7 research outputs found

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    Jorge L. Tizón, Xavier Clèries, y Neri Daurella (compiladores).¿Bioingeniería o medicina?: El futuro de la medicina y la formación de los médicos.Francisco Chicharro Lezcano.Joanna Moncrieff. Hablando Claro. Una introducción a lo fármacos psiquiátricos.Miguel A. Valverde y José A Inchauspe.Víctor Hernández Espinosa. Las psicosis. Sufrimiento mental y comprensión psicodinámica.Juan Francisco Artaloyti

    Development and validation of a multivariate predictive model for rheumatoid arthritis mortality using a machine learning approach

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    We developed and independently validated a rheumatoid arthritis (RA) mortality prediction model using the machine learning method Random Survival Forests (RSF). Two independent cohorts from Madrid (Spain) were used: the Hospital Clínico San Carlos RA Cohort (HCSC-RAC; training; 1,461 patients), and the Hospital Universitario de La Princesa Early Arthritis Register Longitudinal study (PEARL; validation; 280 patients). Demographic and clinical-related variables collected during the first two years after disease diagnosis were used. 148 and 21 patients from HCSC-RAC and PEARL died during a median follow-up time of 4.3 and 5.0 years, respectively. Age at diagnosis, median erythrocyte sedimentation rate, and number of hospital admissions showed the higher predictive capacity. Prediction errors in the training and validation cohorts were 0.187 and 0.233, respectively. A survival tree identified five mortality risk groups using the predicted ensemble mortality. After 1 and 7 years of follow-up, time-dependent specificity and sensitivity in the validation cohort were 0.79–0.80 and 0.43–0.48, respectively, using the cut-off value dividing the two lower risk categories. Calibration curves showed overestimation of the mortality risk in the validation cohort. In conclusion, we were able to develop a clinical prediction model for RA mortality using RSF, providing evidence for further work on external validation

    Efecto del pretatamiento de biomasa procedente de un hábitat eutrofizado sobre la bioadsorción de metales pesados

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    Una vez analizado, en líneas generales, el estado actual de la investigación realizada en el área de bioadsorción, queda patente la existencia de diversos aspectos menos estudiados tales como, por ejemplo, la utilización de biomasas heterogéneas en lugar de biomasas uniespecíficas.. Otros aspectos relativamente poco estudiados, según la bibliografía, han sido los sistemas multimetálicos a pesar de ser lo más habitual en efluentes industriales. Por último, en el caso del pretratamiento de la biomasa, a pesar que en la bibliografía se recogen múltiples estudios encaminados a aumentar la capacidad de adsorción de las biomasas, son muy escasos los estudios enfocados a conocer en profundidad la acción exacta que el agente pretratante realiza sobre la biomasa. La presente Tesis Doctoral tiene como finalidad cubrir, en lo posible, estos aspectos menos frecuentes en las citas bibliográficas, lo que permitirá dar un paso más hacia una posible aplicación industrial del proceso de bioadsorción. En concreto los objetivos perseguidos han sido los siguientes: Selección de una biomasa con la mejor capacidad de recuperación metálica, a partir de un conjunto de biomasas residuales y heterogéneas recogidas en la Comunidad de Madrid. La importancia de que la biomasa sea de origen residual radica, por un lado, en obtener material bioadsorbente a bajo (o nulo) coste económico y, por otro lado, en contribuir a la disminución del impacto ambiental producido por este tipo de residuos en la naturaleza fomentando su reciclaje. Caracterización del comportamiento adsorbente de la biomasa elegida estudiando las condiciones óptimas de ensayo en cuanto al valor de pH, concentración de biomasa idónea y tiempo de contacto entre la biomasa y la disolución del metal. En este sentido, se cuantificará su capacidad de adsorción tanto en sistemas monometálicos como en bimetálicos, con los metales que más frecuentemente contaminan los efluentes industriales (Cd, Cu, Ni, Pb y Zn), a través del trazado de las isotermas de adsorción y del ajuste de los datos experimentales a modelos matemáticos, principalmente el de Langmuir. Se utilizarán las técnicas analíticas FTIR y valoración ácido-base con el fin de obtener toda la información posible sobre el proceso de fijación del metal en la biomasa a nivel molecular. De forma complementaria, también se estudiará una segunda partida de biomasa, con el fin de detectar posibles variaciones en la composición de la misma que pudieran influir en su comportamiento bioadsorbente, con respecto a la primera muestra. De este modo, se podría descartar la posible variabilidad de la misma. Una vez estudiado el funcionamiento de la biomasa seleccionada, con el fin de analizar en una primera aproximación su posible utilización industrial, se procederá a valorar la posibilidad de recuperación de los metales adsorbidos, así como la viabilidad de la biomasa para ser reutilizada en posteriores ensayos de bioadsorción. Por último, se pretenderá mejorar la capacidad de adsorción de la biomasa mediante su pretratamiento con diferentes agentes químicos. La posibilidad de lograr un aumento en la capacidad de adsorción otorgaría ventajas económicas en su uso industrial al reducir los costes derivados de un mejor aprovechamiento de la biomasa, así como el reducir costes en almacenaje, transporte y construcción de reactores, al necesitarse volúmenes menores de ésta para obtener la misma capacidad de recuperación metálica. En este apartado del trabajo, se pondrá un especial interés en el conocimiento de la acción de los agentes pretratantes sobre la biomasa, con el fin de determinar los cambios ocurridos en la misma que expliquen el aumento o no en la capacidad de recuperación metálica. Para esto último, se utilizarán también las técnicas analíticas FTIR, SEM y valoración ácido-base

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    Jorge L. Tizón, Xavier Clèries, y Neri Daurella (compiladores).¿Bioingeniería o medicina?: El futuro de la medicina y la formación de los médicos.Francisco Chicharro Lezcano.Joanna Moncrieff. Hablando Claro. Una introducción a lo fármacos psiquiátricos.Miguel A. Valverde y José A Inchauspe.Víctor Hernández Espinosa. Las psicosis. Sufrimiento mental y comprensión psicodinámica.Juan Francisco Artaloyti
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