Abstract Cutaneous leiomyosarcoma is a rare neoplasia, and its periorbital presentation is rather uncommon. We present a case of a male patient who was surgically treated, with the reconstruction performed with a frontal myocutaneous flap. The patient has been followed up for one year with adequate oncologic control and good aesthetic outcome.

Defendo que o estudo de Aristóteles sobre poiêtikê technê deve ser entendido como um estudo sobre um vocabulário meta-filosófico. Defendo ainda que a sua vantagem principal é a de tornar explícita uma contiguidade conceptual entre um conjunto de problemas relacionados com teoria da acção, racionalidade e cognição colectiva, assim como a de dar inteligibilidade indirecta à partilha de disposições em comunidades humanas.

I will argue that Aristotle's inquiry into poiêtikê technê should be taken as an inquiry into a meta-philosophical vocabulary. I claim that the main advantage of such a vocabulary is that of making explicit a conceptual contiguity between a number of problems concerning action theory, rationality, collective cognition, as well as that of affording indirect intelligibility to how human communities share dispositions.

To make the present review, available databases were used such as: INFOMED, (PUDMED and HINARI;) using "epidemics models", "epidemics contact patterns" and "epidemics spatio-temporal" as describers. Observations, individual and group interviews with the Epidemiology staff of Camagüey province and Havana City were performed. It stands out the fact that abundant updated bibliography in INFOMED databases exists, which shows international tendency to the use of mathematical tools typical of the complexity approach. In the specific case of Epidemiology it is appreciated all over the world the use of advanced mathematical models, dynamic cartographic analysis and the establishment of patterns of the populations' contact, what puts in evidence that taking decisions uses scientific methods of advanced characteristic to the complex systems approach. It is concluded that urges the recognition of the nonlinearity of the epidemic processes, so that the quality of the epidemic surveillance gets rich with this kind of analysis.

Para confeccionar la presente revisión se utilizaron bases de datos disponibles en INFOMED, (PUDMED e HINARI;) utilizando los descriptores “epidemics models”, “epidemics contact patterns” y “epidemics spatio-temporal”. Se realizaron observaciones, entrevistas individuales y grupales con el personal de Epidemiología de la provincia de Camagüey y Ciudad Habana. Se destaca el hecho de que existe abundante bibliografía actualizada en las bases de datos de INFOMED, la cual muestra tendencia internacional al uso de herramientas matemáticas propias del enfoque de la complejidad. En el caso específico de la Epidemiología se aprecia en el mundo el uso de modelos matemáticos de avanzada, análisis cartográficos dinámicos y el establecimiento de patrones de contacto de las poblaciones, lo que pone en evidencia que la toma de decisiones se vale de métodos científicos de avanzada propios del enfoque de los sistemas complejos. Se concluye que urge el reconocimiento de la no linealidad de los procesos epidemiológicos, para que la calidad de la vigilancia epidemiológica se enriquezca con este tipo de análisis.

Background: The mathematical models constitute a powerful tool to model reality processes, their results are of great utility to optimize the resources that are generally limited, with them may direct effective measures that increase the understanding of the phenomenon in study, these should be as simple as it is possible, but should be precise, flexible and transparent. Objective: To carry out simulations with the SIR pattern that is pretend to introduce fundamentally in teaching, in the epidemic analyses and when taking decisions. Methods: The cases of acute respiratory diseases of the year 2007 in Camagüey municipality, are analyzed, 160 422 cases were reported, the population at the end of that year was about 788 058 inhabitants, In this model, "Susceptible, Infected and Recovered", S+R+I=N, where N is the population's total, (?) is the transmissibility index and (Y) the recovery index. All these formulas were carried out in the Matlab version 7,4 program of the 2006. Results: Different behaviors are shown for a population without immunity, for the same population with the half immunized and for the initial situation with the sickpeople isolation at the fifth day of the epidemic outbreak. Different behaviors are shown for three different transmissibility indexes. Conclusions: It is possible to use the "Susceptible, Infected and Recovered" pattern, for teaching and for the epidemic analyses and to keep in mind the indicator called "basic reproductive number", the one which indicates us the secondary cases that generates a primary case, and it constitutes in the modern Epidemiology an indicator of the advance of the control measures and the severity of epidemics.

Fundamento: Los modelos matemáticos constituyen una herramienta poderosa para modelar procesos de la realidad, sus resultados son de gran utilidad para optimizar los recursos, que generalmente están limitados , con ellos se pueden dirigir medidas más efectivas que aumenten la comprensión del fenómeno en estudio, estos deben ser tan simples como sea posible, pero deben ser precisos flexibles y transparentes. Objetivo: Realizar simulaciones con el modelo SIR que se pretende introducir fundamentalmente en la docencia, en los análisis epidemiológicos y en la toma de decisiones. Método: Se analizan en el municipio Camagüey los casos de Enfermedades respiratorias agudas del año 2007, se reportaron ciento sesenta mil cuatrocientos veintidós casos, la población al cierre de ese año fue de 788 058 habitantes. En este modelo, “Susceptibles, Infectados y Recuperados”, S+R+I= N, donde N es el total de la población, (?) es el índice de transmisibilidad y (?) el índice de recuperación. Todas estas fórmulas se implementaron en el programa Matlab versión 7,4 del 2006. Resultados: Se muestran diferentes comportamientos para una población sin inmunidad, para esa misma población con la mitad inmunizada y para la situación inicial con aislamiento de enfermos al quinto día del brote epidémico. Se muestran comportamientos diferentes para tres índices de transmisibilidad diferentes. Conclusiones: Es posible utilizar el modelo “Susceptibles, Infectados y Recuperados” para la docencia y para los análisis epidemiológicos y tener en cuenta el indicador llamado “número reproductivo básico”, el cual nos indica los casos secundarios que genera un caso primario, y constituye en la Epidemiología moderna un indicador del avance de las medidas de control y de la severidad de las epidemias.

Background: In Cuba an excellent system of surveillance exists, but has to face the challenge of constant demographic changes and populations' movements inside and outside of the country, among other. An efficient system of alert and answer against the presentation of diseases exists, but these programs may take into account the budget for the public health activities and the complexity of the propagation; the use of mathematical models could support this effort. Objective: To characterize a series of time of acute respiratory diseases in Camagüey province and to evaluate it with an appropriate method to its behavior. Methods: Rates of series of time weekly of acute respiratory diseases were used, reported between the years 2000 to 2007 of Camagüey province, Cuba. To characterize these series Matlab V-7,4-2006 program was used. The stationarity was evaluated with the simple autocorrelation method, the linearity behavior was carried out with the test designed by Brock, Dechert and Scheinkma, with the method based on the spectral geometry that was determined if the series was stochastic or determinist. Errors were compared in the predictions with ARMA and GARCH models, errors and prediction curves were analyzed. Results: The non stationary behavior of the series is demonstrated, based on the simple autocorrelation function. The test indicates that the studied series was not lineal. The spectral Geometry test concluded that the series comes from a stochastic system. In this stationary, not lineal and stochastic series was more adequate GARCH model than ARMA, given the smallest error and more adjustment of the prediction curve. These results demonstrated the necessity to classify the series of time before being analyzed, to propose the most appropriate model. Conclusions: The studied series turned out to be not lineal, no stationary and stochastic and the prediction was superior in this case, with the model GARCH compared with ARMA.

Fundamentación: En Cuba existe un excelente sistema de vigilancia, pero tiene que enfrentar el reto de constantes cambios demográficos y movimientos de poblaciones dentro y fuera del país, entre otros. Existe un eficiente sistema de alerta y respuesta contra la presentación de enfermedades, pero estos programas deben tener en cuenta el presupuesto para las actividades de la salud pública y la complejidad de la propagación; el uso de modelos matemáticos podría apoyar este esfuerzo. Objetivo: Caracterizar una serie de tiempo de enfermedades respiratorias agudas en la provincia de Camagüey y evaluarla con un método adecuado a su comportamiento. Métodos: Se utilizaron tasas de la serie de tiempo semanal de enfermedad respiratoria aguda reportada entre los años 2000 al 2007 de la provincia de Camagüey, Cuba. Para caracterizar estas series se utilizó el programa Matlab V-7,4-2006. La estacionaridad se evaluó con el método de autocorrelación simple, el comportamiento de linealidad se realizó con la prueba diseñada por Brock, Dechert y Scheinkma, con el método basado en la geometría espectral se determinó si la serie era estocástica o determinista. Se comparan los errores en las predicciones con los modelos ARMA y GARCH y se analizan los errores y las curvas de predicción. Resultados: Se demuestra el comportamiento no estacionario de la serie, basado en la función de autocorrelación simple. La prueba BDS indica que la serie estudiada es no lineal. La prueba de Geometría espectral concluye que la serie proviene de un sistema estocástico. En esta serie estacionaria, no lineal y estocástica resultó más adecuado el modelo GARCH que el ARMA, dado el menor error y más ajuste de la curva de predicción. Estos resultados demuestran la necesidad de clasificar las series de tiempo antes de ser analizadas, para proponer el modelo más adecuado. Conclusiones: La serie estudiada resultó ser no lineal, no estacionaria y estocástica y la predicción fue superior en este caso, con el modelo GARCH comparado con el ARMA.