Proyecto Post Mitch, CDC

Contiene investigaciones de brotes, vigilancia epidemiológica. Entre las investigaciones de brotes resaltan: 1: Intoxicación trasmitida por alimentos (cuajada) en el municipio de San José de Masatepe, Masaya en el año 2002. 2. Brote de enfermedad diarreica en la Cárcel de mujeres en Ticuantepe, año 2003

Intoxicaciones laborales por plaguicidas en el departamento de Masaya en el período de 1995 a 1998.

Aporta la necesidad de la priorización del problema de intocicaciones por plaguicidas ya que representen un peligro para la salud humana, provocando un incremento en la exposición de la población y el aparecimiento de enfermedades en relación a la manipulación, transporte, almacenamietno y falta de control en el expendio de los mismos

Formación de recursos humanos

Alimentación saludable en universitarios, casino Los Notros, Universidad de la Frontera, 2009Centro de salud docente-asistencial rural modelo Universidad de la Frontera, ChileDiagnóstico de salud escolar utilizando ficha Clap-OPSExperiencia de interacción fronteriza en acciones de promoción y prevención en alcohol y drogasFomento y promoción en salud escolar: Un desafío pendienteFortalecimiento de maternidades cercanas a la familia: pabellón docente en el Servicio de Salud ÑubleIntegralidad del modelo biopsicosocial en la formación de estudiantes de enfermería, Universidad Católica del NorteJóvenes y niños insulino dependientes aprenden técnicas de autocuidado en campamentoOdontología y nutrición: dos disciplinas complementarias y sinérgicasProyectos de extensión universitaria desarrollados a través de prácticas profesionales de disciplinas de la salu

Discovering HIV related information by means of association rules and machine learning

Acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) is still one of the main health problems worldwide. It is therefore essential to keep making progress in improving the prognosis and quality of life of affected patients. One way to advance along this pathway is to uncover connections between other disorders associated with HIV/AIDS-so that they can be anticipated and possibly mitigated. We propose to achieve this by using Association Rules (ARs). They allow us to represent the dependencies between a number of diseases and other specific diseases. However, classical techniques systematically generate every AR meeting some minimal conditions on data frequency, hence generating a vast amount of uninteresting ARs, which need to be filtered out. The lack of manually annotated ARs has favored unsupervised filtering, even though they produce limited results. In this paper, we propose a semi-supervised system, able to identify relevant ARs among HIV-related diseases with a minimal amount of annotated training data. Our system has been able to extract a good number of relationships between HIV-related diseases that have been previously detected in the literature but are scattered and are often little known. Furthermore, a number of plausible new relationships have shown up which deserve further investigation by qualified medical experts