Valores de referencia de la prueba de levantarse y sentarse en un minuto en personas que viven a gran altitud
Encuentra más información en nuestro repositorio digital La prueba de un minuto de sentado a pie (1min-STST) es una herramienta práctica de evaluación para medir la capacidad funcional. Los valores de referencia no están actualmente disponibles para las poblaciones que viven a gran altura. Objetivos:Establecer valores de referencia para el STST-1min en personas que viven a gran altitud por sexo y rango de edad. Además, se correlacionan las variables analizadas con el número de repeticiones obtenidas en los tests. Métodos: Se realizó una investigación transversal multicéntrica, recogiendo datos de dos ciudades a gran altitud. Se reclutó a adultos sanos de entre 18 y 80 años. Se registraron medidas antropométricas, niveles de actividad física, hábitos de fumar y número de repeticiones durante el 1min-STST. Se realizó una regresión lineal múltiple para determinar las ecuaciones predictivas por sexo. Se utilizó el método escalonado para generar el modelo predictivo. Resultados: Se incluyeron hasta 400 sujetos sanos (58% mujeres). Los participantes tenían una mediana (P25-P75) de altura de 1,62 (1,56-1,68) cm, un peso de 63,0 (57,8-70,1) kg y un IMC de 24,2 (22,5-26,0) kg/m2. Las ecuaciones predictivas fueron: 1minSTSTMen=19,833 – (edad* 0,168) + (altura * 0,204) – (peso * 0,122); 1minSTSTWomen= 27,845 – (edad * 0,198) + (altura * 0,145) – (peso* 0,094). Conclusión: Los valores de referencia para 1min-STST se determinaron para la población sana de edades comprendidas entre 18 y 80 años que vive a gran altitud. Altitud; Prueba de ejercicio; un minuto sentado-en-pie; capacidad física; valores de referencia. Accede al artículo completo aquí
Porfirina híbrida fotocatalítica-funcionalizada UiO-66/BiVO4 para la reducción mejorada de CO2 utilizando el sistema fotográfico II
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Aprovechar la abundante energía solar para la producción sostenible de combustible ofrece una de las estrategias más alentadoras para mitigar las emisiones de CO2. El descubrimiento de nuevos y eficientes fotocatalizadores para aumentar la reducción fotocatalítica del CO2 es importante para convertir la energía solar en combustible. La porfirina funcionalizada UiO 66 en un semiconductor BiVO4 se introduce para convertir el CO2 a través de fotoreacciones. Aquí, la producción solar impulsada de materias primas carbonosas se informa utilizando un nuevo material fotocatalítico esquema S UiO 66 TCPP BiVO4 heterounión acoplado con el fotosistema II (PSII) en una microalga. El acoplamiento de PSII con catalizadores sintéticos mejora la eficiencia de la captación de luz y la reacción de reducción de CO2 (CO2RR). Espectroscopia de impedancia electroquímica, respuesta de fotocorriente transitoria, vida útil de la fotoluminiscencia, espectrómetro de rayos X, microscopio electrónico de transmisión (TEM), difracción de rayos X (XRD), y se realizan mediciones de resonancia de espín electrónico para determinar las complejas propiedades estructurales y electrónicas y el rendimiento fotocatalítico. Los espectros infrarrojos in situ de la transformada de Fourier proporcionan los procesos CO2RR, revelando el mecanismo detallando la formación intermedia y las vías de energía. Accede al artículo completo aquí
Asociación entre caries dental, biofilm dental e índice de masa corporal en niños indígenas de dos regiones del Ecuador: un estudio transversal
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Materiales y métodos: En este estudio transversal se examinaron 88 niños de 2 a 12 años. Se evaluó la presencia de caries utilizando los criterios del International Caries Detection and Assessment System (ICDAS) II, calculándose la prevalencia y el índice de caries (dmft/DMFT) según códigos establecidos equivalentes a las normas de la Organización Mundial de la Salud (ICDAS II E-G/4-6). Se evaluó el biofilm dental utilizando un índice estandarizado y se determinó el estado nutricional calculando el IMC. Para analizar las relaciones entre la experiencia de caries (dmft y DMFT) y las variables independientes de peso, altura, IMC e índice de biofilm dental, se realizó un análisis de regresión lineal múltiple utilizando SPSS v25.0. Resultados: Se observó una alta prevalencia de caries dental en la población del estudio. Para los dientes primarios, la prevalencia de caries (ICDAS 2-6) varió del 15,9% al 52,3%, con una media de aproximadamente dos dientes afectados por niño. En los dientes permanentes, la prevalencia de las lesiones iniciales de caries (ICDAS II código 2) alcanzó el 75%, con un promedio de tres dientes afectados por niño. Se identificó una correlación estadísticamente significativa entre el IMC, el índice de biofilm dental y la puntuación del CPOD. En particular, el peso de un niño demostró un impacto negativo moderado en su puntuación CPOD, lo que explica el 45% de la varianza (η2 = 0,45). Conclusión: Los hallazgos revelan una alta carga de caries dental entre niños en las comunidades rurales ecuatorianas encuestadas. La asociación significativa entre un IMC más bajo y un índice de caries más alto, junto con la influencia del biofilm dental, subraya la intrincada relación entre el estado nutricional, la higiene bucal y la salud oral. Estos resultados destacan la necesidad de intervenciones integradas de salud pública que aborden tanto la malnutrición como la higiene oral para mitigar la alta prevalencia de caries dental en esta población y poblaciones similares. Accede al artículo completo aquí
Modelos SARIMA para la evolución de la potencia en los sistemas fotovoltaicos
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Introducción.- El creciente uso de la energía renovable en los sistemas de generación de electricidad ha puesto de relieve la necesidad de contar con esquemas eficientes para predecir los parámetros del modelo. En particular, los sistemas fotovoltaicos requieren herramientas precisas para modelar y predecir el comportamiento de la generación de energía solar. Objetivo.-Formular modelos SARIMA con alta precisión en la adaptación, explicación y predicción de los rendimientos energéticos en sistemas solares fotovoltaicos, centrados específicamente en la planta situada en la Plaza del Duque de Béjar, España. Método.- Se adoptó una estrategia de ajuste basada en algoritmos genéticos para acelerar la estimación del modelo SARIMA utilizando datos de generación solar fotovoltaica por hora. Se empleó el paquete auto.arima en RStudio como herramienta metodológica, permitiendo la selección y optimización automática de los mejores parámetros del modelo. Resultados.- El modelo seleccionado fue SARIMA (5,0,0)(2,1,0)242424, caracterizado por un proceso estocástico estacionario con un claro componente estacional. El modelo mostró una precisión de estimación notable, con errores estándar bajos en los coeficientes autorregresivos. Además, los residuos del modelo fueron bien ajustados, mostrando independencia y ausencia de autocorrelación serial. Conclusiones.- El modelo propuesto demostró un excelente rendimiento predictivo, respaldado por las métricas de error de entrenamiento (ME (Mean Error)= -1,344268 y MASE (Mean Absolute Scaled Error)= 0,7048786). Su sólida estructura matemática y su fuerte ajuste lo convierten en una herramienta fiable para pronosticar la energía solar fotovoltaica en sistemas con características similares. Accede al artículo completo aquí
Evaluación de patrones de expresión génica para NF-κ B1, TNF y VEGF A y VEGF B en un modelo de ratón de infección por SARS-CoV-2
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Introducción: La pandemia del coronavirus (COVID-19) ha impulsado una extensa investigación sobre su fisiopatología, específicamente el papel de los biomarcadores en la progresión de la enfermedad. Aunque TNF, NF-κ B1, VEGF-A y VEGF-B juegan papeles fundamentales en el desarrollo vascular y la respuesta de infección, su participación precisa en COVID-19 sigue siendo poco clara. Nuestro objetivo fue evaluar y sintetizar los patrones de expresión génica de TNF, NF-κ B1, VEGF-A y VEGF-B en un modelo de ratón de infección por SARS-CoV-2 para comprender su implicación en la patogénesis de la enfermedad. Métodos: Los conjuntos de datos genéticos disponibles en la plataforma de código abierto Gene Expression Omnibus (GEO) se extrajeron de once conjuntos de datos específicos: GSE68220, GSE51387, GSE49262, GSE51386, GSE50000, GSE40824, GSE33266, GSE50878, GSE40840, GSE49263 y GSE40827. En este análisis se utilizó el software R 4.3.2. Resultados: A Se observaron cambios sustanciales en la expresión de VEGFA, VEGFB, TNF-y NF-κ B1. La regulación superior de TNF- y NF-κ B1 implica una fuerte respuesta inflamatoria, consistente con su participación establecida en la inflamación. Por el contrario, VEGFA y VEGFB mostraron un patrón de regulación descendente, lo que sugiere alteraciones en las funciones vascular y endotelial. Conclusión: Se observaron cambios sustanciales en la expresión génica de TNF, NF-κ B1, VEGFA y VEGFB durante la infección por SARS-CoV, lo que indica su papel interconectado en la patogénesis de la enfermedad. Estos hallazgos mejoran nuestra comprensión de la base molecular de las complicaciones vasculares del COVID-19 y guiarán futuras investigaciones y terapias. Accede al artículo completo aquí
Modelación forestal aleatoria del trastorno afectivo bipolar en Ecuador
Encuentra más información en nuestro repositorio digital El trastorno afectivo bipolar es un trastorno mental caracterizado por episodios depresivos y maníacos o hipomaníacos. La complejidad del diagnóstico del trastorno afectivo bipolar debido a la superposición de sus síntomas con otros trastornos del estado de ánimo llevó a investigadores y médicos a buscar técnicas nuevas y avanzadas para la detección precisa del trastorno afectivo bipolar. Uno de estos métodos es el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático bajo una metodología estadística para la construcción de modelos de regresión logística, Random Forest. Apoyo a máquinas vectoriales, Árbol de Decisión, K-Vecinos Más Cercanos y Gradiente Boosting, con 146 datos recopilados de los servicios psiquiátricos afiliados al sistema de salud mental del Ecuador. A nivel inferencial, los resultados sugieren que la implementación de algoritmos automáticos basados en las diferentes metodologías para construir modelos permite la predicción exitosa o clasificación de individuos con trastornos afectivos bipolar en Ecuador frente a pacientes controlados que no se perfilan bajo este perfil cuadro patológico. Es el mejor modelo estadístico Random Forest (89,35 %) que dicta las mejores métricas de rendimiento en comparación con el modelo Gradient Boosting. La evolución de la prevalencia general de los trastornos afectivos bipolares en el Ecuador durante los últimos 22 años ha aumentado por un pequeño diferencial. Sin embargo, de 2020 a 2022 ha habido un aumento considerable en la prevalencia porcentual de los casos de trastornos afectivos bipolares en el Ecuador. Accede al artículo completo aquí