Abstract The objective of the study was to evaluate the relationship between the preference index (IP) and synchrony (IS) of forage species from Baja California Sur. Samples of the 23 forage species of trees and shrubs were obtained to perform in situ digestibility analyzes using four Creole-Nubian goats. Collections were carried out in winter and spring of 2004, and summer and autumn of 2005. The extent of degradation per hour and total of 24 h was calculated from the amount of OM and PC degraded per hour; these data were used to calculate the IS. The seasonal PI data set was obtained from previously published information. A logistic regression model was used to explain the probability of occurrence of the IP with the IS. The regression model to explain the IP from the IS was significant and predictive for six species, being positive for Adelia virgata, Amaratus palmeri, Haematoxilon brasiletto, Lippia palmeri and Prosopis sp., and negative for Bursera microphyla. For other tree species and legumes in general, the model was significant, but not predictive, therefore, it is necessary to include other factors to fit the model.

Resumen El objetivo del estudio fue evaluar la relación existente entre el índice de preferencia (IP) y sincronía (IS) de especies forrajeras de Baja California Sur. Se obtuvieron muestras de las 23 especies forrajeras de árboles y arbustos para realizar análisis de digestibilidad in situ utilizando para ello cuatro cabras con encaste de criollas-Nubio. Se llevaron a cabo colecciones en invierno y primavera del 2004 y verano y otoño de 2005. La extensión de degradación por hora y total de 24 h se calculó a partir de la cantidad de MO y PC degradados por hora; estos datos se utilizaron para calcular el IS. El conjunto de datos del IP estacional se obtuvo de información publicada previamente. Se utilizó un modelo de regresión logística para explicar la probabilidad de ocurrencia del IP con el IS. El modelo de regresión para explicar el IP a partir del IS fue significativo y predictivo para seis especies, siendo positiva para Adelia virgata, Amaratus palmeri, Haematoxilon brasiletto, Lippia palmeri y Prosopis sp., y negativa para Bursera microphyla. Para otras especies arbóreas y las leguminosas en general, el modelo fue significativo, pero no predictivo, por lo tanto, es necesaria incluir otros factores para ajustar el modelo.

Resumen: El comercio electrónico del sector de la moda ha aumentado en los últimos años en Latinoamérica, especialmente a raíz de la pandemia, sin embargo, todavía existen problemas en la aceptación de este canal de compra. La presente investigación se centra en algunos factores que podrían influir en la intención de compra y tiene como objetivos comprobar cómo en ella influyen la confianza, los riesgos percibidos, los costos y la conveniencia. Para esto, se suministró un cuestionario a 223 estudiantes de cuatro universidades del Ecuador. Para el análisis de los datos obtenidos se desarrolló un modelo PLS-SEM, en el cual la confianza en el vendedor actúa como variable mediadora en la relación entre los otros tres factores y la intención de compra. Los resultados muestran que dicho modelo tiene un aceptable poder predictivo y explicativo. Asimismo, se comprueba que los riesgos, la conveniencia y la confianza afectan significativamente a la intención de compra, pero no los costos. Además, la confianza mediaría la relación entre las tres variables y la intención de compra en línea. Se concluye que el modelo propuesto puede servir de base para estudios similares y, a su vez, se considera que los resultados obtenidos pueden ser utilizados por las empresas en el sector de la moda que quieren vender a través de plataformas de e-Commerce para el desarrollo de estrategias de marketing.

Abstract: E-commerce in the fashion sector has increased in recent years in Latin America, especially in the wake of the pandemic, however, there are still issues in the acceptance of this shopping channel. The present research focuses on some factors that could influence purchase intention and aims to test how it is influenced by trust, perceived risks, costs and convenience. For this purpose, a questionnaire was given to 223 students from four universities in Ecuador. A PLS-SEM model was developed for the analysis of the data, in which trust in the seller has a mediating role in the relationship between the other three factors and purchase intention. Results show that this model has acceptable predictive and explanatory power. Likewise, it validates that risks, convenience and trust significantly affect intention, but not costs. In addition, trust would mediate the relationship between the other variables and online shopping intention. It is concluded that the proposed model can serve as a basis for similar studies, and, at the same time, it is considered that the results obtained can be used by business in the fashion sector that pursue to sell through e-commerce platforms for marketing strategies development.

RESUMEN: Para diagnosticar el Síndrome Apnea Obstructiva del Sueño (SAOS) se utiliza la polisomnografía, el cual es un costoso y extenso estudio que exige que el paciente duerma en un laboratorio. El SAOS ha sido asociado con características de la morfología facial y mediante un modelo predictivo de la Inteligencia Artificial (IA), se podría realizar un diagnóstico preliminar. El objetivo de este estudio fue analizar por medio de una revisión de alcance, las opciones tecnológicas basadas en IA aplicadas al diagnóstico del SAOS, y los parámetros evaluados en dichos análisis en las estructuras craneofaciales. Se realizó una búsqueda sistemática de la literatura hasta febrero del 2024 y mediante criterios de inclusión y exclusión se determino los estudios a analizar. Los títulos y resúmenes fueron seleccionados de forma independiente por dos investigadores. Se seleccionaron 14 estudios, incluyeron un total de 13.293 sujetos analizados. El rango edad de la muestra oscilo entre 18 y 90 años. 9.912 (74.56 %) sujetos eran de sexo masculino y 3.381 (25,43 %) eran de sexo femenino. Los estudios incluidos presentaron diagnóstico de SAOS mediante polisomnografía, siete estudios presentaron un grupo control de sujetos con ausencia de SAOS y otro grupo con presencia de SAOS. Mientras que los demás estudios, presentaron grupos de SAOS en relación con su severidad. Todos los estudios tuvieron una precisión media del 80 % en la predicción de SAOS utilizando variables como la edad, el género, mediciones y/o mediciones imagenológicas. no existen exámenes previos al diagnóstico por polisomnografía que permitan orientar al usuario en la probable presencia de SAOS. En este sentido, existen factores de riesgo para desarrollar SAOS vinculados a la forma facial, la obesidad, la edad y otras condiciones, que sumados a los avances con IA para diagnóstico y orientación en SAOS podrían ser utilizados para la detección precoz del mismo.

SUMMARY: To diagnose obstructive sleep apnea syndrome (OSAS), polysomnography is used, an expensive and extensive study requiring the patient to sleep in a laboratory. OSAS has been associated with features of facial morphology, and a preliminary diagnosis could be made using an artificial intelligence (AI) predictive model. This study aimed to analyze, using a scoping review, the AI-based technological options applied to diagnosing OSAS and the parameters evaluated in such analyses on craniofacial structures. A systematic search of the literature was carried out up to February 2024, and, using inclusion and exclusion criteria, the studies to be analyzed were determined. Titles and abstracts were independently selected by two researchers. Fourteen studies were selected, including a total of 13,293 subjects analyzed. The age of the sample ranged from 18 to 90 years. 9,912 (74.56 %) subjects were male, and 3,381 (25.43 %) were female. The included studies presented a diagnosis of OSAS by polysomnography; seven presented a control group of subjects without OSAS and another group with OSAS. The remaining studies presented OSAS groups in relation to their severity. All studies had a mean accuracy of 80 % in predicting OSAS using variables such as age, gender, measurements, and/or imaging measurements. There are no tests before diagnosis by polysomnography to guide the user in the likely presence of OSAS. In this sense, there are risk factors for developing OSA linked to facial shape, obesity, age, and other conditions, which, together with the advances in AI for diagnosis and guidance in OSAS, could be used for early detection.

Resumo Introdução: O estudo examina a prevalência e os fatores associados à fragilidade em idosos, destacando a escassez de pesquisas na América Latina e a necessidade de uma abordagem abrangente de cuidados de saúde para enfrentar essa preocupação epidemiológica crescente. Objetivo: O objetivo deste estudo descritivo correlacional transversal com uma fase multivariada foi determinar as variáveis de aptidão física que predizem a fragilidade em idosos de 60 a 64 anos. Foi realizado em Sabaneta, Antioquia, durante o primeiro semestre de 2021 com 125 indivíduos saudáveis com idades entre 60 e 64 anos. Metodologia: Para as variáveis qualitativas, sexo e fragilidade estavam relacionados estatisticamente de forma significativa. Para as variáveis quantitativas, “força das pernas”, “força dos braços direito e esquerdo”, “agilidade ao caminhar” e “endurance aeróbico ao caminhar” foram significativas em relação à fragilidade. Resultados: No modelo de regressão linear, constatou-se que a variável “agilidade ao caminhar” foi o preditor de fragilidade em idosos. Prevalência de condições frágeis em 85.6% dos casos, dos quais 48% tinham condições pré-frágeis. Variáveis como força dos braços, força das pernas, agilidade ao caminhar e endurance aeróbico ao caminhar foram estatisticamente significativas. Conclusões: A agilidade ao caminhar é um fator de risco preditivo para fragilidade em idosos. Indivíduos com agilidade ao caminhar diminuída têm uma probabilidade 26% maior de serem frágeis.

Abstract Introduction: The study examines the prevalence and factors associated with frailty in older adults, highlighting the scarcity of research in Latin America and the need for a comprehensive healthcare approach to address this growing epidemiological concern. Purpose: The aim of this cross-sectional correlational descriptive study with a multivariate phase was to determine the physical fitness variables that predict frailty in older adults aged 60-64 years. It was conducted in Sabaneta, Antioquia during the first semester of 2021 with 125 healthy individuals aged 60-64 years. Methodology: For the qualitative variables, sex and frailty were statistically significantly related. For the quantitative variables, “leg strength”, “right and left arm strength”, “walking agility”, and “aerobic walking endurance” were significant in relation to frailty. Results: In the linear regression model, it was found that the variable “walking agility” was the predictor of frailty in older adults. Prevalence of frail conditions in 85.6% of the cases, of which 48% had pre-frail conditions. Variables such as arm strength, leg strength, walking agility, and aerobic walking endurance were statistically significant. Conclusions: Walking agility is a predictive risk factor for frailty in older adults. Individuals with decreased walking agility have a 26% higher probability of being frail.

Resumen Introducción: El estudio examina la prevalencia y los factores asociados con la fragilidad en personas adultas mayores, destacando la escasez de investigaciones en América Latina y la necesidad de un enfoque integral de atención de salud para abordar esta creciente preocupación epidemiológica. Propósito: El objetivo de este estudio descriptivo transversal correlacional con fase multivariada fue determinar las variables de la condición física que predicen la fragilidad en las personas adultas mayores de entre 60 y 64 años del municipio de Sabaneta, Antioquia durante el primer semestre del 2021 con 125 personas sanas. Metodología: Para las variables cualitativas, el sexo y la fragilidad se relacionan de forma estadísticamente significativa. En las variables cuantitativas, “fuerza muscular de las piernas”, “fuerza muscular de los brazos derecha e izquierda”, “agilidad de marcha” y “resistencia aeróbica en marcha” se asociaron de forma estadísticamente significativa con la fragilidad. Resultados: En el modelo de regresión lineal, se evidenció que la variable “agilidad de la marcha” fue la predictora de fragilidad en la persona adulta mayor. Prevalencia de fragilidad en el 85.6 % de los casos, de los cuales el 48 % presentan condiciones de prefragilidad. Variables como la fuerza de los brazos, fuerza de las piernas, agilidad de la marcha y resistencia aeróbica en la marcha fueron estadísticamente significativas. Conclusiones: La agilidad de la marcha es un factor predictivo de riesgo de fragilidad en la persona adulta mayor. Las personas con disminución en la agilidad de la marcha tienen un 26 % más de probabilidades de ser frágiles.

Resumen: En esta investigación se analizó un conjunto de mensajes de recaudación para el pago de impuestos. En total, se evaluaron doce variaciones de los mensajes de cobro (normas sociales, simplificación, divulgación, compromiso previo, recordatorios y decisiones pasadas) y se determinó su efectividad. Los mensajes fueron transmitidos a microempresarios morosos en cuatro estados brasileños. A partir de una base de datos que contiene información sobre microempresarios morosos, se enviaron 250 000 mensajes de texto para hacer el cobro. Los datos se obtuvieron de la Secretaria Especial da Micro e Pequea Empresa (Sempe). Se utilizaron pruebas para analizar la diferencia entre medias y se utilizó una secuencia de regresión logística. Se utilizaron los widgets Random Forest, regresión logística y Naïve Bayes para definir la solidez del modelo predictivo de Machine Learning. Los resultados de la investigación indicaron que los formatos “simplificación”, “decisiones pasadas” y “alerta” no tuvieron ningún efecto en la lucha contra el incumplimiento. Sin embargo, al combinarlos con mensajes que aludan a normas sociales, los mensajes con el estilo de “decisiones pasadas” y “recordatorios” aumentaron el pago de la deuda. Los widgets empleados mostraron un ajuste excelente al modelo de machine learning. La herramienta Random Forest determinó que el modelo es robusto y adecuado para la función predictiva. Los resultados de la encuesta brindan un aporte a las políticas públicas, pues presentan una acción efectiva para reducir la morosidad tributaria. El uso de mensajes que apelan a las normas sociales puede adaptarse a otras situaciones, y se sugiere aplicarlo en futuras investigaciones.

Abstract: In this research, a group of charging messages for the payment of taxes was investigated. Altogether 12 variations of billing messages (social norms, simplification, disclosure, previous engagement, reminders and previous choices) were evaluated, and their effectiveness was tested. The messages were transmitted to defaulting microentrepreneurs in four Brazilian states. From a database containing information about defaulting micro entrepreneurs, 250 thousand text messages were sent making charges. The data were obtained from the Secretaria Especial da Micro e Pequena Empresa (Sempe). Tests were used to analyse the difference between means and Logistic Regression was used in sequence. The Random Forest, Logistic Regression and Naïve Bayes widgets were used to indicate the robustness of the Machine Learning predictive model. The research findings indicated that the formats “simplification”, “previous choices” and “alert”, employees, did not have an effect in combating default. However, when aligned with social norms, messages in the form of “past options” and “reminders” increase the payment of debts. The widgets used indicated an excellent fit to the machine learning model. The Random Forest tool attested with superiority that the model is robust and suitable for the predictive function. The results of the research provide a contribution to public policies when they present an effective action to reduce defaults in the payment of taxes. The use of messages in the social norm format can be adapted to other situations, constituting a suggestion for future research.

Resumen El objetivo es comprender cómo el turismo internacional ha contribuido a la economía mexicana y predecir su desarrollo futuro, considerando el impacto de eventos globales y tendencias de viaje. Se emplea un método de investigación cuantitativo, utilizando el modelo ARIMA para analizar y proyectar ingresos por turismo internacional. Se analizan datos desde 2010 hasta 2023, obtenidos de BANXICO. Los resultados muestran un patrón estacional en los ingresos, con un crecimiento notable desde 2014 hasta antes de la pandemia. Se anticipa una recuperación significativa a partir de 2023, con un aumento del 17.4% en el primer semestre comparado con 2022. Los hallazgos indican que el modelo ARIMA (1,1,2) (1,1,0) es el más adecuado para predecir ingresos por turismo internacional en México. Se proyecta un crecimiento continuo en los ingresos de divisas hasta 2026. La originalidad de este estudio radica en su enfoque en el turismo internacional como una fuente clave de ingresos en divisas para México, utilizando un modelo predictivo avanzado y considerando el impacto de eventos globales recientes. Las limitaciones incluyen la incertidumbre inherente en las proyecciones a largo plazo y la dependencia de patrones y tendencias históricas, que pueden no capturar cambios estructurales futuros. Las conclusiones evidencian que el turismo internacional es un motor económico vital para México, con una tendencia de crecimiento sostenido. El modelo ARIMA proporciona una herramienta eficaz para predecir ingresos futuros, crucial para la planificación estratégica en el sector turístico. Sin embargo, es esencial considerar las limitaciones del modelo y la necesidad de actualizaciones periódicas para adaptarse a cambios en el entorno global.

Abstract The objective is to understand how international tourism has contributed to the Mexican economy and to predict its future development, considering the impact of global events and travel trends. A quantitative research method is employed, using the ARIMA model to analyze and project income from international tourism. Data from 2010 to 2023, obtained from BANXICO, are analyzed. The results show a seasonal pattern in income, with notable growth from 2014 until before the pandemic. A significant recovery is anticipated from 2023, with an increase of 17.4% in the first half compared to 2022. The findings indicate that the ARIMA (1,1,2) (1,1,0) model is the most suitable for predicting income from international tourism in Mexico. Continuous growth in foreign exchange income is projected until 2026. The originality of this study lies in its focus on international tourism as a key source of foreign exchange income for Mexico, using an advanced predictive model and considering the impact of recent global events. The limitations include the inherent uncertainty in long-term projections and the reliance on historical patterns and trends, which may not capture future structural changes. The conclusions show that international tourism is a vital economic engine for Mexico, with a sustained growth trend. The ARIMA model provides an effective tool for predicting future income, crucial for strategic planning in the tourism sector. However, it is essential to consider the limitations of the model and the need for periodic updates to adapt to changes in the global environment.

ABSTRACT The paper analyzes the quality of the water supplied by the potable water treatment plant Altos of Quintero to the city of Santiago de Cuba through the study of five consumers. The quality of the parameters analyzed was determined for pH, color, turbidity, residual free chlorine and determination of total and fecal coliforms, resulting in La Colonia, La Cervecería Hatuey and the Combined Milk, which residual free chlorine and turbidity are outside the norm in some occasions. The effects of the quality of drinking water coming from the potabilizer were mainly the deterioration of the infrastructure of the supply networks and poor storage conditions of the liquid in the above mentioned institutions. Options are presented to ensure that water quality is maintained in the different consumption centers and a predictable model is proposed that allows the maximum time that guarantees the minimum level of allowable residual chlorine that a consumer source should have.

RESUMEN El trabajo analiza la calidad del agua que suministra la potabilizadora Altos de Quintero a la ciudad de Santiago de Cuba mediante el estudio de cinco consumidores. Al agua de los seis centros analizados se les determinó su calidad por la medición de los parámetros: pH, color, turbidez, cloro libre residual y determinación de coliformes totales y fecales, resultando La Colonia, La Cervecería Hatuey y el Combinado Lácteo las entidades en las cuales el cloro libre residual y la turbidez se encuentran fuera de norma en algunas ocasiones. Las afectaciones de la calidad del agua potable procedente de la potabilizadora se deben fundamentalmente al deterioro de la infraestructura de las redes de abastecimiento y a las malas condiciones de almacenamiento del líquido en las instituciones antes mencionadas. Se presentan opciones para garantizar que se mantenga la calidad del agua en los diferentes centros de consumo y se propone un modelo predictivo que posibilita determinar el tiempo máximo que garantiza el mínimo nivel de cloro residual libre permisible que debe disponer una fuente consumidora.

ABSTRACT The Center of Molecular Immunology is an exponent of Cuban biotechnology institution dedicated to basic research, development, production and commercialization of biopharmaceuticals, with the aim of diagnosing and treating cancer and diseases related to the immune system. In this work, a bibliographic synthesis of research that was carried out in this center in the period from 2012 to 2018, was performed, with the purpose of analyzing the application of some Data Mining techniques in the evaluation of fermentation and purification stages of the process for obtaining biopharmaceuticals in three production facilities. The phases of Data Mining were characterized and the practical implication of the results was presented. Principal Components Analysis was applied as a descriptive model using THE UNSCRAMBLER software, and Artificial Neural Networks were applied as a predictive model using the MATLAB neural networks toolbox. The use of these models made it possible to extract useful information for decision making, thereby explaining the behavior of the parameters that influence the quality of the final product, as well as estimating important variables such as the concentration of the protein of interest in the fermentation supernatant and the performance of the purification stage, depending on the process variables that have the greatest influence on its behavior.

RESUMEN El Centro de Inmunología Molecular es una institución exponente de la biotecnología cubana dedicado a la investigación básica, desarrollo, producción y comercialización de biofármacos, con el objetivo de diagnosticar y tratar el cáncer, así como enfermedades relacionadas con el sistema inmune. En este trabajo se realizó una síntesis bibliográfica de investigaciones que se llevaron a cabo en este centro, en el periodo comprendido del 2012 al 2018, con el propósito de analizar la aplicación de algunas técnicas de Minería de Datos en la evaluación de las etapas de fermentación y purificación del proceso de obtención de biofármacos en tres instalaciones productivas. Se caracterizaron las fases de la Minería de Datos y se presentó la implicación práctica de los resultados. Se aplicó como modelo descriptivo el Análisis de Componentes Principales mediante el software THE UNSCRAMBLER, y como modelo predictivo las Redes Neuronales Artificiales con el empleo de la caja de herramientas de redes neuronales del MATLAB. La utilización de estos modelos permitió extraer información útil para la toma de decisiones, se logró con ello explicar el comportamiento de los parámetros que influyen en la calidad del producto final, así como estimar variables de importancia como la concentración de la proteína de interés en el sobrenadante de la fermentación y el rendimiento de la etapa de purificación, en función de las variables del proceso que mayor influencia tienen en su comportamiento.

Abstract: The current study attempts to address the relationship between material waste and change orders in residential building projects implemented in the West Bank in Palestine. The main objectives include: (1) identify the main factors affecting change orders in residential projects, (2) identify the main factors affecting martial waste eon construction sites, (3) address the relationship between change orders and construction material waste, (4) develop prediction model that shows the impact of change orders on material waste. To achieve this, two methods are used: (1) questionnaire survey is conducted to identify the main factors affecting change orders and the major factors of material waste on construction sites. Fourteen (14) factors believed to affect change orders and 15 factors that might affect material waste are investigated in this study. (2) Case study is conducted to address the impact of change orders on material waste. Data collected from 40 residential building projects implemented in the West Bank in Palestine. Regression analysis is used to establish the predictive model that relates the change orders and material waste. Results indicate that the top five factors affecting change orders include: change of project scope by owner, shortage in equipment and materials, change in materials, design mistakes, and change of plans by owner. It also shows that the top five factors affecting material waste are: rework, lack of labors skills, design errors, purchasing materials not complying with specifications, and frequent design changes. The results revealed a strong relationship between number of change orders and construction material waste on site.

Resumen: El presente estudio intenta abordar la relación entre el desperdicio de materiales y las órdenes de cambio en proyectos de construcción residencial implementados en Cisjordania, Palestina. Los principales objetivos incluyen: (1) identificar los principales factores que afectan las órdenes de cambio en proyectos residenciales, (2) identificar los principales factores que afectan el desperdicio de material en los sitios de construcción, (3) abordar la relación entre las órdenes de cambio y el desperdicio de material de construcción, (4) Desarrollar un modelo de predicción que muestre el impacto de las órdenes de cambio en el desperdicio de material. Para lograr esto, se utilizan dos métodos: (1) se realiza una encuesta por cuestionario para identificar los principales factores que afectan las órdenes de cambio y los principales factores de desperdicio de material en los sitios de construcción. En este estudio se investigan catorce (14) factores que se cree que afectan las órdenes de cambio y 15 factores que podrían afectar el desperdicio de material. (2) Se realiza un estudio de caso para abordar el impacto de las órdenes de cambio en el desperdicio de material. Datos recopilados de 40 proyectos de construcción residencial implementados en Cisjordania, Palestina. El análisis de regresión se utiliza para establecer el modelo predictivo que relaciona las órdenes de cambio y el desperdicio de material. Los resultados indican que los cinco factores principales que afectan las órdenes de cambio incluyen: cambio del alcance del proyecto por parte del propietario, escasez de equipos y materiales, cambio de materiales, errores de diseño y cambio de planes por parte del propietario. También muestra que los cinco factores principales que afectan el desperdicio de material son: retrabajo, falta de habilidades laborales, errores de diseño, compra de materiales que no cumplen con las especificaciones y cambios frecuentes de diseño. Los resultados revelaron una fuerte relación entre el número de órdenes de cambio y el desperdicio de material de construcción en el sitio.

Double-shift schooling is a strategy implemented in public secondary schools to promote greater access to education for students. The working conditions that occur in each shift can promote differences in factors such as the organizational climate (OC) and the quality of life at work (CVT) that teachers perceive. Objective: to determine if CO is a predictor of CVT in secondary school teachers according to their work shift. Method: analytical cross-sectional study, non-probabilistic sample of 321 teachers from ten public secondary schools. The Koys and Decottis instruments for OC (α=.939) and the Quality of Life at Work Questionnaire “CVT-Gohisalo” (α=.951) were applied with prior consent. The participants were divided by shift: morning, afternoon and both shifts, a linear regression analysis was applied separately for each group in successive steps. Results: In teachers of the morning shift, the final model maintained a predictive value of 41% of the variance in the CVT, with the dimensions cohesion, pressure and support being those that maintained significance with a large effect size. For the group of participants in the evening shift, in the final model the pressure and recognition variables predict 10.9% of the CVT variance with a small effect size. In teachers who work both shifts, pressure explains 40.4% of the CVT variance, with a large effect size Conclusions: Each school shift has conditions that promote particular interactions that generate an impact on psychosocial factors. The pressure for teachers who work both shifts has a greater impact on their CVT.

La escolarización de doble turno es una estrategia implementada en las escuelas públicas secundarias para favorecer un mayor acceso a la educación de los estudiantes. Las condiciones de trabajo que se presentan en cada turno pueden promover diferencias en factores como el clima organizacional (CO) y la calidad de vida en el trabajo (CVT) que perciben los docentes. Objetivo: determinar si el CO es predictor de la CVT de docentes de secundaria según su turno laboral. Método: estudio transversal analítico, muestra no probabilística de 321 docentes de diez secundarias públicas. Se aplicaron previo consentimiento, los instrumentos Koys y Decottis para el CO (α=.939) y el Cuestionario de Calidad de vida en el Trabajo “CVT-Gohisalo” (α=.951). Los participantes se dividieron por turno: matutino, vespertino y ambos turnos, se aplicaron por separado para cada grupo un análisis de regresión lineal por pasos sucesivos. Resultados: En docentes del turno matutino el modelo final mantuvo un valor predictivo de 41% de la varianza en la CVT, siendo las dimensiones cohesión, presión y apoyo las que mantuvieron significancia con un tamaño del efecto grande. Para el grupo de participantes del turno vespertino, en el modelo final las variables presión y reconocimiento predicen el 10.9% de la varianza de la CVT con un tamaño del efecto pequeño. En docentes que laboran ambos turnos, la presión explica 40.4 % de la varianza de CVT, con un tamaño del efecto grande Conclusiones: Cada turno escolar cuenta con condiciones que promueven interacciones particulares que generan un impacto en los factores psicosociales. La presión para docentes que trabajan ambos turnos tiene mayor impacto en su CVT.

A escolaridade em duplo turno é uma estratégia implementada nas escolas secundárias públicas para promover maior acesso à educação dos alunos. As condições de trabalho que ocorrem em cada turno podem promover diferenças em fatores como o clima organizacional (CO) e a qualidade de vida no trabalho (CVT) que os professores percebem. Objetivo: determinar se o CO é um preditor de TVC em professores do ensino secundário de acordo com o seu turno de trabalho. Método: estudo transversal analítico, amostra não probabilística de 321 professores de dez escolas públicas de ensino médio. Os instrumentos Koys e Decottis para CO (α=0,939) e o Questionário de Qualidade de Vida no Trabalho “CVT-Gohisalo” (α=0,951) foram aplicados com consentimento prévio. Os participantes foram divididos por turno: manhã, tarde e ambos os turnos, foi aplicada análise de regressão linear separadamente para cada grupo em etapas sucessivas. Resultados: Nos professores do turno da manhã, o modelo final manteve um valor preditivo de 41% da variância no CVT, sendo as dimensões coesão, pressão e apoio as que mantiveram significância com grande tamanho de efeito. Para o grupo de participantes do turno noturno, no modelo final as variáveis ​​pressão e reconhecimento predizem 10,9% da variância do TVC com tamanho de efeito pequeno. Nos professores que atuam nos dois turnos, a pressão explica 40,4% da variância do FPC, com grande tamanho de efeito. Conclusões: Cada turno escolar possui condições que promovem interações particulares que geram impacto nos fatores psicossociais. A pressão sobre os professores que trabalham em ambos os turnos tem um impacto maior na sua formação profissional contínua.

ABSTRACT Objectives: To determine the diagnostic performance of fine needle aspiration biopsy (FNAB) for diagnosing malignant thyroid nodules. Methods: This is a retrospective study that assessed thyroid FNABs in Guillermo Almenara-Irigoyen National Hospital in Lima, Peru, during a three-year period. Cytopathologic diagnosis of biopsies was categorized using the Bethesda System, considering categories V and VI as malignant, and category II as benign. A single biopsy per patient was obtained, and results with the highest value in the Bethesda System were considered. All patients underwent thyroidectomy and histopathological results were characterized as malignant or benign. Results: One hundred and seventy-three patients were included in the study. Their cytopathology results were Bethesda II to VI. Cytological diagnosis showed that 47.4% of all patients were Bethesda VI. Nearly sixty percent (59.5%) of thyroid nodules were malignant in histopathology, and papillary carcinoma was the most frequent neoplasm. Diagnostic performance of FNAB was high when considering Bethesda V and VI as malignant, with 91.92% sensitivity, 71.67% specificity, 84.26 positive predictive value, 84.31% negative predictive value, and 84.28% precision. Positive verisimilitude rate was 3.39; but this significantly improved when only Bethesda VI was considered as malignant, with 90.7% sensitivity, 89.58% specificity, 90.3% precision, and 8.71 positive verisimilitude rate. Conclusion: FNAB showed good performance. This study proved to be quite useful in our healthcare facility for detecting errors and promote improvement, as well as a model for future research in different healthcare instances.

RESUMEN Objetivos: determinar el rendimiento diagnóstico de la biopsia por punción aspiración con aguja fina (PAAF) para el diagnóstico de nódulos tiroideos malignos. Materiales y métodos: estudio retrospectivo que evaluó las PAAF de tiroides realizadas en el Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen en Lima, Perú, durante un período de tres años. Se categorizó el diagnóstico citopatológico de las biopsias usando el sistema de Bethesda, se consideró las categorías V y VI como malignas y la categoría II como benigna. Se obtuvo solo una biopsia por paciente y se consideró el resultado con la categoría de Bethesda más alta. Todos los pacientes fueron sometidos a tiroidectomía y los resultados histopatológicos se categorizaron como malignos o benignos. Resultados: se incluyó a 173 pacientes con resultados citopatológicos de Bethesda II al VI. El diagnóstico citológico mostró que el 47,4% de los pacientes tenían Bethesda VI. El 59,5% de los nódulos tiroideos fueron malignos en la histopatología, siendo el carcinoma papilar el tipo más frecuente. El rendimiento diagnóstico de la PAAF fue alta cuando considera Bethesda V y VI como malignos, con una sensibilidad 91,92%, especificidad 71,67%, valor predictivo positivo 84,26%, valor predictivo negativo 84,31% y precisión de 84,28%, razón de verosimilitud positiva 3,39; pero mejoró significativamente cuando se consideró solo Bethesda VI como maligno, con sensibilidad del 90,7%, especificidad del 89,58%, precisión 90,3% y razón de verosimilitud positiva 8,71. Conclusiones : la PAAF tiene buen rendimiento. Este estudio demostró ser de gran utilidad en nuestro centro de salud para detectar errores y promover mejoras, así también como modelo para próximas investigaciones en diferentes establecimientos de salud.

RESUMEN Objetivos: evaluar el rendimiento predictivo de diferentes algoritmos de inteligencia artificial para estimar el tiempo de ejecución del baño en cama en pacientes críticos. Métodos: estudio metodológico, que utilizó algoritmos de inteligencia artificial para predecir el tiempo de baño en cama en pacientes críticos. Se analizaron los resultados de modelos de regresión múltiple, redes neuronales perceptrón multicapa y función de base radial, árbol de decisión y random forest. Resultados: entre los modelos evaluados, el modelo de red neuronal con función de base radial, que contiene 13 neuronas en la capa oculta, presentó el mejor desempeño predictivo para estimar el tiempo de ejecución del baño en cama. En la validación de datos, la correlación al cuadrado entre los valores predichos y los valores originales fue del 62,3%. Conclusiones: el modelo de red neuronal con función de base radial mostró mejor rendimiento predictivo para estimar el tiempo de ejecución del baño en cama en pacientes críticos. Objetivos críticos Métodos metodológico múltiple forest Resultados evaluados 1 oculta datos 623 62 3 62,3% Conclusiones 6 62,3 62,

ABSTRACT Objectives: to assess the predictive performance of different artificial intelligence algorithms to estimate bed bath execution time in critically ill patients. Methods: a methodological study, which used artificial intelligence algorithms to predict bed bath time in critically ill patients. The results of multiple regression models, multilayer perceptron neural networks and radial basis function, decision tree and random forest were analyzed. Results: among the models assessed, the neural network model with a radial basis function, containing 13 neurons in the hidden layer, presented the best predictive performance to estimate the bed bath execution time. In data validation, the squared correlation between the predicted values and the original values was 62.3%. Conclusions: the neural network model with radial basis function showed better predictive performance to estimate bed bath execution time in critically ill patients. Objectives patients Methods study analyzed Results assessed 1 layer validation 623 62 3 62.3% Conclusions 6 62.3 62.

RESUMO Objetivos: avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de inteligência artificial para estimar o tempo de execução do banho no leito em pacientes críticos. Métodos: estudo metodológico, que utilizou algoritmos de inteligência artificial para predizer o tempo de banho no leito em pacientes críticos. Foram analisados os resultados dos modelos de regressão múltipla, redes neurais perceptron multicamadas e função de base radial, árvore de decisão e random forest. Resultados: entre os modelos avaliados, o modelo de rede neural com função de base radial, contendo 13 neurônios na camada oculta, apresentou melhor performance preditiva para estimar o tempo de execução do banho no leito. Na validação dos dados, o quadrado da correlação entre os valores preditos e os valores originais foi de 62,3%. Conclusões: o modelo de rede neural com função de base radial apresentou melhor performance preditiva para estimar o tempo de execução do banho no leito em pacientes críticos. Objetivos críticos Métodos metodológico múltipla forest Resultados avaliados 1 oculta dados 623 62 3 62,3% Conclusões 6 62,3 62,

Resumen: Se utilizó el modelo demandas y recursos para identificar el poder predictivo del estilo personal del terapeuta y del trabajo emocional (demandas), y de la inteligencia emocional y autoeficacia profesional (recursos) sobre las dimensiones del síndrome de Burnout (SB), en una muestra de 240 psicólogos clínicos brasileños. Los datos se recolectaron de una plataforma en línea, utilizando como instrumentos de investigación un cuestionario de datos sociodemográficos y laborales, el Cuestionario para la Evaluación del Síndrome de Quemarse por el Trabajo, el Cuestionario del Estilo Personal del Terapeuta, el Cuestionario de Evaluación Relacionado con Demandas Emocionales y Disonancia de la Regla de la Emoción, la Medida de Inteligencia Emocional y Escala de Autoeficacia General Percibida. Los resultados obtenidos revelaron un modelo predictor de las dimensiones de SB, constituido por las variables disonancia emocional, automotivación, exigencias emocionales, instrucción, implicación y autoeficacia. Se destaca la relevancia de las estrategias dirigidas a la prevención del SB en esta categoría profesional, así como la necesidad de acciones dirigidas a promover y desarrollar la inteligencia emocional y la autoeficacia como fortalecimiento de los recursos emocionales para trabajar en la práctica clínica. Resumen demandas, , (demandas) (recursos (SB) 24 brasileños línea laborales Trabajo Terapeuta Emoción Percibida automotivación instrucción clínica (demandas (SB 2

Abstract: The Model of Demands – Resources was used to identify the predictive power of therapist’s personal style, emotional work (Demands), Emotional intelligence, and professional self-efficacy (Resources) over the Burnout syndrome dimensions in a sample of 240 Brazilian clinical psychologists. The data was collected by an on-line platform using a Labor and social demographic data questionnaire, a work Burnout Syndrome Evaluation questionnaire (CESQT – Cuestionario para la Evaluación del Síndrome de Quemarse por el Trabajo), the short version of the Therapist Personal Style Questionnaire (EPT-C Cuestionario del Estilo Personal del Terapeuta), an Evaluation questionnaire related to emotional demands and emotion rule dissonance, and the Emotional Intelligence Measure (EIM) and Perceived General Self-Efficacy Scale (GPSS) as research instruments. Results showed a predictor model of Burnout syndrome constituted by the variables Emotional dissonance, Self-motivation, Emotional demands, Instruction, Involvement, and Self-efficacy. We emphasize the relevance of strategies to prevent Burnout Syndrome in this professional category and the need for actions to promote and develop emotional intelligence and self-efficacy as a strengthening factor of the emotional resources to work as a clinical psychologist. Abstract therapists therapist s style Demands, , (Demands) selfefficacy self efficacy (Resources 24 psychologists online on line CESQT Trabajo, Trabajo Trabajo) EPTC EPT C Terapeuta, Terapeuta Terapeuta) dissonance EIM (EIM SelfEfficacy Self Efficacy GPSS (GPSS instruments Selfmotivation, Selfmotivation motivation, motivation Self-motivation Instruction Involvement Selfefficacy. Selfefficacy efficacy. Self-efficacy psychologist (Demands 2

Resumo: O modelo de demandas e recursos foi utilizado para identificar o poder preditivo do estilo pessoal do terapeuta e do trabalho emocional (demandas), e da inteligência emocional e autoeficácia profissional (recursos) sobre as dimensões da síndrome de Burnout (SB), em uma amostra de 240 psicólogos clínicos brasileiros. Os dados foram coletados por meio de plataforma online, tendo como instrumentos de pesquisa um Questionário de dados sociodemográficos e laborais, o Cuestionario para la Evaluación del Síndrome de Quemarse por el Trabajo, o Cuestionario del Estilo Personal del Terapeut, o Questionário de Avaliação Relacionado a Demandas Emocionais e Dissonância da Regra da Emoção, Medida de Inteligência Emocional, e Escala de Autoeficácia Geral Percebida. Os resultados obtidos revelaram um modelo preditor das dimensões da SB, constituído pelas variáveis dissonância emocional, automotivação, demandas emocionais, instrução, envolvimento e autoeficácia. Ressalta-se a relevância de estratégias voltadas para a prevenção da SB nessa categoria profissional, bem como a necessidade de ações que visem a promoção e o desenvolvimento da inteligência emocional e da autoeficácia como fortalecimento dos recursos emocionais para atuação na prática clínica. Resumo demandas, , (demandas) (recursos (SB) 24 brasileiros online laborais Trabajo Terapeut Emoção Emocional Percebida automotivação instrução Ressaltase Ressalta se clínica (demandas (SB 2

Objetivo: describir el desarrollo de un modelo clasificador predictivo de la carga de trabajo de enfermería, utilizando inteligencia artificial. Método: estudio observacional retrospectivo, en fuentes secundarias de registros electrónicos de pacientes, con uso de aprendizaje automático. La muestra por conveniencia se constituyó de 43.871 evaluaciones realizadas por enfermeras asistenciales con el Sistema de Clasificación de Pacientes de Perroca, que sirvieron como patrón oro, y datos clínicos del expediente electrónico de 11.774 pacientes, que constituyeron las variables. Para la organización de los datos y la realización de los análisis se utilizó la plataforma de ciencia de datos Dataiku ® . El análisis de los datos ocurrió de forma exploratoria, descriptiva y predictiva. Estudio aprobado por el Comité de Ética e Investigación de la institución campo del estudio. Resultados: el uso de inteligencia artificial posibilitó el desarrollo del modelo clasificador de evaluación de la carga de trabajo de enfermería, identificando las variables que más contribuyeron para su predicción. El algoritmo clasificó correctamente el 72% de las variables y el área bajo la curva Receiver Operating Characteristic fue del 82%. Conclusión: hubo el desarrollo de un modelo predictivo, demostrando que es posible entrenar algoritmos con datos del expediente electrónico del paciente para predecir la carga de trabajo de enfermería y que las herramientas de inteligencia artificial pueden ser efectivas para la automatización de esta actividad. Objetivo Método retrospectivo pacientes automático 43871 43 871 43.87 Perroca oro 11774 11 774 11.77 exploratoria predictiva Resultados predicción 72 82 82% Conclusión actividad 4387 4 87 43.8 1177 1 77 11.7 7 8 438 43. 117 11.

Objetivo: descrever o desenvolvimento de um modelo classificador preditivo da carga de trabalho de enfermagem, utilizando inteligência artificial. Método: estudo observacional retrospectivo, em fontes secundárias de registros eletrônicos de pacientes, com uso de aprendizado de máquina. A amostra por conveniência constituiu-se de 43.871 avaliações realizadas por enfermeiras assistenciais com o Sistema de Classificação de Pacientes de Perroca, as quais serviram como padrão ouro, e os dados clínicos do prontuário eletrônico de 11.774 pacientes, que constituíram as variáveis. Para a organização dos dados e a realização das análises, utilizou-se a plataforma de ciência de dados Dataiku ® . A análise dos dados ocorreu de forma exploratória, descritiva e preditiva. Estudo aprovado pelo Comitê de Ética e Pesquisa da instituição campo do estudo. Resultados: o uso de inteligência artificial possibilitou o desenvolvimento do modelo classificador de avaliação da carga de trabalho de enfermagem, identificando as variáveis que mais contribuíram para a sua predição. O algoritmo classificou corretamente 72% das variáveis e a área sob a curva Receiver Operating Characteristic foi de 82%. Conclusão: houve o desenvolvimento de um modelo preditivo, demonstrando que é possível treinar algoritmos com dados do prontuário eletrônico do paciente para predizer a carga de trabalho de enfermagem e que as ferramentas da inteligência artificial podem ser efetivas para a automatização desta atividade. Objetivo Método retrospectivo pacientes máquina constituiuse constituiu se 43871 43 871 43.87 Perroca ouro 11774 11 774 11.77 análises utilizouse utilizou exploratória preditiva Resultados predição 72 82 82% Conclusão atividade 4387 4 87 43.8 1177 1 77 11.7 7 8 438 43. 117 11.

Objective: to describe the development of a predictive nursing workload classifier model, using artificial intelligence. Method: retrospective observational study, using secondary sources of electronic patient records, using machine learning. The convenience sample consisted of 43,871 assessments carried out by clinical nurses using the Perroca Patient Classification System, which served as the gold standard, and clinical data from the electronic medical records of 11,774 patients, which constituted the variables. In order to organize the data and carry out the analysis, the Dataiku® data science platform was used. Data analysis occurred in an exploratory, descriptive and predictive manner. The study was approved by the Ethics and Research Committee of the institution where the study was carried out. Results: the use of artificial intelligence enabled the development of the nursing workload assessment classifier model, identifying the variables that most contributed to its prediction. The algorithm correctly classified 72% of the variables and the area under the Receiver Operating Characteristic curve was 82%. Conclusion: a predictive model was developed, demonstrating that it is possible to train algorithms with data from the patient’s electronic medical record to predict the nursing workload and that artificial intelligence tools can be effective in automating this activity. Objective Method learning 43871 43 871 43,87 System standard 11774 11 774 11,77 patients Dataiku used exploratory manner Results prediction 72 82 82% Conclusion developed s activity 4387 4 87 43,8 1177 1 77 11,7 7 8 438 43, 117 11,

ABSTRACT Introduction: The early diagnosis of vasooclusive crisis affecting sickle cell patients is currently an unresolved issue. In the reviewed literature no models have been found able to establish early risk indices of vasooclusive crisis for taking a timely therapeutic behavior in these patients. Objective: To establish risk indices in sickle cell patients based on the formulation of a predictive model of vasoocclusive state. Methods: Based on a cross-sectional case-control analytic study conducted at the Hematological Center of Santiago de Cuba, a predictive model of VOC status was formulated through a discriminant analysis. Dispersion statistics (mean and standard deviation) were used to establish risk indices based on it. Results: A predictive model of the state of VOC that included biomarkers of the redox state as significant predictors of it in sickle cell patients was formulated. The model supported the risk indices, stratified into 3 categories (lower, moderate and higher risk) that were assigned to the patients and allowed an adequate classification of them. Conclusions: The design of a predictive model of VOC and the establishment of risk indices in sickle cell patients allowed a better evaluation of them. The new diagnostic tool proposed in the study would be very useful in the Hematology services, by facilitating a better assessment of the sickle cell patient's condition and a timely prophylactic treatment that minimizes the complications associated with this state.

RESUMEN Introducción: El diagnóstico precoz de la crisis vasoclusiva (CVO) que afecta a pacientes con drepanocitosis resulta un tema no resuelto en la actualidad. No se ha encontrado en la literatura evidencia de modelos que puedan establecer tempranamente índices de riesgo de la CVO para la toma de una conducta terapéutica oportuna en estos pacientes. Objetivo: Establecer índices de riesgo en pacientes con drepanocitosis, a partir de la formulación de un modelo predictivo del estado vasoclusivo. Métodos: A partir de un estudio analí tico transversal de casos y controles, realizado en el Centro Hematológico de Santiago de Cuba, se formuló a través de un análisis discriminante, un modelo predictivo del estado de CVO. Se usaron estadígrafos de dispersión (media y desviación estándar) para el establecimiento de índices de riesgo sustentados en él. Resultados: Se formuló un modelo predictivo del estado de CVO que incluyó biomarcadores del estado redox como predictores significativos en el paciente con drepanocitosis. El modelo sustentó los índices de riesgo, estratificados en 3 categorías (riesgo menor, moderado y mayor) que fueron asignados a los pacientes y posibilitó su adecuada clasificación. Conclusiones: El diseño de un modelo predictivo de CVO y el establecimiento de índices de riesgo en pacientes con drepanocitosis permitió una mejor evaluación. La nueva herramienta diagnóstica que se propone resultaría de gran utilidad en los servicios de Hematología, al facilitar una mejor valoración del estado del paciente con drepanocitosis y un tratamiento profiláctico oportuno que minimice las complicaciones asociadas a este estado.