A Social Network Analysis of Twitter Data Related to Blood Clots and Vaccines

After the first weeks of vaccination against SARS-CoV-2, several cases of acute thrombosis were reported. These news reports began to be shared frequently across social media platforms. The aim of this study was to conduct an analysis of Twitter data related to the overall discussion. The data were retrieved from 14 March to 14 April 2021 using the keyword ‘blood clots’. A dataset with n = 266,677 tweets was retrieved, and a systematic random sample of 5% of tweets (n = 13,334) was entered into NodeXL for further analysis. Social network analysis was used to analyse the data by drawing upon the Clauset–Newman–Moore algorithm. Influential users were identified by drawing upon the betweenness centrality measure. Text analysis was applied to identify the key hashtags and websites used at this time. More than half of the network comprised retweets, and the largest groups within the network were broadcast clusters in which a number of key users were retweeted. The most popular narratives involved highlighting the low risk of obtaining a blood clot from a vaccine and highlighting that a number of commonly consumed medicine have higher blood clot risks. A wide variety of users drove the discussion on Twitter, including writers, physicians, the general public, academics, celebrities, and journalists. Twitter was used to highlight the low potential of developing a blood clot from vaccines, and users on Twitter encouraged vaccinations among the public

Ultrastructural, cytogenetic, and molecular findings in mast cell leukemia : Case report

We report a de novo aleukemic form of MCL with a complex monosomic karyotype with LOH for multiple chromosomes and TP53 mutation. Additionally, whereas D816V KIT was not found, the c-Kit transmembrane domain p.M541L variant was detected which is the most common SNP of KIT gene in humans with controversial pathogenic role. In these cases, it is crucial to perform a rapid broad molecular study for an accurate diagnosis which could help to initiate targeted therapy

Detección y seguimiento de objetos en vídeos de actividades de vida diaria para rehabilitación de pacientes con daño cerebral adquirido

Las técnicas de rehabilitación permiten la recuperación y mejora de las funciones dañadas o deterioradas y ayuda al paciente con DCA a adaptarse a su nueva situación. El avance tecnológico que se ha producido en las últimas décadas, ha impulsado la investigación en el diseño y desarrollo de nuevos modelos de rehabilitación. La tecnología de vídeo interactivo se convierte en un elemento de apoyo en estos nuevos modelos rehabilitadores. Se hace necesario desarrollar nuevos algoritmos de segmentación y seguimiento que permitan dotar de información adicional a los vídeos. En este trabajo se han implementado y evaluado dos métodos que permiten realizar la detección y el seguimiento de objetos de interés

Integración de tecnologías eye-tracking con vídeos interactivos para neurorrehabilitación cognitiva

La integración de las nuevas tecnologías en el proceso de rehabilitación permite la generación de terapias personalizadas, ubicuas y basadas en la evidencia. Tecnologías como el vídeo interactivo son propicias para el desarrollo de entornos virtuales en los que el paciente se ve inmerso dentro de actividades de la vida diaria en los que tiene que lograr un objetivo ecológico en un contexto seguro, controlado y adaptado a su perfil disfuncional. Dentro de este marco de rehabilitación la interacción visual paciente-entorno virtual se entiende como el mecanismo de comunicación principal, siendo además la atención visual un reflejo del estado cognitivo del paciente. El trabajo presentado en este artículo permite la integración de un sistema de eye-tracking con un entorno de neurorrehabilitación basado en vídeo interactivo. El objetivo último del sistema es la monitorización en tiempo real de la atención visual del usuario durante el proceso de neurorrehabilitación. Esta monitorización permite no sólo reproducir la ejecución de la actividad junto con el foco de la mirada, sino también detectar faltas de atención por parte del usuario, que permiten al vídeo interactivo reaccionar y adaptar la presentación de estímulos para ayudar a centrar su atención y así completar el objetivo de la actividad