Abstract: The present work focuses on the optimization of maximum power tracking (MPPT) in photovoltaic systems by employing a new technique based on linear regression. The main purpose is to develop an MPPT algorithm using linear regression techniques, which involves identifying and tracking the maximum power point of solar panels more accurately. The proposed algorithm is developed in MATLAB/Simulink software and validated through experimental tests. Subsequently, the application of the algorithm is extended to an electrical network modeled and simulated in HYPERSIM software, this tool allows a more detailed analysis of the instantaneous dynamics of electrical and control variables in complex systems when varying factors such as temperature and irradiation. The innovative contribution of this work is not only limited to the improvement of MPPT algorithms in photovoltaic systems. It is highlighted that, although the term MPPT is mainly associated with solar PV, the optimization of available power is also relevant for other renewable energy sources. Optimizing the conversion of solar energy into usable electricity not only increases the cost-effectiveness and sustainability of these systems, but also highlights the key role in the transition to a more sustainable electricity supply. Abstract (MPPT techniques accurately MATLABSimulink MATLAB Simulink tests Subsequently irradiation that PV sources costeffectiveness cost effectiveness supply

Resumen: El presente trabajo se enfoca en la optimización del seguimiento de máxima potencia (MPPT) en sistemas fotovoltaicos mediante el empleo de una nueva técnica basada en regresión lineal. El propósito principal es desarrollar un algoritmo de MPPT que utilice técnicas de regresión lineal, lo que implica identificar y seguir con mayor exactitud el punto de máxima potencia de los paneles solares. El algoritmo propuesto se desarrolla en el software MATLAB/Simulink, validándose a través de pruebas experimentales. Posteriormente, se extiende la aplicación del algoritmo a una red eléctrica modelada y simulada en el software HYPERSIM, esta herramienta permite un análisis más detallado de la dinámica instantánea de las variables eléctricas y de control en sistemas complejos al variar factores como la temperatura e irradiación. La contribución innovadora de este trabajo no solo se circunscribe a la mejora de los algoritmos de MPPT en sistemas fotovoltaicos. Se destaca que, aunque el término MPPT se asocie principalmente con la energía solar fotovoltaica, la optimización de la potencia disponible también es relevante para otras fuentes de energía renovable. La optimización de la conversión de energía solar en electricidad utilizable no solo aumenta la rentabilidad y sostenibilidad de estos sistemas, sino que también destaca el papel fundamental en la transición hacia un suministro eléctrico más sostenible. Resumen (MPPT lineal solares MATLABSimulink MATLAB Simulink MATLAB/Simulink experimentales Posteriormente HYPERSIM irradiación fotovoltaica renovable sostenible

The planning, monitoring, and evaluation of food and nutrition actions depend on reliable estimates based on adequate anthropometric data. The study aimed to analyze the quality of anthropometric data of children aged under 5 years in the Brazilian National Food and Nutrition Surveillance System (SISVAN) from 2008 to 2020. The sample comprised 23,453,620 children aged under 5 years. Initially, we evaluated the distribution of missing values and values outside the spectrum of the instrument, and calculated the digit preference index for weight and height. The nutritional indexes height for age (HAZ), weight for age (WAZ), and body mass index for age (BAZ) were calculated according to the World Health Organization 2006 child growth standards. Then, we identified the biologically implausible values (BIV) and calculated the standard deviation (SD) of the nutritional indexes. For each municipality, we calculated the mean and SD of HAZ and WAZ; and plotted the SD values as a function of the mean. In all Federative Units, the digit preference index reached a minimum value of 80 for height and 20 for weight. For the three nutritional indexes, there was a reduction in the frequency of BIV in the 2008-2020 period. Even after the exclusion of BIV, we identified high variability for the three nutritional indexes. The indicators evaluated showed low quality of measurement, especially in the North and Northeast regions. Our results indicate insufficient quality of anthropometric data in children aged under 5 years, and reinforce the need to invest in actions to improve the collection and recording of anthropometric information.

La planificación, monitoreo y evaluación de acciones de alimentación y nutrición dependen de estimaciones confiables realizadas a partir de datos antropométricos de calidad adecuada. El objetivo del estudio fue analizar la calidad de datos antropométricos de niños menores de 5 años en el Sistema de Vigilancia Alimentaria y Nutricional (SISVAN) entre los años 2008 y 2020. La muestra se compuso de 23.453.620 niños menores de 5 años. Al principio, evaluamos la distribución de valores faltantes y de valores fueras del espectro del equipo, y calculamos el índice de preferencia de dígito para peso y altura. Los índices nutricionales altura para edad (A-E), peso para edad (P-E) e índice de masa corporal para edad (IMC-E) se calcularon utilizando el patrón de crecimiento de la Organización Mundial de la Salud de 2006. Luego, indicamos los valores biológicamente inverosímiles (VBI) y calculamos la desviación estándar (DE) de los índices nutricionales. Para cada municipio, calculamos la media y la DE de A-E y P-E; y representamos los valores de DE en función de la media. En todas las Unidades Federativas, el índice de preferencia de dígito alcanzó el valor mínimo de 80 para altura y 20 para peso. Para los tres índices nutricionales, hubo una disminución de la frecuencia de VBI entre los años de 2008 y 2020. Incluso tras excluir los VBI, identificamos una alta variabilidad para los tres índices nutricionales. Los indicadores evaluados demostraron una baja calidad de medición, sobre todo en las regiones Norte y Nordeste. Nuestros resultados indican una calidad insuficiente de datos antropométricos en niños menores de 5 años y fortalecen la necesidad de inversión en acciones para mejorar la recolección y registro de las informaciones antropométricas.

O planejamento, o monitoramento e a avaliação das ações de alimentação e nutrição dependem de estimativas confiáveis realizadas a partir de dados antropométricos de qualidade adequada. O objetivo deste estudo foi analisar a qualidade de dados antropométricos de crianças menores de 5 anos no Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (SISVAN) no período de 2008 a 2020. A amostra compreendeu 23.453.620 crianças menores de 5 anos. Inicialmente, avaliamos a distribuição de valores faltantes e de valores fora do espectro do equipamento e calculamos o índice de preferência de dígito para peso e altura. Os índices nutricionais altura para idade (A-I), peso para idade (P-I) e índice de massa corporal para idade (IMC-I) foram calculados com a utilização do padrão de crescimento da Organização Mundial da Saúde, de 2006. Em seguida, sinalizamos os valores biologicamente implausíveis (VBI) e calculamos o desvio padrão (DP) dos índices nutricionais. Para cada município, calculamos a média e o DP de A-I e P-I e plotamos os valores de DP em função da média. Em todas as Unidades Federativas, o índice de preferência de dígito alcançou valor mínimo de 80 para altura e 20 para peso. Para os três índices nutricionais, houve redução da frequência de VBI no período de 2008 a 2020. Mesmo após a exclusão dos VBI, identificamos elevada variabilidade para os três índices nutricionais. Os indicadores avaliados demonstraram baixa qualidade da mensuração principalmente nas regiões Norte e Nordeste. Nossos resultados indicam qualidade insuficiente dos dados antropométricos em crianças menores de 5 anos e reforçam a necessidade de investimento em ações para o aprimoramento da coleta e do registro das informações antropométricas.

Resumo: O Estudo da Mortalidade Materna conduz uma investigação hospitalar dos óbitos maternos ocorridos em 2020/2021 nas maternidades amostradas na pesquisa Nascer no Brasil II, com os seguintes objetivos: estimar o sub-registro da mortalidade materna e calcular um fator de correção e a razão de mortalidade materna (RMM) corrigida; validar as causas de mortalidade materna informadas na declaração de óbito (DO); e analisar os fatores associados à mortalidade materna. O Nascer no Brasil II inclui aproximadamente 24.255 puérperas distribuídas em 465 hospitais públicos, privados e mistos com ≥ 100 partos de nascidos vivos/ano nas cinco macrorregiões do país. Os dados do Estudo da Mortalidade Materna serão preenchidos utilizando o mesmo questionário do Nascer no Brasil II, a partir da consulta aos prontuários hospitalares. Obstetras treinados preencherão uma nova DO (DO refeita) a partir de análise independente desse questionário, comparando aos dados oficiais. A base de dados dos óbitos investigados será relacionada com os óbitos constantes no Sistema de Informações sobre Mortalidade do Ministério da Saúde, permitindo a estimativa do sub-registro e cálculo da RMM corrigida. Para o cálculo da confiabilidade das causas de morte, serão utilizados os testes kappa e kappa ajustado à prevalência com intervalo de 95% de confiança. Um estudo de caso-controle para estimar os fatores de risco para mortalidade materna será desenvolvido com os óbitos investigados (casos) e os controles obtidos na pesquisa Nascer no Brasil II, utilizando-se modelos de regressão logística múltipla condicional. Espera-se contribuir para a correção do sub-registro da mortalidade materna e para a melhor compreensão dos fatores determinantes da persistência de RMM elevada no Brasil.

Resumen: El Estudio de Mortalidad Materna evalúa las muertes maternas ocurridas en 2020-2021 en las muestras de maternidades del encuesta Nacer en Brasil II con los objetivos de estimar el subregistro de mortalidad materna y calcular el factor de corrección y la tasa de mortalidad materna corregida (TMM); validar las causas de mortalidad materna reportadas en el certificado de defunción (CD); y analizar los factores asociados a la mortalidad materna. La Nacer en Brasil II incluye aproximadamente 24.250 mujeres puerperales, distribuidas en 465 hospitales públicos, privados y mixtos con ≥ 100 nacidos vivos/año en las cinco macrorregiones de Brasil. Los datos de Estudio de Mortalidad Materna se completarán con la información del cuestionario Nacer en Brasil II a partir de una búsqueda de los registros médicos hospitalarios. Los obstetras capacitados completarán un nuevo CD (CD rehecho) desde un análisis independiente de este cuestionario, comparándolo con los datos oficiales. La base de datos de muertes investigadas se relacionará con las muertes que constan en el Sistema de Informaciones sobre la Mortalidad del Ministerio de Salud para permitir la estimación del subregistro y el cálculo de la TMM corregida. Para calcular la exactitud de las causas de muerte, se utilizarán las pruebas kappa y kappa ajustada a la prevalencia con un intervalo de 95% de confianza. Un estudio de casos y controles se aplicará para estimar los factores de riesgo de las mortalidad materna con las muertes investigadas (casos) y los controles obtenidos en el estudio Nacer en Brasil II utilizando modelos de regresión logística múltiple condicional. Se espera que este estudio pueda contribuir a la corrección del subregistro de la mortalidad materna y a una mejor comprensión de los determinantes de la persistencia de alta TMM en Brasil.

Abstract: The Maternal Mortality Study conducts a hospital investigation of maternal deaths that occurred in 2020/2021 in the maternity hospitals sampled by the Birth in Brazil II survey, with the following objectives: estimate the maternal mortality underreporting; calculate a correction factor and the corrected (MMR); validate the causes of maternal mortality reported in the death certificate (DC); and analyze the factors associated with maternal mortality. The Birth in Brazil II includes approximately 24,250 puerperal women distributed in 465 public, private, and mixed hospitals with ≥ 100 live births/year in the five macroregions of Brazil. The Maternal Mortality Study data will be completed using the same Birth in Brazil II questionnaire, from the consultation of hospital records. Trained obstetricians will fill out a new DC (redone DC) from independent analysis of this questionnaire, comparing it to official data. The database of the investigated deaths will be related to the deaths listed in the Mortality Information System of the Brazilian Ministry of Health, allowing the estimation of underreporting and calculation of the corrected MMR. To calculate the reliability of the causes of death, the kappa test and prevalence-adjusted kappa with 95% confidence interval will be used. A case-control study to estimate the risk factors for maternal mortality will be developed with the investigated deaths (cases) and the controls obtained in the Birth in Brazil II survey, using conditional multiple logistic regression models. We expect this research to contribute to the correction of the underreporting of maternal mortality and to a better understanding of the determinants of the persistence of a high MMR in Brazil.

Objective: the investigation of physical, lifestyle and socioeconomic features that may be associated with the occurrence of prostate cancer in Brazil. Methods: a microdata base referring to the 2019 National Health Survey in Brazil was used, with the selection of 42,799 male individuals; this group was analyzed using statistical methods and machine learning modeling (logistic regression and decision tree). Results: the models applied allowed us to identify with a good level of accuracy individuals with prostate cancer diagnosis (DCP), in addition to groups with specific features more strongly associated with such a disease. Conclusion: the models indicate a significant influence of socioeconomic, physical and dietary factors on the frequency of DCP in the analyzed group. The high level of accuracy and sensitivity of the models demonstrates the potential of machine learning methods for predicting DCP.

Objetivo: investigar características físicas, de estilo de vida y socioeconómicas que pueden estar asociadas con la aparición de cáncer de próstata en Brasil. Métodos: se utilizó una base de microdatos referente a la Encuesta Nacional de Salud de 2019, con la selección de 42.799 individuos del sexo masculino; este grupo fue analizado mediante métodos estadísticos y modelado de machine learning (regresión logística y árbol de decisión). Resultados: los modelos aplicados permitieron identificar con buen nivel de exactitud a los individuos con diagnóstico de cáncer de próstata (DCP), además de grupos con características específicas más fuertemente asociadas a esta enfermedad. Conclusión: los modelos indican influencia significativa de factores socioeconómicos, físicos y dietéticos sobre la frecuencia de DCP en el grupo analizado. El alto nivel de exactitud y sensibilidad de los modelos demuestra el potencial de los métodos de machine learning para predecir la DCP.

Objetivo: investigar características físicas, de hábitos de vida e socioeconômicas que podem estar associadas à ocorrência de câncer de próstata no Brasil. Métodos: uma base de microdados referente à Pesquisa Nacional de Saúde 2019 foi utilizada, com a seleção de 42.799 indivíduos do sexo masculino; este grupo foi analisado por meio de métodos estatísticos e modelagem por machine learning (regressão logística e árvore de decisão). Resultados: os modelos aplicados permitiram identificar com bom nível de acurácia os indivíduos que receberam o diagnóstico de câncer de próstata (DCP), além de grupos com características específicas mais fortemente associados a esta doença. Conclusão: os modelos indicam uma influência significativa de fatores socioeconômicos, físicos e alimentares na frequência de DCP no grupo analisado. O alto nível de acurácia e sensibilidade dos modelos demonstra o potencial dos métodos de machine learning para a previsão de DCP.

RESUMEN Durante el transcurso de la colangitis biliar primaria se puede desarrollar compromiso intersticial pulmonar: neumonía organizada, fibrosis intersticial, neumonía intersticial linfoide, neumonía intersticial no específica. A pesar de que el diagnóstico de colangitis biliar primaria usualmente precede a las manifestaciones pulmonares, puede ocurrir lo inverso. La frecuencia de enfermedad intersticial en pacientes con colangitis biliar primaria no es conocida con exactitud. Puede estar o no asociada a otras enfermeda des del tejido conectivo; por lo tanto, es necesario realizar una búsqueda sistemática de estas y de las manifestaciones pulmonares de dicha entidad. Presentamos el caso de una paciente con diagnóstico previo de colangitis biliar primaria, la cual desarrolla durante el curso de su enfermedad, afectación pulmonar intersticial.

ABSTRACT During the course of PBC, interstitial lung involvement may develop: organizing pneu monia, interstitial fibrosis, lymphoid interstitial pneumonia, or non-specific interstitial pneumonia. Although the diagnosis of PBC usually precedes pulmonary manifestations, the opposite can occur. The frequency of interstitial disease in patients with PBC is not exactly known. It may or may not be associated with other connective tissue diseases; therefore, it is necessary to carry out a systematic search of these diseases and the pulmonary manifestations of this entity. We present the case of a patient with a previ ous diagnosis of PBC, who developed interstitial lung involvement during the course of the disease.

RESUMEN Durante el transcurso de la colangitis biliar primaria se puede desarrollar compromiso intersticial pulmonar: neumonía organizada, fibrosis intersticial, neumonía intersticial linfoide, neumonía intersticial no específica. A pesar de que el diagnóstico de colangitis biliar primaria usualmente precede a las manifestaciones pulmonares, puede ocurrir lo inverso. La frecuencia de enfermedad intersticial en pacientes con colangitis biliar primaria no es conocida con exactitud. Puede estar o no asociada a otras enfermedades del tejido conectivo; por lo tanto, es necesario realizar una búsqueda sistemática de estas y de las manifestaciones pulmonares de dicha entidad. Presentamos el caso de una paciente con diagnóstico previo de colangitis biliar primaria, la cual desarrolla durante el curso de su enfermedad, afectación pulmonar intersticial.

ABSTRACT During the course of PBC, interstitial lung involvement may develop: organizing pneumonia, interstitial fibrosis, lymphoid interstitial pneumonia, or non-specific interstitial pneumonia. Although the diagnosis of PBC usually precedes pulmonary manifestations, the opposite can occur. The frequency of interstitial disease in patients with PBC is not exactly known. It may or may not be associated with other connective tissue diseases; therefore, it is necessary to carry out a systematic search of these diseases and the pulmonary manifestations of this entity. We present the case of a patient with a previous diagnosis of PBC, who developed interstitial lung involvement during the course of the disease.

Abstract University dropout has a detrimental impact on numerous students; this phenomenon may be associated with personal issues, economic constraints, and other factors. Given this situation, the importance of developing a predictive model for such cases arises. To achieve this, Machine Learning techniques were proposed and employed, including Logistic Regression, Naive Bayes, Multilayer Perceptron Neural Network, Decision Tree, Support Vector Machine, and Random Forest. A dataset was selected and underwent data cleaning, addressing missing values and outliers. Subsequently, records with the 'Enrolled' outcome variable were removed, focusing solely on 'Dropout' and 'Graduate' categories. Each model was trained and tested using cross-validation with folds. Ultimately, they were compared based on accuracy, precision, and recall metrics, leading to the conclusion that Logistic Regression is the technique that yields the best results for predicting university dropout in the considered dataset.

Resumen La deserción universitaria afecta negativamente a muchos estudiantes, este suceso puede estar relacionado con problemas personales, cuestiones económicas, entre otros. Ante tal situación surge la importancia de desarrollar una forma de predecir estos casos, para esto se propuso el uso de técnicas de Machine Learning, las utilizadas fueron Regresión Logística, Naive Bayes, Red Neuronal Perceptrón Multicapa, Árbol de Decisión, Support Vector Machine y Random Forest; se seleccionó un Dataset, que pasó por una limpieza de datos, se corrigieron los datos faltantes y los valores atípicos; luego se eliminaron los registros cuya variable de salida era Matriculado, centrándose en los tipos Abandono y Graduado. Cada modelo fue entrenado y probado mediante validación cruzada con pliegues, finalmente, se compararon en función de métricas de precisión, exactitud y exhaustividad, donde se concluyó que la Regresión Logística es la técnica que mejores resultados proporciona para predecir la deserción universitaria en el dataset considerado.

Abstract: One of the main public health problems is child malnutrition, since it negatively affects the individual throughout his life, limits the development of society and makes it difficult to eradicate poverty. The first objective of this research is to apply data mining techniques for preprocessing, cleaning, reduction and transformation to a data lake that has allowed analyzing anemia in children under 5 years of age, the second objective is to apply Machine Learning algorithms to obtain the best model to predict anemia in children under 5 years of age. The data set was extracted from the open data platform of the government of Peru that corresponds to South Lima, North Lima, East Lima, Central Lima and rural Lima, which collected a total of 138,369 instances and 36 variables of which 30 are categorical and 6 numeric, being an unbalanced data set. In order to obtain the best predictor variables, the Anova F-test and Chi Square filters were used, and it was possible to reduce them to 10 variables, cases were also carried out without considering one of the filters and both filters.To find the best prediction model, the algorithms have been tested: decision tree, logistic regression, K nearest neighbors, random forest and naive bayes. As a result, we show that the best algorithm to predict anemia in children under 5 years of age is the Naive Bayes algorithm with the highest recall of 74%, precision of 43% and accuracy of 70%.

Resumen: Uno de los principales problemas de salud pública es la desnutrición infantil, ya que afecta negativamente al individuo a lo largo de su vida, limita el desarrollo de la sociedad y dificulta la erradicación de la pobreza. El objetivo de esta investigación es aplicar técnicas de minería de datos para el preprocesamiento, limpieza, reducción y transformación a un lago de datos que ha permitido analizar la anemia en niños menores de 5 años, asimismo, se ha aplicado algoritmos de Machine Learning para obtener el mejor modelo que permita predecir la anemia en niños menores de 5 años. El conjunto de datos fue extraído de la plataforma datos abiertos del gobierno del Perú que corresponde a Lima sur, Lima Norte, Lima Este, Lima Centro y Lima rural que se juntaron en total 138369 instancias y 36 variables, de la cuales 30 son categóricas y 6 numéricas, siendo un conjunto de datos desequilibrado. Para poder obtener las mejores variables predictoras se utilizó los filtros Anova F-test y Chi Cuadrado y se logró reducir a 10 variables, también se realizó casos sin considerar uno de los filtros y ambos filtros. Para buscar el mejor modelo de predicción se ha probado los algorítmicos: árbol de decisión, regresión logística, K vecinos más cercanos, bosque aleatorio y Naive bayes. Como resultado mostramos que el mejor algoritmo que permite predecir la anemia en niños menores de 5 años es el Naive Bayes con mayor recall de 74 %, precisión de 43% y exactitud del 70 %.

Resumen Este estudio explora la validez factorial del Instrumento de Tamizaje del Espectro Autista-ITEA para identificación de autismo en niños y adolescentes escolares de Ecuador. El estudio psicométrico analiza la validez y fiabilidad, así como la consistencia interna de los ítems de la escala. La muestra consistió de 848 personas autistas y 350 sin esta condición, que asisten al sistema educativo formal en edades comprendidas entre los 4 a 17 años de edad. El Análisis Factorial Confirmatorio muestra que el modelo de ajuste del ITEA se comporta de manera adecuada para la población ecuatoriana, corroborado por medio de un modelo de cuatro factores de primer orden y un factor aglutinador general de segundo orden con 32 ítems, de hecho, los indicadores de ajuste absoluto, relativos y basados en la no centralidad así lo confirman. Además, de que la escala es altamente fiable en términos de consistencia interna con ω= .92 [.91 - .93], ya que permite obtener mayor precisión en la evaluación del constructo estudiado. En conclusión, las evidencias de validez factorial y fiabilidad muestran que el ITEA en su modelo estructural se ajusta adecuadamente para el tamizaje de autismo en escolares de 4 a 17 años del Ecuador. Según el Support Vector Machines (SVM), que permite conocer la exactitud de cada ítem evaluado, el conjunto de 42 ítems llegó a un 89.04%. El análisis mediante la Request for Evidence (RFE) mostró que, para aumentar el nivel de exactitud del instrumento, 31 ítems superaron el valor global. En cuanto a las 7 categorías (lenguaje, comunicación, competencias sociales, afectividad, procesamiento de la información, inflexibilidad y sensopercepción) evaluadas, según el algoritmo SVM con kernel “rbf” se obtuvo un valor de 89.387%. Datos que muestran la capacidad del ITEA para mostrar características específicas para identificar el autismo.

Abstract This study explores factorial validity of the Autism Spectrum Screening Test (ITEA) for the identification of autism in schooled children and adolescents in Ecuador. The psychometric study analyzes the validity and reliability, as well as internal consistency of the elements of the scale. The sample consisted of 848 autistic people, and 350 non-autistic, of ages between 4 and 17 years old, who attended regular schools. The Confirmatory Factor Analysis shows that the ITEA adjustment model behaves adequately for the Ecuadorian population, corroborated by means of a model of four first-order factors and a second-order general agglutinating factor with 32 items, in fact, the absolute, relative, and non-centrality-based fit indicators confirm this. In addition, the scale is highly reliable in terms of internal consistency with ω= .92 [.91 - .93], since it allows obtaining greater precision in the evaluation of the studied construct. It can be concluded that evidence of factorial validity and reliability show that the ITEA, in its structural model, is adequately adjusted for the screening of autism in schooled children with ages between 4 to 17 years old in Ecuador. According to Support Vector Machines (SVM), which allows information regarding the accuracy of each evaluated item, the set of 42 items reached 89.04% Analysis using the Request for Evidence test (RFE) showed that, in order to increase the accuracy level of ITEA, 31 items exceeded the global value. Regarding the 7 categories evaluated (language, communication, social skills, affectivity, information processing, inflexibility, and sensory perception), a value of 89.387% was obtained, according to the SVM algorithm with “rbf” kernel. The data shows the ability of ITEA to show specific characteristics to identify autism.

Resumen Introducción y objetivo. Para obtener buenos resultados en reconstrucción mamaria autóloga con colgajo de dorsal ancho se requiere verificar la presencia de una vascularización tóracodorsal adecuada. En el presente trabajo evaluamos la aportación de la ecografía Doppler-Dúplex para la localización de la arteria torácodorsal, previa a la reconstrucción mamaria diferida con colgajo de dorsal ancho. Material y método. Revisión de 51 pacientes con antecedentes de cirugía axilar por cáncer de mama candidatas a reconstrucción diferida con colgajo homolateral del músculo dorsal ancho. La exploración ecográfica la realizó un solo radiólogo utilizando la modalidad ecográfica Doppler-Dúplex. Resultados. Entre las 51 pacientes, se localizó la arteria tóracodorsal mediante ecografía en 39 casos (76.47%). En 12 casos no se pudo localizar o bien su identificación resultó dudosa. Entre estos 12 casos, en 8 se realizó angio-tomografía computarizada o bien angio-resonancia magnética que identificaron la arteria en 5 casos. En los otros 3, las pacientes rechazaron las exploraciones y no se sometieron a reconstrucción mediante la técnica estudiada o bien no se reconstruyeron Se dispone de datos confirmados en 47 casos, entre los cuales no se ha visualizado vascularización tóracodorsal en 3 casos, lo que supone un 6.38%. Los parámetros diagnósticos resultantes fueron: sensibilidad 88.63%; especificidad 100%; valor predictivo positivo 100%;y valor predictivo negativo 37.50%, con una exactitud del 89.36%. Conclusiones. En base a nuestra experiencia podemos concluir que, siempre que se disponga de la experiencia y los medios técnicos adecuados, la ecografía Doppler-Dúplex debería ser el primer procedimiento a utilizar para la evaluación de la vascularización tóracodorsal. y en el caso de no reunir tales requisitos o bien si la ecografía fuera dudosa/negativa, realizar otros métodos como la angio-tomografía computarizada o la angio-resonancia magnética.

Abstract Background and objective. To obtain good results with autologous latissimus dorsi flap in breast reconstruction it's necessary to verify the presence of adequate thoracodorsal vascularity. In this paper we evaluate the contribution of Doppler-Duplex ultrasound for the localization of the thoracodorsal vessels prior to delayed breast reconstruction with a dorsal fap. Methods. Review of 51 patients with a history of axillary surgery for breast cancer, candidates for delayed breast reconstruction with an ipsilateral flap of the latissimus dorsi muscle. The ultrasound examination was performed by a single radiologist using the Doppler-Duplex ultrasound modality. Results. Among the 51 patients, the thoracodorsal artery was located by ultrasound in 39 cases (76.47%). In 12 cases it could not be located or its identification was doubtful. Among these 12 cases, 8 underwent computed tomography angiography or magnetic resonance angiography, which identified the artery in 5 cases. In the remaining 3 cases the patients refused such examinations and did not undergo reconstruction. Confirmed data are available in 47 cases, among which thoracodorsal vasculature was not visualized in 3 cases, which represents 6.38%, The resulting diagnostic parameters were: sensitivity 88.63%; specificity 100%; positive predictive value 100%; and negative predictive value 37.50%, with an accuracy of 89.36%. Conclusions. From our experience we can conclude that,when the appropriate experience and equipment are available, Doppler-Duplex ultrasound should be the first procedure to be used for the evaluation of the thoracodorsal vasculature. And in the case of not meeting these requirements or the ultrasound was doubtful/negative, perform other methods such as computed tomography angiography or magnetic resonance angiography.

Abstract Introduction: An accurate, simple, precise, rapid, economic and reproducible reverse-phase high-performance liquid chromatography method was developed and validated for the estimation of Esomeprazole (ESO) in bulk and tablet dosage form. Method: The separation was carried out on Finepak SIL C18T-5 column (250 × 4.6 mm, 5.0 µm i. d.) using potassium dihydrogen phosphate buffer (0.025M): ACN (20:80 v/v) and at a flow rate of 1.0 mL/min. using UV detector at 302 nm with a run time of 10 min. The method was validated for accuracy for linearity, accuracy, precision, limit of detection (LOD), limit of quantification (LOQ) and robustness. Results: The standard calibration curve was linear with R2 = 0.995. LOD and LOQ obtained for esomeprazole were 0.0001 and 0.0004 µg/mL respectively. The method was found robust for possible changes. Results of analysis of other parameters were also tested and validated as per ICH guidelines and recovery studies confirmed the accuracy of the proposed method. validation studies showed that the developed HPLC method is simple, reproducible, rapid, precise and reliable. The high recovery and low relative standard deviation confirm the suitability of the developed method for the determination of esomeprazole in the tablet dosage form. Conclusion: This method may be used as a more convenient and efficient option for the analysis of esomeprazole to establish the quality of the substance during routine analysis with consistent and reproducible results.

Resumen Introducción: Se desarrolló y validó un método de cromatografía líquida de alta resolución de fase reversa exacto, simple, preciso, rápido, económico y reproducible para la estimación de esomeprazol (ESO) en forma de dosificación a granel y en tabletas. Método: La separación se llevó a cabo en columna Finepak SIL C18T-5 (250 × 4,6 mm; 5,0 µm i.d.) utilizando tampón fosfato dihidrógeno de potasio (0,025 M): ACN (20:80 v/v) y a un caudal de 1,0 ml/min. utilizando un detector UV a 302 nm con un tiempo de ejecución de 10 min. El método fue validado para exactitud de linealidad, exactitud, precisión, límite de detección (LOD), límite de cuantificación (LOQ) y robustez. Resultados: La curva de calibración estándar fue lineal con R2 = 0,995. El LOD y el LOQ obtenidos para esomeprazol fueron 0,0001 y 0,0004 µg/mL respectivamente. El método se encontró robusto para posibles cambios. Los resultados del análisis de otros parámetros también se probaron y validaron según las pautas de ICH y los estudios de recuperación confirmaron la precisión del método propuesto. Los estudios de validación mostraron que el método HPLC desarrollado es simple, reproducible, rápido, preciso y confiable. La alta recuperación y la baja desviación estándar relativa confirman la idoneidad del método desarrollado para la determinación de esomeprazol en forma de dosificación en tabletas. Conclusión: Este método puede ser utilizado como una opción más conveniente y eficiente para el análisis de esomeprazol para establecer la calidad de la sustancia durante el análisis de rutina con resultados consistentes y reproducibles.

Resumen El presente artículo tiene como propósito analizar la evaluación de los aprendizajes en condiciones de educación remota, a partir de las estrategias de acompañamiento, monitoreo y herramientas o recursos educativos que utiliza un profesor que imparte la asignatura de español en educación secundaria. Es un estudio de corte cualitativo que utilizó como técnica de investigación la observación. Se advierte que, cuando el alumnado tiene acceso a la lectura de manera previa al examen y ello se acompaña de anotaciones, se posibilita movilizar procesos cognitivos complejos como integrar y comparar, con cierto éxito. Se identificó que el alumnado que interactuaba en las sesiones sincrónicas y asincrónicas con el maestro, a través de prender la cámara, proyectar y compartir sus trabajos en Zoom y Classroom, mejoraba las construcciones de su aprendizaje, era constante en la entrega de sus actividades y obtenía buenas notas. Los procesos de evaluación en educación remota no deben replicar con exactitud lo que se realiza en presencial, puesto que las condiciones y las interacciones en tal escenario demandan un cambio.

Abstract The purpose of this article is to analyze the evaluation of learning in remote education conditions, based on the accompaniment and monitoring strategies and educational tools or resources used by a teacher who teaches the subject of Spanish in secondary education. It is a qualitative study that used observation as a research technique. The research warns that when students have access to reading prior to the exam and this is accompanied by annotations, it is possible to mobilize complex cognitive processes such as integrating and comparing, with some success. It was identified that the students who interacted in the synchronous and asynchronous sessions with the teacher, by turning on the camera, projecting and sharing their work in zoom and in the classroom, improved the constructions of their learning, were constant in the delivery of their activities and got good grades. The evaluation processes in remote education should not exactly replicate what is done in person, the conditions and interactions in such a scenario demand a change.

RESUMEN Los caminos tienen gran relevancia para la sociedad, a través de ellos transitan recursos y modos culturales de coexistir y distinguir el entorno. El itinerario utilizado por la Columna 8 “Ciro Redondo” sugerido por el Dr. Antonio Núñez Jiménez en la localidad de La Vallita, para hacer llegar la tropa a Santa Clara, constituye suceso poco atendido desde el punto de vista historiográfico. El trabajo tuvo por objetivo ejecutar un análisis geohistórico del recorrido utilizado entre La Vallita y la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Se emplearon métodos de recopilación de la información y de procesamiento de la información recopilada; como diseño de investigación se adoptó la sistematización. El estudio geohistórico evidenció la insuficiente información bibliográfica y cartográfica respecto a la ruta, además de contradicciones relacionadas con la exactitud del recorrido. Entre los resultados alcanzados están, la elaboración de un mapa digital, se introducen precisiones metodológicas para ejecutar estudios geohistóricos en escenarios semejantes y se describen las principales variaciones en el espacio geográfico de la zona que pueden incidir en la comprensión de la verdad histórica. La investigación tributó al rescate de la identidad geohistórica y aporta referencias metodológicas que pueden ser generalizables.

ABSTRACT The roads have great relevance for the society, through them resources and cultural ways of coexisting and distinguishing the environment pass. The itinerary used by Column 8 "Ciro Redondo" suggested by Dr. Antonio Núñez Jiménez in the locality of La Vallita, to take the troops to Santa Clara, is an event that has not been much studied from the historiographic point of view. The objective of this work was to carry out a geohistorical analysis of the route used between La Vallita and the Central University "Marta Abreu" of Las Villas. Methods of information collection and processing of the collected information were used; systematization was adopted as research design. The geohistorical study evidenced the insufficient bibliographic and cartographic information regarding the route, in addition to contradictions related to the accuracy of the route. Among the results achieved are the elaboration of a digital map, the introduction of methodological precisions to carry out geohistorical studies in similar scenarios and the description of the main variations in the geographical space of the area that may have an impact on the understanding of the historical truth. The research contributed to the rescue of the geohistorical identity and provides methodological references that can be generalized.

Abstract Cardiovascular diseases such as Acute Myocardial Infarction are one of the 3 leading causes of death worldwide, according to WHO data. Similarly, cardiac arrhythmias, such as atrial fibrillation, are very common diseases at present. The electrocardiogram (ECG) is the means of cardiac diagnosis that is used in a standardized way worldwide. Machine learning models are very helpful in classification and prediction problems. Applied to the field of health, artificial neural networks (ANN) and convolutional neural networks (CNN) together with tree-based models such as XGBoost, are of vital help in the prevention and control of heart diseases. The objective of the present study is to compare and evaluate the learning based on the ANN, CNN and XGBoost algorithms using the Physionet MIT-BIH and PTB ECG databases, which provide ECGs classified with Arrhythmias and Acute Myocardial Infarctions, respectively. The learning times and the percentage of Accuracy of the 3 algorithms on the 2 databases are compared separately, and finally the data are crossed to compare the validity and safety of the prediction.

Resumen Las enfermedades cardiovasculares, como el infarto agudo de miocardio, son una de las tres principales causas de muerte en el mundo según datos de la OMS. De forma similar, las arritmias cardíacas¸ como la fibrilación auricular, son enfermedades muy comunes en la actualidad. El electrocardiograma (ECG) es el medio de diagnóstico cardíaco que se utiliza de forma estandarizada en todo el mundo. Los modelos de aprendizaje automático son muy útiles en problemas de clasificación y predicción. Aplicadas al campo de la salud, las redes neuronales artificiales (ANN) y las redes neuronales convolucionales (CNN) en conjunto con modelos basados en árboles como XGBoost, son de vital ayuda en la prevención y control de enfermedades del corazón. El presente estudio tiene como objetivo comparar y evaluar el aprendizaje basado en los algoritmos ANN, CNN y XGBoost mediante el uso de las bases de datos de ECG Physionet MITBIH y PTB, que proporcionan ECG clasificados con arritmias e infartos agudos de miocardio, respectivamente. Se comparan por separado los tiempos de aprendizaje y el porcentaje de exactitud de los tres algoritmos en las dos bases de datos, y finalmente se cruzan los datos para comparar la validez y seguridad de la predicción.

Abstract In this second part on the validation of diagnostic tests we are going to study how to analyze the goodness of quantitative diagnostic tests. The analysis of these tests is performed from the ROC curves (Receiver Operating characteristic Curve). It constitutes a method to determine the diagnostic accuracy of tests that use continuous scales. From these curves we will analyze two concepts: the AUC (Area Under Curve) and the Youden index, which will help us to better interpret the validity of a diagnostic test and its cut-off point.

Resumen En esta segunda parte sobre la validación de los test diagnósticos vamos a estudiar cómo analizar la bondad de los test diagnósticos cuantitativos. El análisis de estos test se realiza a partir de las curvas ROC (Receiver Operating characteristic Curve). Constituye un método para determinar la exactitud diagnóstica de test que utilizan escalas continuas. A partir de estas curvas analizaremos dos conceptos: la AUC (Area Under Curve) y el índice de Youden, que nos ayudará a una mejor interpretación de la validez de una prueba diagnóstica y su punto de corte.