/jmir.8884Chavalarias, D., Wallach, J. D., Li, A. H. T., & Ioannidis, J. P. A. (2016). Evolution of ReportingPValues in the Biomedical Literature, 1990-2015. JAMA, 315(11), 1141. doi:10.1001/jama.2016.195

Participación de mujeres en organizaciones sociales y redes familiares en contexto de violencia doméstica

El aislamiento social de mujeres víctimas de violencia doméstica constituye un factor de riesgo agravante y perpetuador del fenómeno para la población afectada. El objetivo del trabajo fue vincular mujeres embarazadas víctimas de violencia doméstica con la participación en organizaciones sociales y redes familiares. Estudio retrospectivo, de fuentes secundarias con muestreo consecutivo de mujeres que acudieron a hospitales públicos de Alto Paraná, Paraguay. Se aplicó la Escala de Gelles y Straus y un cuestionario sobre participación en organizaciones sociales y contacto con familiares. El 70,1% (n=733) de las 1046 mujeres fue víctima de violencia psicológica; 23,9% (n=250) de violencia física; 7,5% (n=78) de abuso sexual y 7,9% (n=83) de violencia económica. La participación en organizaciones fue reportada como sigue: 41% (n=429) en grupo de iglesia, 12,8% (n=134) en cooperadora escolar, 16,3% (n=171) en organizaciones vecinales; 5,5% (n=58) en clubes deportivos, 4,1% (n=43) clubes de madres, 3,4% (n=36) organizaciones de mujeres y 2,6% (n=27) en organizaciones sindicales. El hecho de ser víctima de violencia psicológica se asoció con la no participación en cooperadoras escolares (p<0,045) y al no frecuentar amigas (p=0,020). Tanto ser víctima de abuso sexual (p<0,004) como ser víctima de violencia económica (0,028) se asociaron con no frecuentar a los padres. La población de estudio además de reunir características sociales de vulnerabilidad, es víctima de violencia doméstica asociada a su falta de participación en organizaciones sociales y redes familiares

Caracterización de pacientes en edad pediátrica, testigos de violencia doméstica

El impacto que tiene en la salud de la población pediátrica el ser testigo de violencia doméstica (VD), presupone una situación de riesgo con eventuales consecuencias para su salud mental. El objetivo del estudio fue caracterizar el contexto familiar de los pacientes en edad pediátrica testigos de violencia doméstica que reciben tratamiento en el Servicio Ambulatorio de Psiquiatría de la Facultad de Ciencias Médicas en Paraguay. Estudio trasversal, descriptivo. Se revisaron 145 fichas clínicas de pacientes que consultaron en el Servicio entre el 2010 y 2013, de las cuales 101 contaban con la información requerida. El 53,5% (n=54) de los pacientes reportó ser testigo de violencia entre padres; el 35,6% (n=36) sufrió otro tipo de situación traumática. Se encontró asociación (p=0,00156) entre convivencia en familia nuclear y menor presencia de VD; vivir en familia monoparental y ser testigo de VD (p=0,016); ser testigo de VD y ser víctima de violencia física (p=0,002); ser testigo y ser víctima de violencia psicológica (p=0,03). El porcentaje de población testigo está acorde a la prevalencia en América Latina. Los resultados evidencian menor presencia de población infantil testigo de VD en familias nucleares y mayor en monoparentales. Se constata que la población estudiada no solo es testigo, sino también sufre violencia física y psicológica. Se consideran insuficientes las categorías para determinar a las familias como factores protectores o de riesgo, por lo cual se deberían incluir otros indicadores que hagan referencia a la dinámica

Género como factor asociado a sufrir determinado tipo de violencia

La violencia es una forma de relación social que produce un profundo daño en el desarrollo psicosocial de las personas, en la expresión de sus múltiples capacidades y salud mental integral. El objetivo del estudio es caracterizar la violencia de género en pacientes adultos y adultas del servicio ambulatorio de la Cátedra de Psiquiatría de la Facultad de Ciencias Médicas. Estudio trasversal, descriptivo en el que se realizó la revisión retrospectiva de 254 fichas clínicas de pacientes atendidos para psicoterapia entre 2010 y 2013. La mayoría de los pacientes 70,1% (n=178) era de sexo femenino; 48% (n=121) proveniente de la capital; 65,3% (n=166) de estado civil soltero; 37% (n=93) tenía entre 19 a 25 años y 29% (n=73) 26 a 35 años; 27,5% (n=70) sufrió violencia psicológica, 5,5% (n=11) violencia física, 21% (n=54) psicológica y física, 3,5% (n=9) abuso sexual, 10,6% (n=27) abuso sexual, violencia física y psicológica, 3,1% (8) abuso sexual y violencia psicológica, 2,4% (n=6) otras combinaciones. Se encontró asociación entre ser mujer y víctima de abuso (p=0,0011) y violencia parental (p=0,02) y ser varón con violencia fuera del hogar (p=0,008) y una tendencia a sufrir violencia por abandono o negligencia. Se encontraron distintas formas de violencia padecida por los hombres y mujeres consultantes. Hubo una clara violencia de género en mujeres víctimas de abuso, y en varones violencia fuera del ámbito doméstico

Consumo abusivo de alcohol en estudiantes adolescentes

Introducción: el consumo nocivo de alcohol en adolescentes preocupa cada vez más en muchos países, pues reduce el autocontrol y aumenta los comportamientos de riesgo. Objetivo: se propuso analizar el consumo abusivo de alcohol en 463 estudiantes de secundaria. Metodología: estudio transversal descriptivo y retrospectivo, en adolescentes de 56 colegios del Departamento de Alto Paraná. Muestreo probabilístico, trietápico, cuestionario auto-administrado, estructurado y anónimo, previa autorización. Para nivel de consumo se utilizaron como parámetro, cantidades de consumo abusivo de alcohol de la Encuesta Nacional de Hábitos Tóxicos del Paraguay. Información cargada en base de datos en Excel, analizada con Stata. Resultados: Del total de 661 de la muestra, 70,0 % (463) consumió alguna vez en su vida, 27 % (182) no. De este total (100 %/463) 75,6 % (350) consumió con 15 años (y menos) y desde los 16 años, el 19 % (88). En el último año, 44,7 % (207) consumió cerveza en forma abusiva; 34,3 % (159) consumió menos y 17,9 % (83) no consumió. También 35,0 % (162) consumió vino en forma abusiva, 28,7 % (133) consumió menos y 32,4 % (150) no consumió. En los últimos 30 días, consumieron cerveza en forma abusiva 42,1 % (195), mientras 24,4 % (113) consumió menos y 28,9 % (134) no consumió. También 29,2 % (135) consumió vino en forma abusiva, mientras 21,4 % (99) menos y 43,8 % (203) no consumió. Conclusión: consumo abusivo de alcohol que se observa a temprana edad en la población de estudio y consumo femenino que prácticamente iguala al consumo de varones

Violencia intrafamiliar en pacientes pediátricos con problemas de salud mental

Existen distintas formas de violencia que se infligen contras niños y adolescentes en distintos ambientes, incluyendo los hogares, que producen consecuencias devastadoras en la salud mental y comunitaria. El objetivo del estudio fue analizar los diagnósticos de niños, niñas y adolescentes que consultaron al Servicio Ambulatorio de la Cátedra de Psiquiatría de la Facultad de Ciencias Médicas relacionados a diferentes tipos de violencia intrafamiliar. Es un estudio descriptivo, de corte transversal con muestreo no probabilístico. Se indagaron 145 fichas clínicas de pacientes infanto-juveniles que solicitaron atención psicológica a partir del 2010. Se analizaron los datos con SSPS 15.0 para Windows y el DSM-IV-TR para diagnósticos. Todos presentaron algún trastorno mental siendo los más frecuentes los trastornos del estado de ánimo 39% (56), y entre ellos el más frecuente fue el depresivo mayor con 87,5%. Otros fueron el trastorno por estrés post traumático en 11% (16) y trastornos de la conducta en 10,3% (15). El 71,4% (85) de la población estudiada recibió algún tipo de violencia. La forma de violencia más frecuente, sola o en combinación con otras, fue la psicológica con el 49,6% (59) de los 85 que sufrieron maltrato. Se encontró una correlación estadísticamente significativa (p=0,0058) entre el padecimiento de algún tipo de violencia y los trastornos del estado de ánimo. Este trabajo coincide con estimaciones nacionales e internacionales de niños que han sufrido algún tipo de violencia, así también los trastornos hallados son similares a los de otros trabajos