Resumen (Introducción): Las zonas ribereñas proveen una amplia gama de servicios ecosistémicos, y en contextos urbanos de alta intervención humana, esta provisión puede ser especialmente importante. Sin embargo, a nivel mundial, los ecosistemas ribereños urbanos han sido altamente degradados. (Objetivo): Esta investigación analizó la dinámica espaciotemporal de cambio de cobertura de la tierra para un periodo de 30 años (1992-2022) en la microcuenca urbana del río Ipís, en la Gran Área Metropolitana (GAM) costarricense, y realizó una valoración de la condición ecológica de sus zonas ribereñas. (Metodología): Esto se realizó mediante técnicas geoespaciales de clasificación de imágenes satelitales y fotos aéreas, álgebra de mapas, cálculo de métricas de paisaje y utilización de un índice para evaluar integridad ecológica de riberas (índice QBR). (Resultados): En el periodo estudiado, en la microcuenca del río Ipís hubo un aumento significativo de las coberturas impermeables (66.6 %) a expensas de coberturas con mayor funcionalidad ecológica, y ha habido una mayor fragmentación y aislamiento de parches de coberturas más permeables. Los valores del índice QBR, además, sugieren una severa alteración y deficiente integridad ecológica en las zonas ribereñas de la microcuenca en general. (Conclusiones): La expansión de coberturas asociadas a usos urbanos ha sido prominente en la microcuenca del río Ipís en las últimas tres décadas, y la alta degradación en sus zonas ribereñas compromete la capacidad de proveer servicios ecosistémicos en este contexto de alta alteración antropogénica.

Abstract (Introduction): Riparian zones provide a wide range of ecosystem services, and in urban contexts with high human intervention, this provision can be especially important. However, urban riparian zones worldwide have been highly degraded. (Objective): This research analyzed the spatiotemporal dynamics of land cover change over a period of 30 years (1992-2022) in the urban micro-basin of the Ipís River in the Greater Metropolitan Area (GAM) of Costa Rica and evaluated the ecological condition of its riparian zones. (Methodology): This was done using geospatial techniques such as satellite image and aerial photo classification, map algebra, landscape metrics, and the use of an index for evaluating riparian ecological integrity (QBR index). (Results): During the study period, in the Ipís River micro-basin there was a significant increase in impervious cover (66.6%) at the expense of more pervious cover with greater ecological functionality, and there has been greater fragmentation and isolation of patches of more pervious covers. The QBR index values also suggest high alteration and poor ecological integrity in the riparian zones of the micro-basin in general. (Conclusions): The expansion of cover associated with urban uses has been prominent in the Ipís River micro-basin over the last three decades, and the high degradation in its riparian zones compromises the ability to provide ecosystem services in this context of high anthropogenic alteration.

ABSTRACT The circular economy represents a modern production and consumption paradigm aimed at ensuring long-term sustainability. In the automotive sector, there is a rapid shift towards electric vehicles powered by batteries. These batteries, containing valuable metals such as lithium (Li), iron phosphate (FePO4), cobalt (Co), nickel (Ni), and others, become a significant social and environmental concern after their use in electric vehicles. This study explores the technical options for end-of-life lithium batteries from electric vehicles within a circular economy framework. It aims to recommend appropriate recycling techniques based on the compositions typically found in electric vehicle batteries in Ecuador. The methodology employed was qualitative descriptive, involving the search, evaluation, and analysis of factual information. After reaching the end of their useful life, the technical options for these batteries include reuse and recycling. Reuse involves assessing their condition for potential applications in residential and industrial sectors. Recycling aims to recover metals and materials through techniques such as mechanical and chemical treatments, including direct recycling. It is concluded that there are four technical possibilities for used electric vehicle batteries. In Ecuador, most electric vehicles are equipped with lithium batteries using LFP (lithium iron phosphate) technology, thus enabling the recommendation of an effective recycling technique to recover these high-value metals.

RESUMEN La economía circular es un nuevo modelo de producción y consumo que garantiza sostenibilidad en el tiempo, en el sector automotriz existe una acelerada transición hacia el parque automotor eléctrico, el cual se sirve de las baterías como fuente de propulsión, estas baterías contienen metales valiosos como el litio (Li), el fosfato de hierro (FePO4), cobalto (Co), níquel (Ni) entre otros, que luego de ser usados en los vehículos eléctricos suponen una grave amenaza social y ambiental. La presente investigación, describe las posibilidades técnicas que tienen las baterías de litio usadas en los vehículos eléctricos cuando estas han alcanzado el final de su vida útil en el marco de un modelo de economía circular, a fin de recomendar una técnica de reciclaje acorde a la composición de las baterías más utilizadas en los vehículos eléctricos en Ecuador. La metodología adoptada fue del tipo descriptiva cualitativa, consistiendo en la búsqueda, evaluación y análisis de los hechos. Se concluye que existen cuatro posibilidades técnicas para las baterías usadas de los vehículos eléctricos, estas son: su reutilización para emplearlas en nuevas aplicaciones tanto residenciales como industriales; su reciclaje con tratamientos mecánicos para la recuperación de metales y materiales; el reciclaje con tratamientos químicos que se centra en metales como níquel - cobalto, y el reciclaje directo para su reutilización en baterías usadas. En Ecuador los vehículos eléctricos equipan en su gran mayoría baterías de litio con la tecnología LFP (Óxido de litio ferro fosfato), por lo que se pudo recomendar una técnica de reciclaje efectiva con tratamientos mecánicos para recuperar metales y materiales de este tipo de baterías.

Abstract: The present research is carried out for the improvement of the availability of a hydroelectric power plant through a wear-sediment quantity correlation model for the scheduling of its preventive maintenance, the data is based on the measurement of blade thicknesses, as well as visual inspection to identify discontinuities in the water equipment, once the data has been collected, data analysis techniques can be used to evaluate the condition of the Francis turbine and determine the need for preventive maintenance under working condition. The data analysis detailed is the least squares method where the independent variables considered are power and suspended particles with their nephelometric unit of measurement of turbidity in parts per million (PPM). By means of the aforementioned analysis, it is possible to complete the results with the projection of the wear to years after the data obtained from the inspection point, and it also allows taking preventive measures before a failure occurs, which helps to reduce downtime and maintenance costs. Thus, the hydroelectric power plant under study has an annual average availability of 97.21 %, reduced by the suspension of power generation due to reservoir flushing and scheduled maintenance shutdowns. While the annual average reliability is 99.89 %, it is reduced by unscheduled failures. The result of the correlation statistical model determined the preventive maintenance for improvement conditions of 98 % of the availability in the hydroelectric power plant and is reflected in the reduction of days of no electricity generation.

Resumen: La presente investigación se realiza para la mejora de la disponibilidad de una Central Hidroeléctrica a través de un modelo de correlación desgaste-cantidad de sedimentos para la programación de su mantenimiento preventivo, los datos se basan en la medición de espesores de los alabes, así como la inspección visual para identificar discontinuadas en los equipos hídricos, una vez que se han recopilado los datos, se pueden utilizar técnicas de análisis de datos para evaluar el estado de la turbina Francis y determinar la necesidad de mantenimiento preventivo bajo condición de trabajo. El análisis de datos que se detalla es el método de mínimos cuadrados donde las variables independientes que se consideran son potencia y partículas de suspensión con su unidad de medida nefelométricas de turbidez en partes por millón (PPM). Mediante el análisis mencionado se logra culminar los resultados con la proyección del desgaste a años posteriores a los datos obtenidos del punto de inspección, además que permite tomar medidas preventivas antes de que se produzca una falla, lo que ayuda a reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento. Es así como la Central Hidroeléctrica en estudio tiene un promedio anual del 97.21 % de disponibilidad, se reduce por la suspensión de la generación eléctrica, debido al lavado del embalse y las paradas por mantenimiento programado. Mientras que, la confiabilidad promedio anual es el 99.89 %, se reduce por fallas no programadas. El resultado del modelo estadístico de correlación determino el mantenimiento preventivo por condiciones de mejora del 98 % de la disponibilidad en la Central Hidroeléctrica y se refleja en la disminución de días de no generación eléctrica.

Abstract:Disease detection and classification in crops is crucial for the development and growth of the agricultural sector. Traditional techniques and the low technical level applied to crop control generate significant losses for farmers. Computer vision offers solutions in this field; however, current research focuses on using convolutional neural networks (CNNs), which cannot accurately locate the most relevant features in an image. To overcome these limitations, this study proposes a deep learning model based on the Vision Transformers (ViT) architecture to detect and classify early and late blight diseases in potato leaves. This research demonstrates how data augmentation, fine-tuning, and transfer learning techniques can improve the model's performance. The dataset for training and testing was taken from the PlantVillage platform. The report of the proposed model's evaluation metrics reaches an accuracy of 99.18% and an F1 score of 98.7%. The results demonstrate a high level of prediction in potato foliar diseases and evidence of the efficiency of attention mechanisms. It is concluded that the model is an innovative and functional tool for farmers.

Resumen:La detección y clasificación de enfermedades en cultivos es crucial para el desarrollo y crecimiento del sector agrícola. El uso de técnicas tradicionales y el bajo nivel técnico aplicado al control de los sembríos generan grandes pérdidas para los agricultores. La visión por computadora aporta soluciones en este campo, no obstante, las investigaciones actuales se centran en el uso de redes neuronales convolucionales (Convolutional Neural Networks, CNNs), las cuales tienen una limitada capacidad para ubicar de forma precisa las características de mayor relevancia en una imagen. Para superar estas limitaciones, nuestro estudio propone un modelo de aprendizaje profundo basado en la arquitectura de Transformadores de Visión (Vision Transformers, ViT) para detectar y clasificar las enfermedades tizón temprano y tizón tardío en las hojas de papa. En esta investigación se evidencia cómo las técnicas de aumento de datos, ajuste fino y aprendizaje por transferencia permiten mejorar el rendimiento del modelo. El conjunto de datos para entrenamiento y prueba fue tomado de la plataforma PlantVillage. El reporte de métricas de evaluación del modelo propuesto alcanza una exactitud de 99.18% y un puntaje F1 de 98.7%. Los resultados demuestran un alto nivel de predicción en las enfermedades foliares de papa y evidencian la eficiencia de los mecanismos de atención. Se concluye que el modelo se consolida como una herramienta innovadora y funcional para los agricultores.

Abstract This study evaluates the effectiveness of Recurrent Neural Networks (RNNs) and Transformer-based models in predicting the Air Quality Index (AQI). Accurate AQI prediction is critical for mitigating the significant health impacts of air pollution and plays a vital role in public health protection and environmental management. The research compares traditional RNN models, including Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) networks, with advanced Transformer architectures. Data were collected from a weather station in Cuenca, Ecuador, focusing on key pollutants such as CO,NO2,O3, PM2.5, and SO2. Model performance was assessed using Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and the Coefficient of Determination (R2). The findings reveal that the LSTM model achieved superior performance, with an R2 of 0.701, an RMSE of 0.087, and an MAE of 0.056, demonstrating superior capability in capturing temporal dependencies within complex datasets. Conversely, while Transformerbased models exhibited potential, they were less effective in handling intricate time-series data, resulting in comparatively lower accuracy. These results position the LSTM model as the most reliable approach for AQI prediction, offering an optimal balance between predictive accuracy and computational efficiency. This research contributes to improving AQI forecasting and underscores the importance of timely interventions to mitigate the harmful effects of air pollution.

Resumen Este estudio evalúa la eficacia de las redes neuronales recurrentes (RNN) y los modelos basados en transformadores para predecir el índice de calidad del aire (ICA). La investigación compara los modelos RNN tradicionales, incluidos los de memoria a corto y largo plazo (LSTM) y la unidad recurrente controlada (GRU), con arquitecturas avanzadas de transformadores. El estudio utiliza datos de una estación meteorológica en Cuenca, Ecuador, centrándose en contaminantes como CO,NO2,O3, PM2.5 y SO2. Para evaluar el rendimiento de los modelos, se utilizaron métricas clave como el error cuadrático medio (RMSE), el error absoluto medio (MAE) y el coeficiente de determinación (R2). Los resultados del estudio muestran que el modelo LSTM fue el más preciso, alcanzando un R2 de 0,701, un RMSE de 0,087 y un MAE de 0,056. Esto lo convierte en la mejor opción para capturar dependencias temporales en los datos de series temporales complejas. En comparación, los modelos basados en transformadores demostraron tener potencial, pero no lograron la misma precisión que los modelos LSTM, especialmente en datos temporales más complicados. El estudio concluye que el LSTM es más eficaz en la predicción del ICA, equilibrando tanto la precisión como la eficiencia computacional, o que podría ayudar en intervenciones para mitigar la contaminación del aire.

Abstract The early detection of diabetic retinopathy remains a critical challenge in medical diagnostics, with deep learning techniques in artificial intelligence offering promising solutions for identifying pathological patterns in retinal images. This study evaluates and compares the performance of three convolutional neural network (CNN) architectures ResNet-18, ResNet-50, and a custom, non-pretrained CNN using a dataset of retinal images classified into five categories. The findings reveal significant differences in the models’ ability to learn and generalize. The non-pretrained CNN consistently outperformed the pretrained ResNet-18 and ResNet-50 models, achieving an accuracy of 91 % and demonstrating notable classification stability. In contrast, ResNet-18 suffered severe performance degradation, with accuracy dropping from 70 % to 26 %, while ResNet-50 required extensive tuning to improve its outcomes. The non-pretrained CNN excelled in handling class imbalances and capturing complex diagnostic patterns, emphasizing the potential of tailored architectures for medical imaging tasks. These results underscore the importance of designing domain-specific architectures, demonstrating that model complexity does not necessarily guarantee better performance. Particularly in scenarios with limited datasets, well-designed custom models can surpass pre-trained architectures in diagnostic imaging applications.

Resumen La detección temprana de la retinopatía diabética representa un desafío crítico en el diagnóstico médico, donde el aprendizaje profundo dentro del campo de la inteligencia artificial emerge como una herramienta prometedora para optimizar la identificación de patrones patológicos en imágenes retinales. Este estudio evaluó comparativamente tres arquitecturas de redes neuronales convolucionales ResNet-18, ResNet-50 y una CNN personalizada o no-preentrenada para clasificar imágenes de retinopatía diabética en un conjunto de datos de imágenes agrupadas en cinco categorías, revelando diferencias significativas en su capacidad para aprender y generalizar. Los resultados demostraron que la arquitectura de red neuronal convolucional no-preentrenada superó consistentemente a los modelos preentrenados basados en ResNet-18 y ResNet-50, alcanzando una precisión del 91 % y una notable estabilidad en la clasificación. Mientras ResNet-18 mostró limitaciones severas, degradándose de un 70 % a un 26 % de precisión, y ResNet-50 requirió ajustes para mejorar su rendimiento, la CNN no preentrenada exhibió una capacidad sobresaliente para manejar el desbalance de clases y capturar patrones diagnósticos complejos. El estudio subraya la importancia de diseñar arquitecturas específicamente adaptadas a problemas médicos, destacando que la complejidad no garantiza necesariamente un mejor desempeño, y que un diseño cuidadoso puede superar modelos preentrenados en tareas de diagnóstico por imagen cuando la cantidad de datos con que se cuenta es limitada.

ABSTRACT This study analyzes Paraguay demographic dynamics from 2002 to 2022, highlighting the demographic transition and rapid urbanization, and their connections with economic, social, and territorial aspects. Utilizing a mixed-methods approach, which includes quantitative techniques such as correlation and regression analysis, and qualitative methods like documentary review, it examines the transformations in population and their implications for socioeconomic development. The study underscores the aging of the population and the unequal growth between urban and rural areas. Despite an increase in GDP per capita, significant levels of inequality persist. Investments in social spending have helped reduce poverty, though this trend was disrupted by the COVID-19 pandemic. Additionally, the study addresses the growth of the indigenous population, which has increased its share of the total population but continues to face challenges in accessing basic services such as health, education, and employment. The migration of indigenous peoples to urban areas has risen, presenting new challenges for their inclusion in the urban agenda and the creation of public policies that respect their identity and culture. The conclusion posits that demographic planning must include targeted policies to mitigate inequalities and promote equitable territorial development, capitalizing on the opportunities presented by Paraguay's demographic bonus and reducing regional disparities.

RESUMEN El estudio analiza la dinámica demográfica de Paraguay entre 2002 y 2022, destacando la transición demográfica y la urbanización acelerada, y su relación con aspectos económicos, sociales y territoriales. A través de un enfoque mixto, que incluye métodos cuantitativos como análisis de correlación y regresión, y cualitativos como revisiones documentales, se examinan las transformaciones poblacionales y sus implicancias para el desarrollo socioeconómico. Se destaca el envejecimiento de la población y el crecimiento desigual entre áreas urbanas y rurales. A pesar del aumento del PIB per cápita, persisten altos niveles de desigualdad. Las inversiones en gastos sociales han contribuido a reducir la pobreza, aunque la pandemia de COVID-19 interrumpió esta tendencia. El estudio también aborda el crecimiento de la población indígena, que ha aumentado su proporción en la población total, pero que sigue enfrentando desafíos en términos de acceso a servicios básicos como salud, educación y empleo. La migración de indígenas hacia áreas urbanas ha aumentado, lo que plantea nuevos retos para la inclusión en la agenda urbana y la formulación de políticas públicas que respeten su identidad y cultura. Se concluye que la planificación demográfica debe incluir políticas específicas para mitigar las desigualdades y promover un desarrollo territorial equitativo, aprovechando las oportunidades del bono demográfico paraguayo y reduciendo las disparidades entre regiones.

Abstract Introduction: This study examines the contagion patterns of intentional homicide in Mexico between 2016 and 2022, in the context of clashes between rival organized crime groups. Objective: To determine which of the two opposing hypotheses about the spread of homicides in Mexico has greater empirical support. We consider: a) the centrifugal hypothesis, which posits that organized crime groups can move their activities to new regions, spreading the conflict, and b) the centripetal hypothesis, which suggests that when one criminal organization attacks another in a different region, the resulting violence feeds back into the conflict in its region of origin. Methodology: Spatial regression techniques and modified spatial matrices are employed to assess these hypotheses. To define each spatial unit's neighbors, the disparity between victims' places of residence and death is utilized. Conclusions: Our analysis strongly supports the centrifugal hypothesis, albeit not entirely dismissing the centripetal perspective.

Resumen Introducción: este trabajo examina los patrones de contagio del homicidio doloso en México entre 2016 y 2022, en el contexto de los enfrentamientos entre grupos rivales del crimen organizado. Objetivo: determinar cuál de las dos hipótesis opuestas sobre la propagación de los homicidios en México cuenta con mayor soporte empírico. Consideramos: a) la hipótesis centrífuga, que postula que los grupos del crimen organizado pueden trasladar sus actividades a nuevas regiones, propagando el conflicto, y b) la hipótesis centrípeta, que sugiere que cuando una organización criminal ataca a otra en una región diferente, la violencia generada retroalimenta el conflicto en su región de origen. Metodología: utilizando técnicas de regresión espacial y matrices espaciales modificadas, examinamos estas hipótesis, con las relaciones de vecindad definidas por la diferencia entre los lugares de residencia y defunción de personas asesinadas con armas de fuego y explosivos. Conclusiones: nuestros resultados respaldan sólidamente la hipótesis centrífuga, aunque no se descarta por completo la hipótesis centrípeta.

Electricity demand continues to exceed supply in many sub-Saharan countries like South Africa, and frequent plant failures further reduce energy availability. To address this issue, it is essential to proactively predict plant failures and inform decisions on when to plan for outages. Given a myriad of prediction techniques, this study systematically analyzed various literature to provide a collective view of prediction approaches, their use cases, and context. Following the PRISMA guideline, relevant literature was searched using the Scopus database, and retrieved from the corresponding publisher sites. The selected studies focused on predicting the unplanned capability loss factor or the availability of power plants within the electricity industry domain. A thematic analysis was performed to identify emerging patterns related to current knowledge. Results revealed that prediction studies focus more on predicting availability than failure in coal-fired plants. The prediction horizon is mainly short-term, mostly in renewable plant. Artificial neural network, Bayesian analysis, and fuzzy rules are the prevalent technique found in most studies. Scholars and researchers can benefit from this study as it provided a simplified summary of power plant prediction techniques in a consolidated view. OPEN LICENSE: CC-BY

ABSTRACT: The objective of this study was to observe if there are differences in the remaining filling material between unfilled teeth using contemporary clinical microscopy techniques and the XP-endo® system. Ex vivo experimental study. 40 extracted single-root teeth were treated by a single operator using the mechanized instrumentation technique suggested by the manufacturer (FKG): XP ENDO© System. and the sealing of the root canals using the synchronous hydraulic technique with gutta-percha and TOTALFILL©BC sealer (FKG) bioceramic cement. Two groups were randomly divided, and a single operator performed the deobturation with the same protocol in both groups, differing only in the vision technique used, with clinical optical microscopy (CM) and with direct vision (SM). The deobturation technique included Gates glidden burs, ENDO© XP System, solvent (Endosolv©), and manual H files to finish until clinically no obturation remnants were felt or observed within the canal. The teeth were cut longitudinally buccolingually into two halves. All samples were coded, photographed and transferred to a computer to perform morphometric analysis. The surfaces of the MO and S/MO groups were compared, observing the differences between them. 29.4 % of remaining obturation (cement and/or gutta-percha) in the group deobturated without a microscope (SM) and 16.3 % in the group deobturated with a microscope (CM). There is a statistically significant difference in the percentage of remaining filling in the SM group compared to the CM group (p = 0.0198). Complete removal of cement or gutta-percha was not observed in either group. The use of the clinical microscope favors the removal of gutta-percha during endodontic retreatments.

RESUMEN: La endodoncia moderna ha tenido muchos avances para potenciar los resultados del tratamiento. Estudios sobre el impacto del uso de técnicas contemporáneas para la desobturación y retratamiento no quirúrgico constituye un campo de investigación emergente. El objetivo de este estudio fue observar si existen diferencias en el remanente de material de obturación entre dientes desobturados utilizando las técnicas contemporáneas de microscopía clínica y el sistema XP-endo®. Estudio experimental ex vivo. 40 dientes unirradiculares extraídos fueron tratados por un operador mediante la técnica de instrumentación mecanizada sugerida por el fabricante (FKG): Sistema XP ENDO©. y selladas mediante la técnica hidráulica sincrónica con gutapercha y cemento biocerámico TOTALFILL©BC sealer (FKG). La muestra se dividió aleatoriamente en 2 grupos; un operador realizó la desobturación con el mismo protocolo en ambos grupos diferenciándose sólo en la técnica de visión utilizada, microscopía óptica clínica, con microscopio (CM) o visión directa, sin microscopio (SM). La técnica de desobturación incluyó fresas Gates glidden, Sistema XP ENDO©, solvente (Endosolv©), y limas H manuales para finalizar hasta que clínicamente no se sintieran ni observaran remanentes de obturación dentro del canal. Los dientes se cortaron longitudinalmente en dos mitades en sentido vestibulolingual. Todas las muestras fueron codificadas, fotografiadas y analizadas morfométricamente. Se compararon las superficies de los grupos CM y SM, observando las diferencias entre ellas. Se observó un 29,4 %, de obturación remanente (cemento y/o gutapercha) en el grupo desobturado SM y 16,3 % en el grupo desobturado CM. Existe diferencia estadísticamente significativa en el porcentaje de obturación remanente del grupo SM en comparación con el grupo CM (p = 0,0198). En ninguno de los dos grupos se observó remoción completa de cemento o gutapercha. El uso del microscopio clínico favorece la remoción del material de obturación durante los retratamientos endodónticos.

ABSTRACT: ASD typically exhibit atypical development: alterations in executive brain functions such as social interaction, verbal and non-verbal communication, behavior, activities, and interests. Pediatric dentistry specialists may understand the background of these individuals' characteristics and be aware of existing tools to provide quality dental care tailored to their needs. The aim of this study is to identify psychoeducational strategies that facilitate adaptation to the dental environment and the application of preventive dentistry for children and adolescents with ASD. A systematic narrative review was conducted with searches in PubMed, Cochrane Library, Web of Science, and Wiley databases for articles published between 2015 and 2023. From a preliminary total, after applying appropriate filters, 19 articles were selected for this review. These interventions include Visual Pedagogy, pictograms, images, technology such as tablets and digital images, visual stories, SADE, PECS, and Sensory Therapy. Treatment with any of these aforementioned facilitative techniques is lengthy and requires multiple sessions both in the dental office and in brushing technique instruction to achieve success. There is a clear need for intersectoral collaboration between health and education sectors, particularly in preventive dentistry, to achieve cost-effective care, whether for the state or caregivers themselves, thereby avoiding costly and risky procedures like general anesthesia.

RESUMEN: Actualmente Trastorno del Espectro Autista (TEA) no se define como un solo trastorno, sino un conjunto de estos. Estos individuos tienen un desarrollo atípico: alteraciones en las funciones cerebrales ejecutivas como en la interacción social, comunicación verbal-no verbal y la conducta, actividades e intereses. El especialista en odontología pediátrica debe entender el trasfondo de las características de los individuos con este trastorno y conocer las herramientas existentes para proveer una atención odontológica de calidad adaptada a las necesidades de ellos. El objetivo de este estudio fue identificar las estrategias psicoeducativas facilitadoras de la adaptación del box dental y la aplicación de odontología preventiva en niños y adolescentes con TEA. Se realizó una revisión sistemática narrativa con una búsqueda en la base de datos Pubmed, Cochrane Library, Web of Science y Wiley, de artículos relacionados publicados entre los años 2015 y 2023. De un total preliminar, después de realizado los filtros correspondientes, se llegó a un total de 19 artículos seleccionados para esta revisión. Estas intervenciones incluyen Pedagogia Visual, pictogramas, imágenes, tecnología como tablets e imágenes digitales, historias visuales, SADE, PECS y terapia Sensorial. El tratamiento con cualquiera de las técnicas facilitadoras antes mencionadas son tratamientos largos que necesitan múltiples sesiones tanto en el box odontológico como en la instrucción de técnica de cepillado para lograr el éxito. Destaca la necesidad del trabajo intersectorial entre salud y educación, especialmente en el campo de la odontología preventiva, para lograr una atención menos costosa, ya sea para el Estado o para los propios cuidadores, evitando procedimientos riesgosos de elevado costo como es la atención bajo anestesia general.

Resumen Las enfermedades cardiovasculares se incrementan cada día en la población mundial y constituyen la primera causa de muerte. La situación actual evidencia que ocurren fallas en la comunidad después del alta médica que no propician una recuperación rápida y sostenible de esos enfermos. El artículo que se presenta tiene como objetivo socializar una concepción teórica de orientación físico-terapéutica para Cardiópatas Isquémicos Crónicos en la Fase III, en el que han sido utilizados como métodos teóricos el analítico-sintético para profundizar en los fundamentos teóricos, inductivo-deductivo para conocer en su esencia el proceso estudiado y deducir sus particularidades más específicas, el histórico-lógico para buscar los antecedentes de cómo ha sido abordada esta problemática anteriormente y el sistémico-estructural-funcional por el carácter de sistema que se otorgó a la concepción. Entre los métodos y técnicas empíricas se emplearon el análisis de documentos, que permitió el estudio de instrumentos implicados en el proceso, la observación y entrevista que hicieron posible acercarse al proceso en la práctica y el criterio de especialistas que permitió valorar la factibilidad e importancia de la concepción teórica aportada. Además, se utilizaron métodos matemático-estadísticos, fundamentalmente en el diagnóstico realizado previo a la creación de la concepción teórica de orientación físico-terapéutica para Cardiópatas Isquémicos Crónicos en la Fase III. Esta concepción teórica contribuye a la reinserción de estos pacientes al trabajo y a todas las actividades sociales, con un estilo de vida saludable y una conducta responsable. Así es posible reducir la mortalidad y la morbilidad por esta causa.

Abstract Cardiovascular diseases are increasing every day in the world population and are the first cause of death. The current situation shows that failures occur in the community after medical discharge that do not promote a quick and sustainable recovery of these patients. The article presented aims to socialize a theoretical conception of physical-therapeutic orientation for Chronic Ischemic Heart Patients in Phase III, in which the analytical-synthetic theoretical methods have been used to deepen the theoretical foundations, inductive-deductive to know in its essence the studied process and deduce its most specific particularities, the historical-logical to look for the background of how this problem has been addressed previously and the systemic-structural-functional due to the system character that was given to the conception. Among the empirical methods and techniques used were document analysis, which allowed the study of instruments involved in the process, observation and interviews that made it possible to approach the process in practice, and the criteria of specialists that allowed the assessment of the feasibility and importance of the theoretical concept provided. In addition, mathematical-statistical methods were used, fundamentally in the diagnosis carried out prior to the creation of the theoretical concept of physical-therapeutic orientation for Chronic Ischemic Heart Patients in Phase III. This theoretical concept contributes to the reintegration of these patients into work and all social activities, with a healthy lifestyle and responsible behavior. In this way, it is possible to reduce mortality and morbidity due to this cause.

Resumo As doenças cardiovasculares estão aumentando a cada dia na população mundial e são a principal causa de morte. A situação atual mostra que ocorrem falhas na comunidade após a alta médica que não favorecem uma recuperação rápida e sustentável desses pacientes. O objetivo deste artigo é socializar uma concepção teórica de orientação físico-terapêutica para Cardiopatas Isquêmicos Crônicos em Fase III, na qual os métodos teóricos analítico-sintéticos foram utilizados para aprofundar os fundamentos teóricos, indutivo-dedutivo para compreender a essência do processo estudado e deduzir suas particularidades mais específicas, histórico-lógico para buscar os antecedentes de como esse problema foi abordado anteriormente e sistêmico-estrutural-funcional devido ao caráter sistêmico dado à concepção. Entre os métodos e técnicas empíricos utilizados estão a análise de documentos, que permitiu o estudo dos instrumentos envolvidos no processo, a observação e as entrevistas, que possibilitaram a abordagem do processo na prática, e os critérios de especialistas, que permitiram avaliar a viabilidade e a importância da concepção teórica apresentada. Além disso, foram utilizados métodos matemático-estatísticos, fundamentalmente no diagnóstico realizado antes da criação da concepção teórica de orientação físico-terapêutica para Cardiopatas Isquêmicos Crônicos na Fase III. Essa concepção teórica contribui para a reintegração desses pacientes ao trabalho e a todas as atividades sociais com um estilo de vida saudável e um comportamento responsável. Dessa forma, é possível reduzir a mortalidade e a morbidade por essa causa.

RESUMEN El proceso de evaluación del desempeño de las personas que trabajan en proyectos de innovación tecnológica para la salud genera una gran cantidad de información, que condiciona la toma de decisiones oportuna en tiempo de ejecución y sirve como base de estudio para perfeccionar o corregir futuras estrategias de gestión. Cuando el volumen de información cuantitativa generado es muy alto, es difícil identificar la información verdaderamente importante para proyectos de este tipo. El objetivo de la investigación es diseñar un método para el análisis lingüístico de la evaluación de los recursos humanos de proyectos médicos. La investigación desarrolla mediante un enfoque de estudio mixto, de tipo retrospectivo y diseño experimental, de corte transversal. Se realizó un análisis documental para identificar las técnicas de Inteligencia Artificial abordadas por la ciencia para resolver problemas de análisis e interpretación de datos. Como resultado se obtuvo el diseño de un método basado en el resumen lingüístico de datos para la construcción de resúmenes lingüísticos a partir de la generación de reglas de asociación. El método fue corrido sobre una base de datos que almacena indicadores evaluativos diarios, sobre el desempeño de los recursos humanos de proyectos médicos. La sumarización lingüística de datos es un método de softcomputing que apoya la toma de decisiones extrayendo el conocimiento de grandes volúmenes de datos, no interpretables para los humanos sin ayuda computacional. El método propuesto, permitió identificar resúmenes lingüísticos que pueden servir de base para tomar decisiones sobre el desempeño general de los recursos humanos de un proyecto.

ABSTRACT The performance evaluation process of people working in technological innovation projects for health generates a large amount of information, which conditions timely decision-making at execution time and serves as a basis for study to improve or correct future management strategies. When the volume of quantitative information generated is very high, it is difficult to identify the truly important information for projects of this type. The objective of the research is to design a method for the linguistic analysis of the evaluation of human resources in medical projects. The research is developed through a mixed study approach, retrospective type and experimental design, cross-sectional. A documentary analysis was carried out to identify the Artificial Intelligence techniques addressed by science to solve data analysis and interpretation problems. As a result, a method based on the linguistic summary of data was designed for the construction of linguistic summaries from the generation of association rules. The method was run on a database that stores daily evaluative indicators on the performance of human resources in medical projects. Linguistic data summarization is a soft computing method that supports decision making by extracting knowledge from large volumes of data that are not interpretable by humans without computational assistance. The proposed method made it possible to identify linguistic summaries that can serve as a basis for making decisions about the overall performance of a project's human resources.

Abstract — The exponential increase in Internet traffic is mainly due to the proliferation of services such as audio and video streaming, the emergence of applications that require a lot of bandwidth to work optimally and generally the process of digitalization of services. In this context, bandwidth management plays a fundamental role, which translates into a better experience for users. Traffic congestion causes the exchange of information to become deficient, that is why techniques such as automatic bandwidth adjustment have been investigated, which manages the bandwidth according to the traffic demand, therefore in this document a study is made about the automatic bandwidth adjustment, the way in which Artificial Intelligence is integrated with computer networks, finally a comparison will be made of several machine learning methods, cataloged within supervised learning, carrying out several experiments determining that Random Forest is the most effective method to predict the automatic bandwidth adjustment, followed by Naive Bayes, Logistic Regression, and Support Vectorial Machine (SMV), on the other hand K -nearest neighbor (KNN) and neural network do not demonstrate considerable effectiveness, each experiment was carried out taking into account the Quality of Service (QoS).

Resumen El aumento exponencial del tráfico en Internet se debe principalmente a la proliferación de servicios como el streaming de audio y video, a la aparición de aplicaciones que requieren un alto ancho de banda para funcionar de manera óptima, y, en general, al proceso de digitalización de servicios. En este contexto, la gestión del ancho de banda desempeña un papel fundamental, ya que contribuye a una mejor experiencia para los usuarios. La congestión de tráfico genera que el intercambio de información sea ineficiente. Por ello, se han investigado técnicas como el ajuste automático de ancho de banda, que permite gestionar el ancho de banda según la demanda de tráfico. En este documento se realiza un estudio sobre el ajuste automático de ancho de banda, abordando cómo la Inteligencia Artificial se integra con las redes de computadoras. Además, se presenta una comparación de varios métodos de aprendizaje supervisado en machine learning. A través de diversos experimentos, se determinó que Random Forest es el método más efectivo para predecir el ajuste automático de ancho de banda, seguido por Naive Bayes, Regresión Logística y Support Vector Machine (SVM). En contraste, los métodos K-Vecinos Más Cercanos (KNN) y redes neuronales no demostraron una efectividad significativa. Cada experimento se realizó considerando la Calidad de Servicio (QoS).

Abstract — Urban driving worldwide is characterized by frequent vehicle idling due to traffic congestion, which significantly impacts fuel consumption and vehicle emissions. While strategies such as eco-driving techniques and start-stop systems have been studied extensively in various regions, limited research has been conducted to assess their effects in Latin America. This study evaluates the impact of idling, traffic, and ecodriving on fuel consumption and well-to-wheel (WTW) CO₂ emissions in urban taxi operations under real traffic conditions in Ecuador. Real-world driving data were collected using on-board diagnostics (OBD). A key innovation of this research is the assessment of alternative scenarios, with reduced idling times and power demand, based on the Vehicle Specific Power (VSP) approach. As result, five scenarios were examined: baseline, eco-driving, low traffic, start-stop technology, and a combined scenario. The results shows that urban driving resulted in the highest WTW CO₂ emissions (354 gCO₂/km) compared with rural and highway driving. The combined scenario, which merges lower power demand with start-stop technology, achieved the greatest improvements, reducing WTW CO₂ emissions and fuel consumption by 15% compared to the baseline scenario. Annually, the combined scenario could avoid 3.68 tons of CO₂ emitted per vehicle and fuel savings of 870 USD. These findings underscore the potential of ecodriving and start-stop technology in reducing fuel consumption and emissions to mitigate the environmental impact of road transportation.

Resumen — La conducción urbana a nivel mundial se caracteriza por el frecuente tiempo en ralentí de los vehículos, debido a la congestión del tráfico. Esto impacta significativamente en el consumo de combustible y las emisiones de los vehículos. Si bien se han estudiado ampliamente estrategias como las técnicas de conducción ecológica y los sistemas start-stop en varias regiones, se ha realizado poca investigación para evaluar sus efectos en América Latina. Este estudio evalúa el impacto del ralentí, el tráfico y la conducción ecológica en el consumo de combustible y las emisiones de CO₂ de pozo a rueda (WTW) en las operaciones de taxis urbanos bajo condiciones de tráfico real en Ecuador. Se recopilaron datos de conducción real utilizando diagnóstico a bordo (OBD). Una innovación clave de esta investigación es la evaluación de escenarios alternativos, con tiempos ralentí y demanda de potencia reducidos, basada en el enfoque de Potencia Específica del Vehículo (VSP). Como resultado, se examinaron cinco escenarios: línea base, conducción ecológica, bajo tráfico, tecnología start-stop, y un escenario combinado. Los resultados muestran que la conducción urbana resultó en las mayores emisiones de CO₂ WTW (354 gCO₂/km) en comparación con la conducción rural y en carretera. El escenario combinado, que fusiona una menor demanda de potencia con la tecnología start-stop, logró mayores mejoras, reduciendo las emisiones de CO₂ WTW y el consumo de combustible en un 15 % en comparación con el escenario base. Anualmente, el escenario combinado podría evitar 3.68 toneladas de CO₂ emitidas por vehículo y ahorrar 870 USD en combustible. Estos hallazgos subrayan el potencial de la conducción ecológica y la tecnología de arranque y parada para reducir el consumo de combustible y las emisiones, contribuyendo a mitigar el impacto ambiental del transporte por carretera.