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

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

Abstract This article asks if the subject is an autonomous being in political deliberation or are the thoughts, positions and forms of political organization mediated by the different communicational tools to which the subject is exposed who determine it? Thus, it analyzes the relationship between Mass Media and politics with the deliberative capacity of the individual when making decisions in the political context based on Han and Chomsky. The methodology is qualitative with documentary design, the instrument are bibliographic sheets applied to primary and secondary sources. Databases are used with the algorithm: “Neoliberalism, Psycho-politic, Big Data, Mass Media and Democracy”. Thirteen (13) books and twenty (20) articles are analyzed. The argumentative text identifies the new forms and tools of political organization and the relationship between politics and the media. It is concluded that: 1) Neoliberalism directs the idea of a free market towards the individual himself; 2) Critical citizenship that has a more active role in democracy is necessary; 3) Psycho-politics is identified as a new form of political organization; 4) The new tool of politics is Big Data; 5) It is evident that the relationship between politics and Mass Media is linked to power groups; and 6) The emotionalization of political communication decreases individual autonomy.

Resumen El presente artículo indaga si ¿es el sujeto un ser autónomo en la deliberación política o son los pensamientos, las posturas y las formas de la organización política mediadas por las distintas herramientas comunicacionales a las que se ve expuesto quienes lo determinan? Así, analiza la relación que existe entre mass media y política, con la capacidad deliberativa del individuo al tomar decisiones en el contexto político, a partir de Chomsky y Han. La metodología es cualitativa con diseño documental, el instrumento son fichas bibliográficas aplicadas a fuentes primarias y secundarias. Se usan bases de datos con el algoritmo: “Neoliberalismo, psicopolítica, big data, medios de comunicación de masas y democracia”. Se analizan 13 libros y 20 artículos. Se identifican las nuevas formas y herramientas de organización política y la relación entre política y medios de comunicación. Se concluye que: 1) el neoliberalismo direcciona la idea de libre mercado hacia el individuo mismo, 2) es necesaria una ciudadanía crítica que tenga un rol más activo en la democracia, 3) se identifica a la psicopolítica como una nueva forma de organización política, 4) la nueva herramienta de la política es el big data, 5) se evidencia que la relación entre política y mass media está vinculada con los grupos de poder y 6) la emocionalización de la comunicación política disminuye la autonomía individual.

Abstract The present research work shows the optimal energy management of an isolated microgrid based on nonconventional renewable energy sources. For which an economic dispatch problem is proposed that seeks to supply the electrical demand at the lowest posible operating cost, based on a mixed integer nonlinear optimization problem. The nonlinearity of the algorithm is presented by including the characteristic equation of the real operation of the generating set in the optimization model. The input data to the economic office such as solar radiation and wind speed were obtained from the NASA platform located on Santa Cruz Island, Galapagos province, Ecuador. In addition, the electricity demand data was obtained from real measurements of the sector. The economic dispatch problem has been determined for 12, 24 and 168 hours respectively, obtaining a proportional energy distribution for each case of 50.40% supplied by the photovoltaic generator, 23.92% by the diesel generator, 17.14% by the battery bank and 5.53% by the wind generator, so the demand was supplied in its entirety, meeting the objective that the generating set does not present intermittencies and obtaining the lowest operating cost of the system.

Resumen El presente trabajo de investigación muestra la gestión óptima de la energía de una microrred aislada basada en fuentes de energía renovable no convencional. Para lo cual se plantea un problema de despacho económico que busca abastecer la demanda eléctrica al menor costo de operación posible, a partir de un problema de optimización no lineal entero mixto. La no linealidad del algoritmo se presenta al incluir la ecuación característica del funcionamiento real del grupo electrógeno en el modelo de optimización. Los datos de entrada al despacho económico como radiación solar y velocidad del viento fueron obtenidos de la plataforma de la NASA situada sobre la isla Santa Cruz, provincia de Galápagos, Ecuador. Además, los datos de la demanda eléctrica fueron obtenidos de mediciones reales del sector. El problema de despacho económico se ha resultado para 12, 24 y 168 horas respectivamente, obteniendo una distribución energética proporcional para cada caso del 50.40 % suministrada por el generador fotovoltaico, 23.92 % por el generador diésel, 17.14 % por el banco de baterías y 5.53 % por el generador eólico, por lo que la demanda fue abastecida en su totalidad cumpliendo con el objetivo de que el grupo electrógeno no presente intermitencias y obteniendo el menor costo de operación del sistema.

Abstract Substations are key facilities within an electrical system, untimely failures tend to cause low quality and negative effects on the electrical supply. An early indicator of potential electrical equipment failure is the appearance of hot spots; therefore, its detection and subsequent programmed correction avoids incurring in major failures and unnecessary operation stops. In this research, 64 experiments of the YOLOv5 algorithm were carried out, with the purpose of proposing an automated computer vision mechanism for the detection of hot spots in thermal images of electrical substations. The best results show a mAP value of 81.99%, which were obtained with the YOLOv5m algorithm and the transfer learning application. These results leave a basis to deepen and improve the performance of the algorithm by varying other hyperparameters to those considered in this study.

Resumen Las subestaciones son instalaciones clave dentro de un sistema eléctrico; las fallas intempestivas tienden a causar baja calidad y efectos negativos del suministro eléctrico. Un indicador temprano de posibles fallas en los equipos eléctricos es la aparición de puntos calientes; por lo que su detección y posterior corrección programada evita incurrir en fallas mayores y paradas de operación innecesarias. En esta investigación se realizaron 64 experimentos del algoritmo YOLOv5, con la finalidad de proponer un mecanismo automatizado de visión por computadora para la detección de puntos calientes en imágenes térmicas de subestaciones eléctricas. Los mejores resultados muestran un valor mAP de 81,99 %, los cuales se obtuvieron con el algoritmo YOLOv5m y la aplicación de transfer learning. Estos resultados dejan una base para profundizar y mejorar el desempeño del algoritmo, variando otros hiperparámetros a los considerados en el presente estudio.

ABSTRACT This paper addresses the study of the bubble filter and web information. The main purpose was to analyze how the bubble filter, in its purpose of algorithmically managing content, can ensure the diversity of information sources for Internet users. For this purpose, a descriptive investigation was carried out with the scope of explanation and interpretation based on the systematic review of specialized literature in the Scopus, Web of Science, and SciE-LO databases, mainly. For the collection of information, the documentary review technique was chosen using the instrument of documentary analysis cards. It is concluded that the bubble filter impacts the right to information, as it affects the complete perception of reality and the understanding of the world. This is due to the delivery of information and the hiding of information that is managed by this algorithm, as it turns out to be a spiral of ideologies, tastes, preferences recorded and stored in the user's browsing, avoiding the knowledge of contrary or alternate positions. content users Scopus Science SciELO SciE LO databases mainly cards world algorithm ideologies tastes user s browsing positions

RESUMEN El presente trabajo aborda el estudio del filtro burbuja y la información web. El objetivo principal fue analizar cómo el filtro burbuja, en su propósito de gestionar algo-rítmicamente los contenidos, permite garantizar la diversidad de fuentes de información en los usuarios de Internet. Para dicho fin, se realizó una investigación descriptiva con alcance de explicación e interpretación basada en la revisión sistemática de la literatura especializada en las bases de datos Scopus, Web of Science y SciELO, principalmente. Para la recolección de información, se optó por la técnica de revisión documental utilizando el instrumento de fichas de análisis documental. Se concluye que el filtro burbuja impacta en el derecho a la información, pues afecta la percepción completa de la realidad y la comprensión del mundo. Ello obedece a que la entrega de la información y el ocultamiento de la información que es administrada por este algoritmo resultan ser una espiral de ideologías, gustos, preferencias registradas y almacenadas en las navegaciones del usuario, que evitan el conocimiento de posiciones contrarias o alternas. web algorítmicamente algo rítmicamente contenidos Internet fin Scopus SciELO principalmente mundo ideologías gustos usuario alternas

Resumo A análise de dados genômicos, metagenômicos e proteômicos com curadoria é de suma importância nos campos da biologia, medicina, educação e bioinformática. Embora esse tipo de dados geralmente seja hospedado em formato bruto em repositórios internacionais gratuitos, o acesso total requer muita capacidade de computação e grande espaço em disco de armazenamento para o usuário doméstico. Os objetivos do estudo são oferecer um conjunto abrangente de bancos de dados de referência genômica e proteômica microbiana de forma acessível e fácil de usar para a comunidade científica e demonstrar suas vantagens e utilidade. Além disso, apresentamos um estudo de caso sobre a aplicabilidade dos dados esboçados para a determinação da coerência genômica geral entre dois membros da família Brucellacea, o que sugere que eles pertencem às mesmas genomoespécies que permanecem como ecótipos discretos. Um conjunto representativo de genomas, proteomas (de material tipo) e metagenomas foi coletado diretamente do banco de dados NCBI Assembly e do banco de dados de taxonomia do genoma (GTDB), associada aos principais grupos de bactérias, Archaea, vírus e fungos. Bancos de dados esboçados foram subsequentemente criados e armazenados em representações reduzidas práticas usando o algoritmo MinHash implementado no software Mash. O conjunto de dados obtido contém mais de 133 GB de espaço em disco reduzido para 883,25 MB e representa 125,110 registros genômicos/proteômicos de oito contextos informativos, que foram pré-filtrados para torná-los acessíveis, utilizáveis e amigáveis com recursos computacionais limitados. Os usos potenciais desses bancos de dados esboçados são discutidos, incluindo, mas não se limitando, a delimitação de espécies microbianas, estimativa de distâncias genômicas e novidades genômicas, comparações emparelhadas entre proteomas, genomas e metagenomas, exploração e seleção filogenética de vizinhos, entre outros.

Abstract The analysis of curated genomic, metagenomic and proteomic data is of paramount importance in the fields of biology, medicine, education, and bioinformatics. Although this type of data is usually hosted in raw format on free international repositories, the full access requires lots of computing power and large storage disk space for the domestic user. The purpose of the study is to offer a comprehensive set of microbial genomic and proteomic reference databases in an accessible and easy-to-use form to the scientific community and demonstrate its advantages and usefulness. Also, we present a case study on the applicability of the sketched data, for the determination of overall genomic coherence between two members of the Brucellacea family, which suggests they belong to the same genomospecies that remain as discrete ecotypes. A representative set of genomes, proteomes (from type material), and metagenomes were directly collected from the NCBI Assembly database and Genome Taxonomy Database (GTDB), associated with the major groups of Bacteria, Archaea, Virus, and Fungi. Sketched databases were subsequently created and stored on handy reduced representations by using the MinHash algorithm implemented in Mash software. The obtained dataset contains more than 133 GB of space disk reduced to 883.25 MB and represents 125,110 genomics/proteomic records from eight informative contexts, which have been prefiltered to make them accessible, usable, and user-friendly with limited computational resources. Potential uses of these sketched databases are discussed, including but not limited to microbial species delimitation, estimation of genomic distances and genomic novelties, paired comparisons between proteomes, genomes, and metagenomes; phylogenetic neighbor’s exploration and selection, among others.

Abstract Longitudinal study, whose objective was to present a better strategy and statistical methods, and demonstrate its use with the data across the 2013-2015 period in schoolchildren aged 7 to 11 years, covered with the same food questionnaire (WebCAAFE) survey in Florianopolis, southern Brazil. Six meals/snacks and 32 foods/beverages yielded 192 possible combinations denominated meal/snack-Specific Food/beverage item (MSFIs). LASSO algorithm (LASSO-logistic regression) was used to determine the MSFIs predictive of overweight/obesity, and then binary (logistic) regression was used to further analyze a subset of these variables. Late breakfast, lunch and dinner were all associated with increased overweight/obesity risk, as was an anticipated lunch. Time-of-day or meal-tagged food/beverage intake result in large number of variables whose predictive patterns regarding weight status can be analyzed by machine learning such as LASSO, which in turn may identify the patterns not amenable to other popular statistical methods such as binary logistic regression.

Resumo Estudo longitudinal cujo objetivo foi apresentar melhores estratégia e métodos estatísticos e demonstrar sua utilização com os dados do período 2013-2015 em escolares de 7 a 11 anos, contemplados com o mesmo questionário alimentar (WebCAAFE) em Florianópolis, Sul do Brasil. Seis refeições/lanches e 32 alimentos/bebidas resultaram em 192 combinações possíveis denominadas item refeição/lanche-alimentos/bebidas específicos (MSFIs). O algoritmo LASSO (LASSO-regressão logística) foi usado para determinar os MSFIs preditivos de sobrepeso/obesidade e, em seguida, a regressão binária (logística) foi usada para analisar um subconjunto dessas variáveis. Café da manhã, almoço e jantar tardios foram todos associados ao aumento do risco de sobrepeso/obesidade, assim como um almoço antecipado. O consumo de alimentos/bebidas marcados na hora do dia ou na refeição resulta em um grande número de variáveis cujos padrões preditivos em relação ao status do peso podem ser analisados por LASSO. Essa análise pode identificar os padrões não passíveis de outros métodos estatísticos populares, como a regressão logística binária.

Abstract: Brazil has the second largest number of leprosy cases (a disease with a significant burden) in the world. Despite global and local efforts to eliminate this public health problem, inadequate or late diagnosis contribute to perpetuate its transmission, especially among household contacts. Tests such as the rapid IgM antibody detection (RT) and real-time polymerase chain reaction (RT-PCR) were developed to overcome the challenges of early diagnosis of leprosy. This study aimed to analyze the cost-effectiveness of a new diagnostic algorithm recommended by the Brazilian government to diagnose leprosy in household contacts of confirmed leprosy cases, which includes the RT and RT-PCR tests. A decision tree model was constructed and the perspective of the Brazilian Unified National Health System (SUS) and a 1-year time horizon were adopted. Only direct medical costs related to diagnostic tests were included. Effectiveness was measured as the number of avoided undiagnosed leprosy cases. Different scenarios were analyzed. The sequential use of RT, slit-skin smear (SSS) microscopy, and RT-PCR as recommended by the Brazilian Ministry of Health was compared to a base case (isolated SSS microscopy), yielding an incremental cost-effectiveness ratio of USD 616.46 per avoided undiagnosed leprosy case. Univariate sensitivity analysis showed that the prevalence of leprosy among household contacts was the variable that influenced the model the most. This is the first economic model to analyze a diagnostic algorithm of leprosy. Results may aid managers to define policies and strategies to eradicate leprosy in Brazil.

Resumen: Brasil tiene el segundo mayor número de casos de lepra (enfermedad con carga significativa) del mundo. A pesar de los esfuerzos globales y locales para eliminar ese problema de salud pública, el diagnóstico inadecuado o tardío contribuye a perpetuar su transmisión, sobre todo entre contactos intradomiciliarios. Los exámenes como la prueba rápida de anticuerpos IgM (RT) y la reacción en cadena de la polimerasa en tiempo real (RT-PCR) se desarrollaron para superar las barreras del diagnóstico precoz de la lepra. El objetivo de este estudio fue analizar la relación de costo-efectividad de un nuevo algoritmo de diagnóstico recomendado por el gobierno brasileño para diagnosticar la lepra en contactos domiciliarios de casos confirmados de lepra, que incluye las pruebas RT y RT-PCR. Se construyó un modelo de árbol de decisión y se adoptó la perspectiva del Sistema Único de Salud (SUS) teniendo en cuenta el periodo de un año. Solo se incluyeron los costos médicos directos relacionados con los exámenes diagnósticos. Se midió la efectividad teniendo en cuenta el número de casos de lepra evitados. Se analizaron distintos escenarios. Se comparó el uso secuencial de RT, baciloscopia y RT-PCR, conforme el Ministerio de Salud recomienda, con un caso base (baciloscopia aislada), y se obtuvo un cociente de costo-efectividad incremental de USD 616,46 por cada caso de lepra evitado. El análisis de sensibilidad univariante mostró que la prevalencia de lepra entre contactos intradomiciliarios fue la variable que más influyó el modelo. Este es el primer modelo económico que analiza un algoritmo diagnóstico de lepra. Los resultados podrán ayudar los gestores a definir políticas y estrategias para erradicar la lepra en Brasil.

Resumo: O Brasil tem o segundo maior número de casos de hanseníase (doença com carga significativa) do mundo. Apesar dos esforços globais e locais para eliminar esse problema de saúde pública, o diagnóstico inadequado ou tardio contribui para perpetuar sua transmissão, especialmente entre contatos intradomiciliares. Exames como o teste rápido de anticorpos IgM (RT) e a reação em cadeia da polimerase em tempo real (RT-PCR) foram desenvolvidos para superar as barreiras do diagnóstico precoce da hanseníase. Este estudo teve como objetivo analisar a relação custo-efetividade de um novo algoritmo de diagnóstico recomendado pelo governo brasileiro para diagnosticar a hanseníase em contatos domiciliares de casos confirmados de hanseníase, que inclui os testes RT e RT-PCR. Foi construído um modelo de árvore de decisão e adotada a perspectiva do Sistema Único de Saúde (SUS) considerando o período de um ano. Foram incluídos apenas os custos médicos diretos relacionados aos exames diagnósticos. A efetividade foi medida considerando o número de casos evitados de hanseníase. Diferentes cenários foram analisados. O uso sequencial de RT, baciloscopia e RT-PCR, conforme recomendado pelo Ministério da Saúde, foi comparado a um caso base (baciloscopia isolada), obtendo-se uma razão de custo-efetividade incremental de USD 616,46 por caso evitado de hanseníase. A análise de sensibilidade univariada mostrou que a prevalência de hanseníase entre contatos intradomiciliares foi a variável que mais influenciou o modelo. Este é o primeiro modelo econômico a analisar um algoritmo diagnóstico da hanseníase. Os resultados poderão auxiliar os gestores na definição de políticas e estratégias para a erradicação da hanseníase no Brasil.

Abstract Longitudinal study, whose objective was to present a better strategy and statistical methods, and demonstrate its use with the data across the 2013-2015 period in schoolchildren aged 7 to 11 years, covered with the same food questionnaire (WebCAAFE) survey in Florianopolis, southern Brazil. Six meals/snacks and 32 foods/beverages yielded 192 possible combinations denominated meal/snack-Specific Food/beverage item (MSFIs). LASSO algorithm (LASSO-logistic regression) was used to determine the MSFIs predictive of overweight/obesity, and then binary (logistic) regression was used to further analyze a subset of these variables. Late breakfast, lunch and dinner were all associated with increased overweight/obesity risk, as was an anticipated lunch. Time-of-day or meal-tagged food/beverage intake result in large number of variables whose predictive patterns regarding weight status can be analyzed by machine learning such as LASSO, which in turn may identify the patterns not amenable to other popular statistical methods such as binary logistic regression.

Resumo Estudo longitudinal cujo objetivo foi apresentar melhores estratégia e métodos estatísticos e demonstrar sua utilização com os dados do período 2013-2015 em escolares de 7 a 11 anos, contemplados com o mesmo questionário alimentar (WebCAAFE) em Florianópolis, Sul do Brasil. Seis refeições/lanches e 32 alimentos/bebidas resultaram em 192 combinações possíveis denominadas item refeição/lanche-alimentos/bebidas específicos (MSFIs). O algoritmo LASSO (LASSO-regressão logística) foi usado para determinar os MSFIs preditivos de sobrepeso/obesidade e, em seguida, a regressão binária (logística) foi usada para analisar um subconjunto dessas variáveis. Café da manhã, almoço e jantar tardios foram todos associados ao aumento do risco de sobrepeso/obesidade, assim como um almoço antecipado. O consumo de alimentos/bebidas marcados na hora do dia ou na refeição resulta em um grande número de variáveis cujos padrões preditivos em relação ao status do peso podem ser analisados por LASSO. Essa análise pode identificar os padrões não passíveis de outros métodos estatísticos populares, como a regressão logística binária.

Resumo O objetivo deste estudo foi descrever os níveis de resistência transmitida ao HIV-1 em adultos tratados em Unidades de Cuidados Integrais na Guatemala. O estudo incluiu prontuários de 185 pacientes adultos HIV-1 positivos, recentemente diagnosticados sem histórico de uso de TARV, no período de novembro de 2019 a novembro de 2020. A análise foi realizada no software DeepChek® v2.0, para classificação da resistência, O algoritmo Stanford HIVdb (v9.4 - 07/12/2022) foi seguido. Foi encontrada 18.4% (IC 95% 13.1 - 24.7%) de resistência geral a alguma família de ARVs. Houve evidência de 15.1% (IC 95% 10.3 - 21.1%) de resistência individual à família de NNRTI, afetando principalmente NVP e EFV; 2.2% (IC 95% 0.6 - 5.4%) resistência ao INTR, principalmente ao FTC/3TC; e 2.7% (IC 95% 0.9 - 6.2%) de resistência intermediária e baixa ao IP NFV e LPV/r. Três casos apresentaram resistência múltipla a NRTIs + NNRTIs. As mutações mais frequentemente encontradas foram K103N (41.2%), M184V/I (8.8%) e M46I (5.9%). A elevada resistência transmitida do HIV-1 em pacientes atendidos em diferentes Unidades de Cuidados Integrados ao HIV demonstra a importância de analisar periodicamente a tendência de resistência em pessoas que não foram expostas aos ARVs, o que por sua vez é um marcador indireto da presença de ARVs adquiridos. resistência no país, dados que demonstram a necessidade de ações e intervenções rápidas e eficazes dado o seu impacto na saúde pública.

Abstract The objective of this study was to describe the levels of transmitted HIV-1 resistance in patients with a recent HIV diagnosis before starting ART, treated in Comprehensive Care Units in Guatemala during the years 2019 and 2020. The study included records of 185 HIV-positive adult patients, recently diagnosed with HIV without a history of ART use. The analysis was carried out in the DeepChek® v2.0 software, the Stanford HIVdb algorithm (v9.4 - 07/12/2022) was followed to classify resistance. 18.4% (95% CI 13.1 - 24.7%) of general resistance to some family of ARVs was found. There was evidence of 15.1% (95% CI 10.3 - 21.1%) of individual resistance to the NNRTI family, mainly affecting NVP and EFV; 2.2% (95% CI 0.6 - 5.4%) resistance to INTR, mostly to FTC/3TC; and 2.7% (95% CI 0.9 - 6.2%) of intermediate and low resistance IP NFV and LPV/r. Three cases presented multiple resistance to NRTIs + NNRTIs. The most frequently found mutations were K103N (41.2%), M184V/I (8.8%) and M46I (5.9%). The high transmitted resistance of HIV-1 in patients treated in different Comprehensive HIV Care Units demonstrates the importance of periodically analyzing the trend of resistance in people who have not been exposed to ARVs, which in turn is an indirect marker. of the presence of acquired resistance in the country, data that demonstrate the need for prompt and effective actions and interventions given its impact on public health.

Resumen El objetivo del estudio fue describir los niveles de resistencia transmitida de VIH-1 en adultos atendidos en Unidades de Atención Integral de Guatemala. El estudio incluyó registros de 185 pacientes adultos VIH-1 positivo, de reciente diagnóstico sin antecedente de uso de TAR, de noviembre del 2019 a noviembre del 2020. El análisis se realizó en el software DeepChek® v2.0, para la clasificación de la resistencia se siguió el algoritmo de Stanford HIVdb (v9.4 - 07/12/2022). Se encontró 18.4% (IC 95% 13.1 - 24.7%) de resistencia general a alguna familia de ARVs. Se evidenció 15.1% (IC 95% 10.3 - 21.1%) de resistencia individual a la familia de INNTR afectando principalmente a NVP y EFV; 2.2% (IC 95% 0.6 - 5.4%) de resistencia a INTR, mayormente a FTC/3TC; y 2.7% (IC 95% 0.9 - 6.2%) de resistencia intermedia y baja los IP NFV y LPV/r. Tres casos presentaron resistencia múltiple a los INTR + INNTR. Las mutaciones más frecuentemente encontradas fueron K103N (41.2%), M184V/I (8.8%) y M46I (5.9%). La elevada resistencia transmitida del VIH-1 en pacientes atendidos en distintas Unidades de Atención Integral del VIH, demuestra la importancia de analizar periódicamente la tendencia de la resistencia en personas que no han estado expuestas a ARVs, lo cual a su vez es un marcador indirecto de presencia de resistencia adquirida en el país, datos que evidencian la necesidad de acciones e intervenciones prontas y efectivas dado su impacto en la salud pública.

ABSTRACT Based on the climatology of air temperature, precipitation, and the normalized vegetation index (NDVI), a regionalization of Mexico for the rainy season is presented through a non-parametric clustering algorithm known as DBSCAN. Thirty years of data, spanning from 1984 to 2013, are used to detect structural change points with the Mann-Kendall and Pettitt non-parametric tests applied on the NDVI, mean daily precipitation, 99th percentile precipitation, and mean daily air temperature. The relative predictive importance of the parameters examined was estimated using a Machine-Learning Random Forest algorithm that allows establishing a connection between changes in the NDVI and changes in air temperature, average precipitation, and extreme precipitation for some regions. Modulation by large-scale climate phenomena, such as the Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO) and the Pacific Decadal Oscillation (PDO), as well as interannual modulation by El Niño/Southern Oscillation (ENSO) are explored. Structural change points in the series appear to be modulated mainly by the phase shift of the AMO and those of the ENSO and PDO in 1997.

RESUMEN Con base en la climatología de la temperatura del aire, la precipitación y el índice normalizado de vegetación (NDVI, por su sigla en inglés), se presenta una regionalización de México para la temporada de lluvias a través del algoritmo no paramétrico de agrupamiento DBSCAN. Se utilizan 30 años de datos que abarcan de 1984 a 2013 para detectar puntos de cambio estructural con las pruebas no paramétricas de Mann-Kendall y Pettitt en las series temporales del NDVI, la precipitación media diaria, el percentil 99 de precipitación y la temperatura media diaria del aire. La importancia predictiva relativa, vía el algoritmo Random Forest, permite establecer una conexión entre los cambios del NDVI y los de la temperatura del aire, la precipitación promedio y la precipitación extrema para algunas regiones. Se explora la modulación por fenómenos climáticos a gran escala, como la Oscilación Multidecadal del Atlántico (AMO) y la Oscilación Decadal del Pacífico (PDO), así como la modulación interanual por El Niño/Oscilación del Sur (ENSO). Se estima que los puntos de cambio en las series parecen estar modulados principalmente por el cambio de fase de la AMO y la presencia de cambios en ENSO y PDO en 1997.

ABSTRACT Wind energy is an important renewable source that has been considerably developed recently. In order to obtain successful 24-h lead-time wind power forecasts for operational and commercial uses, a combination of physical and statistical models is desirable. In this paper, a hybrid methodology that employs a numerical weather prediction model (Weather Research and Forecasting) and a neural network (NN) algorithm is proposed and assessed. The methodology is applied to a wind farm in northwestern Mexico, a region with high wind potential where complex geography adds large uncertainty to wind energy forecasts. The energy forecasts are then evaluated against actual on-site power generation over one year and compared with two reference models: decision trees (DT) and support vector regression (SVR). The proposed method exhibits a better performance with respect to the reference methods, showing an hourly normalized mean absolute percentage error of 6.97%, which represents 6 and 13 percentage points less error in wind power forecasts than with DT and SVR methods, respectively. Under strong synoptic forcing, the NN wind power forecast is not very accurate, and novel approaches such as hierarchical algorithms should be employed instead. Overall, the proposed model is capable of producing high-quality wind power forecasts for most weather conditions prevailing in this region and demonstrates a good performance with respect to similar models for medium-term wind power forecasts.

RESUMEN La energía eólica es una importante fuente de energía renovable que se ha desarrollado considerablemente en los últimos años. Con el fin de obtener pronósticos de energía eólica de alta precisión con 24 horas de anticipación para usos operativos y comerciales, se necesita una combinación de modelos físicos y estadísticos. En este artículo se propone y evalúa una metodología híbrida que emplea un modelo numérico (Weather Research and Forecasting) y un algoritmo de red neuronal (NN). La metodología se aplica a un parque eólico en el noroeste de México, una región con alto potencial eólico donde la compleja geografía agrega gran incertidumbre a los pronósticos de energía eólica. Los pronósticos de energía se evalúan usando la generación de energía real en el sitio de interés durante un año y se comparan con dos modelos de referencia: árboles de decisión (DT, por su sigla en inglés) y regresión de vectores de soporte (SVR). El método propuesto muestra un mejor desempeño respecto a los métodos de referencia, mostrando un error absoluto medio porcentual horario de 6.97%, lo que representa 6 y 13 puntos porcentuales menos de error en los pronósticos de energía eólica que con los métodos DT y SVR, respectivamente. El pronóstico de energía eólica NN no es muy preciso cuando tiene un fuerte forzamiento sinóptico, por lo que en su lugar deben emplearse enfoques novedosos como los algoritmos jerárquicos. En general, el modelo propuesto tiene la capacidad de producir pronósticos de energía eólica de alta calidad para la mayoría de las condiciones climáticas que prevalecen en esta región, y de- muestra un buen desempeño respecto a modelos similares para pronósticos de energía eólica a mediano plazo.

ABSTRACT The dispersion of atmospheric NH3 constitutes the most common passive polluting system in cattle stables. Although the studies carried out through computational fluid dynamics (CFD) are focused on improving the environmental conditions in situ to increase the productivity of stables, they do not refer to determining the environmental impact of NH3 emissions into the atmosphere. This work evaluated the distribution of the NH3 flux inside a barn using CFD and its relationship with environmental conditions through probabilistic analysis by the K2 algorithm. The initial data on environmental conditions were wind speed and direction, maximum temperature, and humidity from the nearest weather station in a region characterized by hot weather conditions during summer. The vertical trajectory was used to analyze the impact of long-range transport on the spatial distribution, where 75% is between 0 and 5 m in height, and 25% is between 10 and 20 m outside the eaves. The work concluded that temperature is the main parameter of influence.

RESUMEN La dispersión del NH3 atmosférico constituye el sistema contaminante pasivo más común en los establos. Si bien los estudios realizados a través de dinámica de fluidos computacional (CFD, por su sigla en inglés) están enfocados a mejorar las condiciones ambientales in situ para aumentar la productividad de los establos, no se refieren a la determinación del impacto ambiental de las emisiones de NH3 a la atmósfera. Este trabajo evaluó la distribución del flujo de NH3 dentro de un establo usando modelación con CFD y su relación con las condiciones ambientales a través de un análisis probabilístico usando el algoritmo K2. Se establecieron las condiciones ambientales iniciales: velocidad y dirección del aire, temperatura máxima y humedad, a partir de los datos obtenidos de la estación meteorológica más cercana en una región caracterizada por condiciones climáticas cálidas durante el verano. Se tomó en cuenta la trayectoria vertical para analizar el impacto del transporte de largo alcance en la distribución espacial, donde el 75% se encuentra entre 0 y 5 m de altura, y el 25% entre 10 y 20 m fuera de los aleros. El trabajo concluyó que la temperatura es el principal parámetro de influencia.

ABSTRACT Amanita phalloides is a native European deathly ectomycorrhizal mushroom that was introduced to North America and has been expanding its distribution during the last decades. This species is morphologically similar to wild edible mushrooms and if its distribution expands to Mexico, it could represent a risk in terms of food security for local communities. The aim of this study was to evaluate the potential climatic suitability that exists for A. phalloides in North America and overlay it with the distribution of mycophilic communities in Mexico under a baseline climatic scenario and climate change scenarios. To find climatic suitability we modeled its potential distribution with the algorithm that had the best predictive power after pilot test (MaxEnt) using species presences and eight climatic variables chosen with biological and statistical criteria. We worked with CanESM5 because it is one of the best models to simulate climate in North America and SSP5-8.5 scenario in order to be consistent with the precautionary principle. Our results suggest that even when the species has not yet been registered in Mexico, when using European records to model, this country presents 33.61% of climatic suitability for this species under the baseline scenario, potentially affecting about 70% of indigenous communities which are the main consumers of edible mushrooms. Under climate change scenarios, an increase in climatic suitability is expected in Mexico, while decreases are expected in United States and Canada. When using North American records to model, almost no climatic suitability is found in Mexico; however, the implementation of warning campaigns in Mexico is still needed.

RESUMEN Amanita phalloides es un hongo ectomicorrízico mortal nativo de Europa que ha sido introducido en Norteamérica y cuya distribución se ha expandido en las últimas décadas. Esta especie es morfológicamente muy similar a especies silvestres comestibles y si su distribución se expande a México puede representar un riesgo para comunidades locales. El propósito de este estudio fue evaluar si existe idoneidad climática para A. phalloides en Norteamérica y si se empalma con comunidades micofílicas de México en un escenario climático base y en escenarios de cambio climático. Para identificar la aptitud climática se modeló a la especie con el algoritmo que obtuvo el mejor desempeño (MaxEnt) después de una prueba piloto con presencia de especies y ocho variables climáticas seleccionadas con criterios biológicos y estadísticos. Se trabajó con CanESM5 porque las evaluaciones de este modelo indican que simula bien el clima de Norteamérica, y con el SSP5-8.5 para ser consistentes con el principio precautorio. Los resultados sugieren que, aunque la especie no ha sido registrada en México, al utilizar registros europeos para modelar se encuentra aptitud climática en 33.61% del país en el escenario base, la cual se empalma con 70% de las comunidades indígenas, que son las mayores consumidoras de hongos silvestres. En escenarios de cambio climático, se espera un incremento en la aptitud climática de México y disminuciones en Estados Unidos y Canadá. Cuando se usan únicamente los registros norteamericanos para modelar, prácticamente no se encuentra aptitud climática en México. En cualquier caso, la implementación de campañas de alerta en México es necesaria.

Abstract: Brazil has the second largest number of leprosy cases (a disease with a significant burden) in the world. Despite global and local efforts to eliminate this public health problem, inadequate or late diagnosis contribute to perpetuate its transmission, especially among household contacts. Tests such as the rapid IgM antibody detection (RT) and real-time polymerase chain reaction (RT-PCR) were developed to overcome the challenges of early diagnosis of leprosy. This study aimed to analyze the cost-effectiveness of a new diagnostic algorithm recommended by the Brazilian government to diagnose leprosy in household contacts of confirmed leprosy cases, which includes the RT and RT-PCR tests. A decision tree model was constructed and the perspective of the Brazilian Unified National Health System (SUS) and a 1-year time horizon were adopted. Only direct medical costs related to diagnostic tests were included. Effectiveness was measured as the number of avoided undiagnosed leprosy cases. Different scenarios were analyzed. The sequential use of RT, slit-skin smear (SSS) microscopy, and RT-PCR as recommended by the Brazilian Ministry of Health was compared to a base case (isolated SSS microscopy), yielding an incremental cost-effectiveness ratio of USD 616.46 per avoided undiagnosed leprosy case. Univariate sensitivity analysis showed that the prevalence of leprosy among household contacts was the variable that influenced the model the most. This is the first economic model to analyze a diagnostic algorithm of leprosy. Results may aid managers to define policies and strategies to eradicate leprosy in Brazil.

Resumen: Brasil tiene el segundo mayor número de casos de lepra (enfermedad con carga significativa) del mundo. A pesar de los esfuerzos globales y locales para eliminar ese problema de salud pública, el diagnóstico inadecuado o tardío contribuye a perpetuar su transmisión, sobre todo entre contactos intradomiciliarios. Los exámenes como la prueba rápida de anticuerpos IgM (RT) y la reacción en cadena de la polimerasa en tiempo real (RT-PCR) se desarrollaron para superar las barreras del diagnóstico precoz de la lepra. El objetivo de este estudio fue analizar la relación de costo-efectividad de un nuevo algoritmo de diagnóstico recomendado por el gobierno brasileño para diagnosticar la lepra en contactos domiciliarios de casos confirmados de lepra, que incluye las pruebas RT y RT-PCR. Se construyó un modelo de árbol de decisión y se adoptó la perspectiva del Sistema Único de Salud (SUS) teniendo en cuenta el periodo de un año. Solo se incluyeron los costos médicos directos relacionados con los exámenes diagnósticos. Se midió la efectividad teniendo en cuenta el número de casos de lepra evitados. Se analizaron distintos escenarios. Se comparó el uso secuencial de RT, baciloscopia y RT-PCR, conforme el Ministerio de Salud recomienda, con un caso base (baciloscopia aislada), y se obtuvo un cociente de costo-efectividad incremental de USD 616,46 por cada caso de lepra evitado. El análisis de sensibilidad univariante mostró que la prevalencia de lepra entre contactos intradomiciliarios fue la variable que más influyó el modelo. Este es el primer modelo económico que analiza un algoritmo diagnóstico de lepra. Los resultados podrán ayudar los gestores a definir políticas y estrategias para erradicar la lepra en Brasil.

Resumo: O Brasil tem o segundo maior número de casos de hanseníase (doença com carga significativa) do mundo. Apesar dos esforços globais e locais para eliminar esse problema de saúde pública, o diagnóstico inadequado ou tardio contribui para perpetuar sua transmissão, especialmente entre contatos intradomiciliares. Exames como o teste rápido de anticorpos IgM (RT) e a reação em cadeia da polimerase em tempo real (RT-PCR) foram desenvolvidos para superar as barreiras do diagnóstico precoce da hanseníase. Este estudo teve como objetivo analisar a relação custo-efetividade de um novo algoritmo de diagnóstico recomendado pelo governo brasileiro para diagnosticar a hanseníase em contatos domiciliares de casos confirmados de hanseníase, que inclui os testes RT e RT-PCR. Foi construído um modelo de árvore de decisão e adotada a perspectiva do Sistema Único de Saúde (SUS) considerando o período de um ano. Foram incluídos apenas os custos médicos diretos relacionados aos exames diagnósticos. A efetividade foi medida considerando o número de casos evitados de hanseníase. Diferentes cenários foram analisados. O uso sequencial de RT, baciloscopia e RT-PCR, conforme recomendado pelo Ministério da Saúde, foi comparado a um caso base (baciloscopia isolada), obtendo-se uma razão de custo-efetividade incremental de USD 616,46 por caso evitado de hanseníase. A análise de sensibilidade univariada mostrou que a prevalência de hanseníase entre contatos intradomiciliares foi a variável que mais influenciou o modelo. Este é o primeiro modelo econômico a analisar um algoritmo diagnóstico da hanseníase. Os resultados poderão auxiliar os gestores na definição de políticas e estratégias para a erradicação da hanseníase no Brasil.