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.

Abstract Introduction The lama-bordo systems (LBS) are built in natural watercourses and favor retention of sediment and runoff moisture for the development of agricultural activity. Objective To obtain a model for predicting the volume of soil permanently captured by LBS, based on the morphometric and hydrological characteristics of the micro-watersheds where they have prevailed in the Mixteca Alta of Oaxaca, Mexico Materials and methods The study was carried out in 27 sites where morphometric parameters and hydrological indexes were determined to obtain the volume prediction model by multiple linear regression (backward elimination technique). Results and discussion The systems studied were found in micro-watersheds under conditions that favor sediment transport: elongated shape, areas smaller than 2 km2 with 1st and 2nd order streams, at altitudes above 2 000 m and slopes greater than 10 %. Twelve morphometric parameters and three hydrological indexes characterize these micro-watersheds and explain the physical conditions that allow their establishment, but only four (micro-watershed area, average slope of the mainstream, topographic wetness index and sediment transport index) explain the cumulative sediment volume (R2 = 0.85, P < 0.001). Conclusions The model evaluated for volume estimation is reliable for application at sites under similar conditions.

Resumen Introducción Los sistemas lama-bordo (SLB) se construyen en cauces naturales y favorecen la retención de sedimentos y humedad del escurrimiento para el desarrollo de la actividad agrícola. Objetivo Obtener un modelo de predicción de volumen de suelo captado por los SLB en forma permanente, a partir de las características morfométricas e hidrológicas de las microcuencas donde estos han prevalecido en la Mixteca Alta de Oaxaca, México. Materiales y métodos El estudio se hizo en 27 sitios donde se determinaron parámetros morfométricos e índices hidrológicos que permitieron obtener el modelo de predicción de volumen mediante regresión lineal múltiple tipo backward stepwise. Resultados y discusión Los sistemas estudiados se encontraron en microcuencas bajo condiciones que favorecen el transporte de sedimentos: forma alargada, áreas menores de 2 km2 con corrientes de 1° y 2° orden, en altitudes superiores a los 2 000 m y pendientes mayores de 10 %. Doce parámetros morfométricos y tres índices hidrológicos caracterizan dichas microcuencas y explican las condiciones físicas que permiten su establecimiento, pero solo cuatro (área de la microcuenca, pendiente media de la corriente principal, índice topográfico de humedad e índice de transporte de sedimentos) explican el volumen de sedimento acumulado (R2 = 0.85, P < 0.001). Conclusiones El modelo evaluado para la estimación de volumen es confiable para su aplicación en sitios bajo condiciones similares.

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.

RESUMEN Introducción: la incidencia del síndrome de bajo gasto cardíaco postoperatorio es variable en las distintas series publicadas, desde un 4% hasta un 15%, con una mortalidad que se aproxima al 20%. Si bien en enfermos mayores de 70 años el síndrome puede estar presente hasta en un 63%, a pesar del desarrollo de mejores técnicas de cardioprotección y cuidados postoperatorios, la incidencia de este síndrome en poblaciones de alto riesgo no se ha modificado en una proporción significativa. Objetivo: construir un modelo predictivo de síndrome de bajo gasto cardíaco postoperatorio a través de factores de riesgo. Métodos: se realizó un estudio analítico de casos y controles en pacientes con síndrome de bajo gasto cardíaco postoperatorio atendidos en el Centro de Cardiología y Cirugía Cardiovascular del Hospital Provincial Docente “Saturnino Lora” de Santiago de Cuba, en un período de tres años; se empleó la regresión logística con ajustes para obtener el modelo. Resultados: los factores de riesgo predictores de mayor valor son: edad >65 años, la función sistólica del ventrículo derecho disminuida, el tiempo de pinzamiento aórtico y el sangrado postoperatorio, que fueron los que arrojó el modelo de regresión logística. Se realizó su validación interna por división de datos. Conclusiones: el modelo predictivo elaborado a partir de la regresión logística quedó compuesto por los predictores: edad >65 años, función sistólica del ventrículo derecho disminuida, el tiempo de pinzamiento aórtico >90 minutos y el sangrado postoperatorio prolongado; presentó buen ajuste y poder discriminante, sobre todo valor predictivo positivo.

ABSTRACT Introduction: the incidence of postoperative low cardiac output syndrome is variable in the different published series, from 4% to 15%, with a mortality that approaches 20%. Although in patients over 70 years of age the syndrome may be present in up to 63%, despite the development of better cardioprotection techniques and postoperative care, the incidence of this syndrome in high-risk populations has not changed in a significant proportion. Objective: build a predictive model of postoperative low cardiac output syndrome through risk factors. Methods: an analytical study of cases and controls was carried out in patients with postoperative low cardiac output syndrome treated at the Cardiology and Cardiovascular Surgery Center of the “Saturnino Lora” Provincial Teaching Hospital of Santiago de Cuba, in a period of three years; Logistic regression with adjustments was used to obtain the model. Results: the most valuable predictive risk factors are: age >65 years, decreased right ventricular systolic function, aortic cross-clamping time and postoperative bleeding, which were those shown by the logistic regression model. Its internal validation was carried out by data division. Conclusions: the predictive model developed from logistic regression was composed of the predictors: age >65 years, decreased right ventricular systolic function, aortic clamping time >90 minutes and prolonged postoperative bleeding; It presented good fit and discriminating power, especially positive predictive value.

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.

ABSTRACT Obstructive sleep apnea (OSA) and cardiovascular (CV) risk co-existence is frequent. However, the implications of novel metrics used in the diagnosis of OSA in patients with CV risk are scarce in the Hispanic/Latino population. Aim: To determine the association between the respiratory disturbance index (RDI) and the Time under 90% of SpO2 (CT90%) with CV risk using the predictive model of Framingham 2008. In addition, we analyzed the diagnostic performance of the baseline CV risk model, adjusted for RDI, CT90%, and their combination to predict CV mortality. in patients with clinical suspicion of AOS. Methods: Single-center prospective cohort study, including 1560 subjects. All patients underwent a clinical evaluation for OSA, blood pressure, and anthropometric variables. To determine the association of the indices of interest with CV risk, a linear multivariate regression was performed between the RDI or CT90% score. All analyses were performed using R software (R-project), and a p-value < 0.05 was considered statistically significant. Results: RDI and CT90% showed significant differences for CV (p-value= <0.001). In addition, a percentage increase was demonstrated in each quartile of the RDI and CT90% (p-value= <0.001). Conclusions: The RDI and CT90% showed a significant and incremental association with the CV risk of the cohort. However, predictive analyses of CV mortality using the RDI and CT90% were not significant.

RESUMEN La coexistencia de apnea obstructiva del sueño (AOS) y el riesgo cardiovascular (CV) han sido descrito asiduamente. Sin embargo, las implicancias de métricas novedosas usadas en el diagnóstico de la AOS en pacientes con riesgo CV son escasa en población hispano/ latino. Objetivo: Determinar la asociación entre el índice de eventos respiratorios (IER) y el tiempo de desaturación bajo 90% de SpO2 (CT90%) con riesgo CV mediante el modelo predictivo de Framingham 2008. Además, analizamos el rendimiento diagnóstico del modelo de riesgo CV basal, ajustado por IER, CT90% y su combinación para predecir mortalidad CV en pacientes con sospecha clínica de AOS. Método: Estudio monocéntrico de cohorte, prospectivo. 1560 pacientes fueron evaluados para el presente estudio, todos los pacientes fueron sometidos a una evaluación clínica sugerente de AOS, presión arterial y variables antropométricas. Para determinar la asociación de los índices de interés con el riesgo CV, se realizó una regresión multi- variada linear entre el porcentaje de riesgo CV y el puntaje de IER o CT90%. Todos los análisis se realizaron en el software R (R-project) y se estableció un valor p < 0.05 como estadísticamente significativo. Resultados: IER y CT90% mostraron diferencias significativas para el CV (p-valor= <0.001). Además, se observó un incremento porcentual en cada cuartil del IER y CT90% (p-valor= <0.001). Conclusiones: El IER y CT90% mostraron una asociación significativa e incremental con el riesgo CV de la cohorte. Sin embargo, los análisis predictivos de mortalidad CV usando el IER y CT90% no fueron significativos.

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 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 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.

Abstract Russian thistle (Salsola tragus) is a troublesome weed in different semi-arid regions around the world. Predicting the timing of S. tragus emergence is crucial to optimize its management in both fallow and spring wheat fields. The objective of this research was to develop and validate a predictive model for S. tragus emergence under field conditions. Seedling emergence was studied in a field experiment with multiple soil sensors to calculate the thermal time (TT), estimated as growing degree days (GDD) in the study area. The TT model fit to the experimental data using a Weibull function, described S. tragus cumulative emergence accurately. For model validation, three independent field experiments were conducted, two in fallow and one in spring wheat. The cumulative seedling emergence was also predicted accurately with these new set of data (R2 = 0.99 and 0.96 for fallow fields and 0.77 for the spring wheat field), supporting the idea that this model is robust and can be used as a predictive tool for S. tragus seedling emergence. According to this model, seedling emergence starts at 5 GDD, and 50% and 90% emergence is completed at 56 and 197 GDD, respectively. The model offers a valuable tool for optimizing herbicide programs in wheat-fallow rotations to manage S. tragus. It also has the potential to reduce herbicide applications and costs and contribute to more sustainable agro-system management. Further validation under different conditions will be needed to fine-tune S. tragus control in other areas.

Resumen La salsola (Salsola tragus) es una especie problemática en diversas regiones semiáridas de todo el mundo. Predecir el momento de emergencia de esta especie es clave para optimizar su manejo, tanto en campos en barbecho como con trigo de primavera. El objetivo fue desarrollar y validar un modelo predictivo para la emergencia de S. tragus en condiciones de campo. La emergencia de plántulas se estudió en un experimento de campo con sensores de suelo para calcular el tiempo térmico (TT) medido en grados día (GD). El modelo de TT, ajustado a los datos experimentales mediante una función de Weibull, describió con precisión la emergencia acumulada de S. tragus. Para la validación del modelo, se llevaron a cabo tres experimentos de campo independientes, dos en campos en barbecho y uno con trigo de primavera. La emergencia acumulada de plántulas se predijo con precisión con este nuevo conjunto de datos (R2 = 0,99 y 0,96 para los barbechos y 0,77 para el trigo de primavera), respaldando la idea de que este modelo es robusto y puede utilizarse como una herramienta predictiva para la emergencia de plántulas de S. tragus. Según este modelo, la emergencia de plántulas comienza a los 5 GD y el 50% y 90% de la emergencia se alcanzan a los 56 y 197 GD, respectivamente. El modelo ofrece una herramienta valiosa para optimizar programas de herbicidas en rotaciones de barbecho y trigo para el manejo de S. tragus. Además, tiene el potencial de reducir aplicaciones y costes de herbicidas, y contribuir a un manejo más sostenible de los agroecosistemas.

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.