Sistema de información y comunicación para salud y nutrición de niños desatendidos en áreas rurales de Nicaragua

Los Objetivos de Desarrollo del Milenio señalan la importancia de promover el conocimiento del estado de salud materno-infantil, en especial en las zonas más desprotegidas. El presente artículo detalla las acciones llevadas a cabo durante los años 2008 y 2011 en algunas comunidades rurales de Nicaragua con el objetivo de brindar un servicio de comunicaciones de bajo coste. Dicho servicio es administrado por el centro de salud de Cusmapa, que lidera el programa y mantiene una estrecha comunicación entre su personal y los brigadistas de salud de 26 comunidades aisladas. Los agentes locales, a través de la red de datos y voz WiMAX/WiFi instalada, pueden utilizar el sistema de comunicaciones para informar acerca de episodios urgentes de salud materno-infantil a fin de que sean evaluados o atendidos por dos médicos y seis enfermeras que se encuentran en el centro de salud. El objetivo de monitorizar el estado de salud y nutrición de la población materno-infantil es prevenir la aparición de enfermedades, evitar la desnutrición e incluso la muerte. Esta investigación asume los principios básicos de la tecnología adecuada buscando soluciones basadas en la comunidad, sostenibles, replicables y escalables a fin de garantizar futuros despliegues de acuerdo con las estrategias de Naciones Unidas.

Modelos discriminantes para predecir la pérdida de peso. Proyecto PROgramas de Nutrición y Actividad Física para el tratamiento de la obesidad (PRONAF)

El objetivo del trabajo fue crear modelos discriminantes para estimar el porcentaje de pérdida de peso tras una intervención de seis meses, determinando la importancia de cada variable estudiada. La muestra, formada por 89 participantes en sobrepeso (18–50 años; IMC >25 y <29.9 kg/m2), fue distribuida en cuatro grupos de intervención: entrenamiento con cargas (S, n=22); entrenamiento aeróbico (E, n=25); entrenamiento combinado cargas + aeróbico (SE, n=23) y recomendaciones de ejercicio físico (C, n=19). Los grupos de entrenamiento entrenaron 3 veces/semana durante 24 semanas. Todos los grupos siguieron una restricción calórica del 25% del gasto energético diario. Tres modelos discriminantes fueron obtenidos para estimar el porcentaje de pérdida de peso, determinando que el peso, la masa grasa y el peso magro son las variables más importantes para discriminar la pérdida de peso. Los tres modelos discriminantes consiguen un elevado porcentaje de clasificación correcta. Registrado en Clinical Trials Gov.: número NCT01116856.

Diseño de un cuestionario para evaluar conocimientos básicos de estadística de estudiantes del último curso de ingeniería

Se presenta la elaboración de un cuestionariopara evaluar conocimientos básicos de estadística para estudiantes de ingeniería. El cuestionario original incluyó un amplio número de ítems agrupados por bloques temáticos. Este se propuso a un panel de expertos, formado por nueve profesores de la asignatura de Estadística Aplicada de distintas titulaciones de ingeniería en universidades iberoamericanas.

La integración de conocimientos en la restauración del patrimonio arquitectónico.

La integración de conocimientos en la restauración del patrimonio arquitectónico.

Evaluación de conocimientos básicos de estadística en ingenierías agroforestales de la Universidad Politécnica de Madrid.

Evaluación de conocimientos básicos de estadística en ingenierías agroforestales de la Universidad Politécnica de Madrid.

Gestión de la fertilidad de suelos y la nutrición de plantaciones de teca (Tectona grandis L.f.) en América Central

La teca (Tectona grandis L.f.) ha sido tradicionalmente considerada como una madera preciosa en los países del SE Asiático, de donde es originaria, pero durante las últimas décadas ha alcanzado especial relevancia en el sector internacional de las maderas tropicales duras de buena calidad. La especie ha sido ampliamente establecida en América Central, donde tiene una gran importancia socioeconómica, tanto por el impacto de las grandes empresas multinacionales que gestionan grandes plantaciones en la región, como por el gran número de pequeños y medianos propietarios que han elegido esta especie para reforestar sus tierras. Pese a la gran importancia de esta especie, se ha desarrollado relativamente poca investigación acerca de su nutrición y de la gestión del suelo necesaria para su establecimiento y mantenimiento en condiciones sostenibles y productivas. En la presente Tesis Doctoral, tras realizar una amplia revisión bibliográfica, se caracterizan los suelos y la nutrición de las plantaciones de teca en América Central y se proponen varias herramientas para la mejora de su gestión. Las plantaciones de teca de América Central presentan habitualmente deficiencias de K y P, además de algunos problemas de acidez ocasionales. Estos se originan, principalmente, por la mala selección de sitio que se realizó en las últimas dos décadas del siglo XX y por el establecimiento de plantaciones de teca por pequeños propietarios en terrenos que no tienen características propicias para la especie. Además, estos problemas comunes relativos a la baja disponibilidad de P y de K en el suelo son causantes de las relativamente bajas concentraciones foliares de estos elementos (0,88±0,07% K y 0,16±0,04% P) encontradas en plantaciones de teca características de la región. Se presentan varios modelos estadísticos que permiten a los gestores: (a) usarlos como referencia para la interpretación de análisis foliares, ya que ofrecen valores que se consideran característicos de plantaciones de teca con un buen estado nutricional; (b) estimar la cantidad de nutrientes acumulados en la biomasa aérea de sus plantaciones y, sobre todo, su extracción a través de la madera en un aprovechamiento forestal, bien sea una clara o la corta final. La gran acumulación de N, P y K en plantaciones de teca ha de ser considerada como un factor fundamental en su gestión. Además, P y K adquieren mayor relevancia aún ya que su extracción del sistema a través de la madera y su escasa disponibilidad en los suelos hacen que se presente un importante desequilibrio que pone en riesgo la sostenibilidad del sistema. En ese sentido, cambiar la época de cosecha, de la actual (en Enero-Mayo) a Septiembre o Diciembre, puede reducir entre un 24 y un 28% la salida de N asociada a la extracción de madera, un 29% la de P y entre un 14 y un 43% la de K. Se estima que la concentración foliar de P es un factor limitante de la productividad de plantaciones de teca en América Central, proponiéndose un nivel crítico de 0,125%. Además, la teca presenta una tolerancia muy baja a suelos salinos, tendencia que no había sido señalada hasta el momento, siendo muy alta la probabilidad de que la plantación tenga un crecimiento lento o muy lento cuando la Saturación de Na es mayor de 1,1%. Por otro lado, se confirma que K es uno de los elementos clave en la nutrición de las plantaciones de teca en la región centroamericana, proponiéndose un nivel crítico provisional de 3,09% para la Saturación de K, por encima del cual es muy probable que la plantación tenga un crecimiento muy alto. Se ha comprobado que las técnicas estadísticas de análisis multivariante pueden ser usadas como herramientas para agrupar los rodales en base a sus similitudes en cuanto a la fertilidad del suelo y mejorar así el diseño de planes de fertilización en plantaciones con una superficie relativamente grande. De esta manera, se pueden ajustar planes de fertilización más eficientes a escala de grupos de rodales, como un primer paso hacia la selvicultura de precisión, intensificando y diversificando la gestión en función de las diferencias edáficas. Finalmente, aunque los análisis foliares y de suelos indiquen la existencia de deficiencias nutricionales, la fertilización de las plantaciones no siempre va a producir efectos positivos sobre su crecimiento si no se diseña adecuadamente teniendo en cuenta varios factores que pueden estar influyendo negativamente en dicha respuesta, como la densidad de las plantaciones (sinergias con la programación de los clareos y claras) y la elección de la dosis y del producto a aplicar (habitualmente dosis bajas de N-P-K en lugar de incluir otros nutrientes como Mg, B y Zn o usar otros productos como micorrizas, biofertilizantes etc…). ABSTRACT Teak (Tectona grandis L.f.) has been traditionally considered as a precious wood in SE Asia, where it is indigenous. However, during recent decades the species has reached worldwide relevance in the tropical high quality hardwood sector. Teak has been widely established in Central America, where it has become a key species in the forest sector due to its socioeconomic impact, either because of the big-scale plantations of transnational companies and the abundant small-scale plantations established by many farmers. Despite the relevance of the species, little research has been carried out regarding its soil fertility and nutrition management, a key issue both for sustainability and productivity. The present Thesis performs a literature review to this respect, characterize the soil fertility and the nutrition of teak plantations of Central America and propose several management tools. Soil deficiencies of K and P are usually found in teak plantations in Central America, in addition to occasional acidity problems. These problems are mainly derived of (a) a poor site selection performed during 80s and 90s; and (b) small-scale plantations by farmers in sites which are not adequate for the species. These common soil fertility problems related with P and K soil availability are probably the cause of the relatively low P and K foliar concentration (0,88±0,07% K y 0,16±0,04% P) found in representative teak plantations of the region. Several statistical models are proposed, which allow forest managers to: (a) use them as a reference for foliar analysis interpretation, as they show values considered as representative for teak plantations with an adequate nutritional status in the region; (b) estimate the amount of nutrients accumulated in the aerial biomass of the plantations and, especially, the amount of them which are extracted from the systems as wood is harvested in thinning or final clearcuts. The accumulation of N, P and K result in a key factor for teak management in the region. This turns out to be especially relevant for the P and K because their high output rate by timber extraction and the low soil availability result in an important unbalance which constitutes a risk regarding the sustainability of the system. To this respect, modifying the harvesting time from the usual right now (January-May, business as usual scenario) to September or December (proposed alternatives) can reduce between 24 and 28% the N output associated to timber extraction, 29% the P output and between 14 and 43% the K. Foliar P concentration is a main limiting factor for teak plantations productivity in Central America and a 0.125% critical level is proposed. In addition, the results show a very low tolerance for soil salinity, tendency which was not previously reported. Hence, the probability of teak plantations to have low or very low Site Index is high when Na Saturation is higher than 1.1%. On the other hand, K is confirmed as one of the key nutrients regarding teak nutrition in Central America and a 3.09% provisional critical level is proposed for K Saturation; when values are above this level the probability of having very high Site Index is high. Multivariate statistical analyses have been successfully tested to be used as tools to group forest stands according to their soil fertility similarities. Hence, more efficient fertilization plans can be designed for each group of stands, intensifying and diversifying nutritional management according to soil fertility differences. This methodology, which is considered as a first step towards precision forestry, is regarded as helpful tool to design fertilization plans in big scale plantations. Finally, even though foliar and soil analysis would point out some nutritional deficiencies in a forest stand, the results show how the fertilization is not always going to have a positive effect over forest growth if it is not adequately designed. Some factors have been identified as determinants of tree response to fertilization: density (synergisms between fertilization and thinning scheduling) and the appropriate selection of dosages and product (usually low dosages are applied and N-P-K is preferred instead of applying other nutrients such as Mg, B or Zn or using other alternatives such as mycorrhizas or biofertilizers).

Evolución de un sujeto con obesidad sometido a un programa de nutrición y actividad física (PRONAF)

La obesidad es una enfermedad crónica, que se ha convertido en un problema de salud global de dimensiones epidémicas. Su origen es diverso y multifactorial, pero son los estilos de vida sedentarios y una alimentación inadecuada las causas fundamentales de su desarrollo. Muchos estudios han demostrado que los tratamientos que combinan dieta hipocalórica y ejercicio físico son los que mejor pronóstico presentan, pero poco se ha investigado sobre el tipo de ejercicio más adecuado en este tipo de intervención. El estudio PRONAF demostró que cualquier protocolo de ejercicio combinado con dieta hipocalórica es eficaz en la pérdida de peso, y sobre todo es el entrenamiento mixto (fuerza y aeróbico) el que mejores resultados ha presentado. El problema aún recae en que existe gran variabilidad interindividual ante un mismo tratamiento. Este trabajo muestra el estudio de un caso perteneciente al estudio PRONAF.

Estudio de las dinámicas de pérdida de peso corporal en los programas de ejercicio físico y nutrición = Study of the dynamics of body weight loss in exercise and nutritional programs

Introducción. La obesidad puede definirse como una enfermedad metabólica crónica de origen multifactorial, lo que provoca trastornos o problemas físicos y psicológicos a la persona, con patologías asociadas que limitan la esperanza de vida y deterioran la calidad de la misma, siendo determinante para sus áreas sociales y laborales. Este trastorno metabólico crónico se caracteriza por una acumulación excesiva de energía en el cuerpo en forma de grasa, lo que lleva a un aumento de peso con respecto al valor esperado por sexo, edad y altura. La gestión y el tratamiento de la obesidad tienen objetivos más amplios que la pérdida de peso e incluyen la reducción del riesgo y la mejora de la salud. Estos pueden ser alcanzados por la pérdida modesta de peso (es decir, 10.5% del peso corporal inicial), la mejora del contenido nutricional de la dieta y un modesto incremento en la actividad física y condición física. La dieta es uno de los métodos más populares para perder peso corporal. El ejercicio es otra alternativa para perder peso corporal. El aumento de ejercicio provoca un desequilibrio cuando se mantiene la ingesta calórica. También tiene ventajas, como la mejora del tono muscular, la capacidad cardiovascular, fuerza y flexibilidad, aumenta el metabolismo basal y mejora el sistema inmunológico. Objetivos. El objetivo de esta tesis es contribuir en un estudio de intervención para aclarar la evolución del peso corporal durante una intervención de dieta y ejercicio. Para ello, se evaluaron los efectos de la edad, sexo, índice de masa corporal inicial y el tipo de tratamiento en las tendencias de pérdida de peso. Otro objetivo de la tesis era crear un modelo de regresión lineal múltiple capaz de predecir la pérdida de peso corporal después del periodo de intervención. Y, por último, determinar el efecto sobre la composición corporal (peso corporal, índice de masa corporal, la masa grasa, y la masa libre de grasa) de las diferentes intervenciones basadas en ejercicios (fuerza, resistencia, resistencia combinada con fuerza, y las recomendaciones de actividad física (grupo control)) en combinación con dieta de adultos con sobrepeso y obesidad, después de la intervención, así como los cambios de la composición corporal 3 años más tarde. Diseño de la investigación. Los datos empleados en el análisis de esta tesis son parte del proyecto “Programas de Nutrición y Actividad Física para el tratamiento de la obesidad” (PRONAF). El proyecto PRONAF es un estudio clínico sobre programas de nutrición y actividad física para el sobrepeso y la obesidad, desarrollado en España durante varios años de intervención. Fue diseñado, en parte, para comparar diferentes tipos de intervención, con el objetivo de evaluar su impacto en las dinámicas de pérdida de peso, en personas con sobrepeso y obesidad. Como diseño experimental, el estudio se basó en una restricción calórica, a la que, en algunos casos, se le añadió un protocolo de entrenamiento (fuerza, resistencia, o combinado, en igualdad de volumen e intensidad). Las principales variables para la investigación que comprende esta tesis fueron: el peso corporal y la composición corporal (masa grasa y masa libre de grasa). Conclusiones. En esta tesis, para los programas de pérdida de peso en personas con sobrepeso y obesidad con un 25-30% de la restricción calórica, el peso corporal se redujo significativamente en ambos sexos, sin tener en cuenta la edad y el tipo de tratamiento seguido. Según los resultados del estudio, la pérdida de peso realizada por un individuo (hombre o mujer) durante los seis meses puede ser representada por cualquiera de las cinco funciones (lineal, potencial, exponencial, logarítmica y cuadrática) en ambos sexos, siendo la cuadrática la que tiende a representarlo mejor. Además, se puede concluir que la pérdida de peso corporal se ve afectada por el índice de masa corporal inicial y el sexo, siendo mayor para las personas obesas que para las de sobrepeso, que muestran diferencias entre sexos sólo en la condición de sobrepeso. Además, es posible calcular el peso corporal final de cualquier participante involucrado en una intervención utilizando la metodología del proyecto PRONAF sólo conociendo sus variables iniciales de composición corporal. Además, los cuatro tipos de tratamientos tuvieron resultados similares en cambios en la composición corporal al final del período de intervención, con la única excepción de la masa libre de grasa, siendo los grupos de entrenamiento los que la mantuvieron durante la restricción calórica. Por otro lado, sólo el grupo combinado logra mantener la reducción de la masa grasa (%) 3 años después del final de la intervención. ABSTRACT Introduction. Obesity can be defined as a chronic metabolic disease from a multifactorial origin, which leads to physical and psychological impacts to the person, with associated pathologies that limit the life expectancy and deteriorate the quality of it, being determinant for the social and labor areas of the person. This chronic metabolic disorder is characterized by an excessive accumulation of energy in the body as fat, leading to increased weight relative to the value expected by sex, age and height. The management and treatment of obesity have wider objectives than weight loss alone and include risk reduction and health improvement. These may be achieved by modest weight loss (i.e. 5–10% of initial body weight), improved nutritional content of the diet and modest increases in physical activity and fitness. Weight loss through diet is one of the most popular approaches to lose body weight. Exercise is another alternative to lose body weight. The increase of exercise causes an imbalance when the caloric intake is maintained. It also has advantages such as improved muscle tone, cardiovascular fitness, strength and flexibility, increases the basal metabolism and improves immune system. Objectives. The aim of this thesis is to contribute with an interventional study to clarify the evolution of the body weight during a diet and exercise intervention. For this, the effects of age, sex, initial body mass index and type of treatment on weight loss tendencies were evaluated. Another objective of the thesis was to create a multiple linear regression model able to predict the body weight loss after the intervention period. And, finally, to determine the effect upon body composition (body weight, body mass index, fat mass, and fat-free mass of different exercise-based interventions (strength, endurance, combined endurance and strength, and physical activity recommendations group (control group)) combined with diet in overweight and obese adults, after intervention as well as body composition changes 3 years later. Research Design. The data used in the analysis of this thesis are part of the project "Programs of Nutrition and Physical Activity for the treatment of obesity" (PRONAF). The PRONAF project is a clinical trial program about nutrition and physical activity for overweight and obesity, developed in Spain for several years of intervention. It was designed, in part, to compare different types of intervention, in order to assess their impact on the dynamics of weight loss in overweight and obese people. As experimental design, the study was based on caloric restriction, which, in some cases, added a training protocol (strength, endurance, or combined in equal volume and intensity). The main research variables comprising this thesis were: body weight and body composition outcomes (fat mass and fat-free mass). Conclusions. In this thesis, for weight loss programs in overweight and obese people with 25-30% of caloric restriction, the body weight was significantly decreased in both sexes, regardless the age and type of followed treatment. According to the results of the study, the weight loss performed by an individual (male or female) during six months can be represented by any of the five functions (linear, power law, exponential, logarithmic and quadratic) in both sexes, being the quadratic one which tends to represent it better. In addition, it can be concluded that the body weight loss is affected by the initial body mass index and sex condition, being greater for the obese people than for the overweight one, showing differences between sexes only in the overweight condition. Moreover, it is possible to calculate the final body weight of any participant engaged in an intervention using the PRONAF Project methodology only knowing their initial body composition variables. Furthermore, the four types of treatments had similar results on body composition changes at the end of the intervention period, with the only exception of fat-free mass, being the training groups the ones that maintained it during the caloric restriction. On the other hand, only the combined group achieved to maintain the fat mass (%) reduced 3 years after the end of the intervention.

Nutrición y alimentación de caprino de leche en sistemas intensivos de explotación

La producción de leche (volumen), el contenido proteico (caseínas) y el contenido en materia grasa (perfil de ácidos grasos) de la leche adquieren una especial importancia, ya que influyen en el rendimiento quesero y el tipo de queso producido.

Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.

A technological framework based on automatic messaging for improving adherence of diabetic patients

En todo el mundo se ha observado un crecimiento exponencial en la incidencia de enfermedades crónicas como la hipertensión y enfermedades cardiovasculares y respiratorias, así como la diabetes mellitus, que causa un número de muertes cada vez mayor en todo el mundo (Beaglehole et al., 2008). En concreto, la prevalencia de diabetes mellitus (DM) está aumentando de manera considerable en todas las edades y representa un serio problema de salud mundial. La diabetes fue la responsable directa de 1,5 millones de muertes en 2012 y 89 millones de años de vida ajustados por discapacidad (AVAD) (OMS, 2014). Uno de los principales dilemas que suelen asociarse a la gestión de EC es la adherencia de los pacientes a los tratamientos, que representa un aspecto multifactorial que necesita asistencia en lo relativo a: educación, autogestión, interacción entre los pacientes y cuidadores y compromiso de los pacientes. Medir la adherencia del tratamiento es complicado y, aunque se ha hablado ampliamente de ello, aún no hay soluciones “de oro” (Reviews, 2002). El compromiso de los pacientes, a través de la participación, colaboración, negociación y a veces del compromiso firme, aumentan las oportunidades para una terapia óptima en la que los pacientes se responsabilizan de su parte en la ecuación de adherencia. Comprometer e involucrar a los pacientes diabéticos en las decisiones de su tratamiento, junto con expertos profesionales, puede ayudar a favorecer un enfoque centrado en el paciente hacia la atención a la diabetes (Martin et al., 2005). La motivación y atribución de poder de los pacientes son quizás los dos factores interventores más relevantes que afectan directamente a la autogestión de la atención a la diabetes. Se ha demostrado que estos dos factores desempeñan un papel fundamental en la adherencia a la prescripción, así como en el fomento exitoso de un estilo de vida sana y otros cambios de conducta (Heneghan et al., 2013). Un plan de educación personalizada es indispensable para proporcionarle al paciente las herramientas adecuadas que necesita para la autogestión efectiva de la enfermedad (El-Gayar et al. 2013). La comunicación efectiva es fundamental para proporcionar una atención centrada en el paciente puesto que influye en las conductas y actitudes hacia un problema de salud ((Frampton et al. 2008). En este sentido, la interactividad, la frecuencia, la temporalización y la adaptación de los mensajes de texto pueden promover la adherencia a un régimen de medicación. Como consecuencia, adaptar los mensajes de texto a los pacientes puede resultar ser una manera de hacer que las sugerencias y la información sean más relevantes y efectivas (Nundy et al. 2013). En este contexto, las tecnologías móviles en el ámbito de la salud (mHealth) están desempeñando un papel importante al conectar con pacientes para mejorar la adherencia a medicamentos recetados (Krishna et al., 2009). La adaptación de los mensajes de texto específicos de diabetes sigue siendo un área de oportunidad para mejorar la adherencia a la medicación y ofrecer motivación a adultos con diabetes. Sin embargo, se necesita más investigación para entender totalmente su eficacia. Los consejos de texto personalizados han demostrado causar un impacto positivo en la atribución de poder a los pacientes, su autogestión y su adherencia a la prescripción (Gatwood et al., 2014). mHealth se puede utilizar para ofrecer programas de asistencia de autogestión a los pacientes con diabetes y, al mismo tiempo, superar las dificultades técnicas y financieras que supone el tratamiento de la diabetes (Free at al., 2013). El objetivo principal de este trabajo de investigación es demostrar que un marco tecnológico basado en las teorías de cambios de conducta, aplicado al campo de la mHealth, permite una mejora de la adherencia al tratamiento en pacientes diabéticos. Como método de definición de una solución tecnológica, se han adoptado un conjunto de diferentes técnicas de conducta validadas denominado marco de compromiso de retroacción conductual (EBF, por sus siglas en inglés) para formular los mensajes, guiar el contenido y evaluar los resultados. Los estudios incorporan elementos del modelo transteórico (TTM, por sus siglas en inglés), la teoría de la fijación de objetivos (GST, por sus siglas en inglés) y los principios de comunicación sanitaria persuasiva y eficaz. Como concepto general, el modelo TTM ayuda a los pacientes a progresar a su próxima fase de conducta a través de mensajes de texto motivados específicos y permite que el médico identifique la fase actual y adapte sus estrategias individualmente. Además, se adoptan las directrices del TTM para fijar objetivos personalizados a un nivel apropiado a la fase de cambio del paciente. La GST encierra normas que van a ponerse en práctica para promover la intervención educativa y objetivos de pérdida de peso. Finalmente, los principios de comunicación sanitaria persuasiva y eficaz aplicados a la aparición de los mensajes se han puesto en marcha para aumentar la efectividad. El EBF tiene como objetivo ayudar a los pacientes a mejorar su adherencia a la prescripción y encaminarlos a una mejora general en la autogestión de la diabetes mediante mensajes de texto personalizados denominados mensajes de retroacción automáticos (AFM, por sus siglas en inglés). Después de una primera revisión del perfil, consistente en identificar características significativas del paciente basadas en las necesidades de tratamiento, actitudes y conductas de atención sanitaria, el sistema elige los AFM personalizados, los aprueba el médico y al final se transfieren a la interfaz del paciente. Durante el tratamiento, el usuario recopila los datos en dispositivos de monitorización de pacientes (PMD, por sus siglas en inglés) de una serie de dispositivos médicos y registros manuales. Los registros consisten en la toma de medicación, dieta y actividad física y tareas de aprendizaje y control de la medida del metabolismo. El compromiso general del paciente se comprueba al estimar el uso del sistema y la adherencia del tratamiento y el estado de los objetivos del paciente a corto y largo plazo. El módulo de análisis conductual, que consiste en una serie de reglas y ecuaciones, calcula la conducta del paciente. Tras lograr el análisis conductual, el módulo de gestión de AFM actualiza la lista de AFM y la configuración de los envíos. Las actualizaciones incluyen el número, el tipo y la frecuencia de mensajes. Los AFM los revisa periódicamente el médico que también participa en el perfeccionamiento del tratamiento, adaptado a la fase transteórica actual. Los AFM se segmentan en distintas categorías y niveles y los pacientes pueden ajustar la entrega del mensaje de acuerdo con sus necesidades personales. El EBF se ha puesto en marcha integrado dentro del sistema METABO, diseñado para facilitar al paciente diabético que controle sus condiciones relevantes de una manera menos intrusiva. El dispositivo del paciente se vincula en una plataforma móvil, mientras que una interfaz de panel médico permite que los profesionales controlen la evolución del tratamiento. Herramientas específicas posibilitan que los profesionales comprueben la adherencia del paciente y actualicen la gestión de envíos de AFM. El EBF fue probado en un proyecto piloto controlado de manera aleatoria. El principal objetivo era examinar la viabilidad y aceptación del sistema. Los objetivos secundarios eran también la evaluación de la eficacia del sistema en lo referente a la mejora de la adherencia, el control glucémico y la calidad de vida. Se reclutaron participantes de cuatro centros clínicos distintos en Europa. La evaluación del punto de referencia incluía datos demográficos, estado de la diabetes, información del perfil, conocimiento de la diabetes en general, uso de las plataformas TIC, opinión y experiencia con dispositivos electrónicos y adopción de buenas prácticas con la diabetes. La aceptación y eficacia de los criterios de evaluación se aplicaron para valorar el funcionamiento del marco tecnológico. El principal objetivo era la valoración de la eficacia del sistema en lo referente a la mejora de la adherencia. En las pruebas participaron 54 pacientes. 26 fueron asignados al grupo de intervención y equipados con tecnología móvil donde estaba instalado el EBF: 14 pacientes tenían T1DM y 12 tenían T2DM. El grupo de control estaba compuesto por 25 pa cientes que fueron tratados con atención estándar, sin el empleo del EBF. La intervención profesional tanto de los grupos de control como de intervención corrió a cargo de 24 cuidadores, entre los que incluían diabetólogos, nutricionistas y enfermeras. Para evaluar la aceptabilidad del sistema y analizar la satisfacción de los usuarios, a través de LimeSurvey, se creó una encuesta multilingüe tanto para los pacientes como para los profesionales. Los resultados también se recopilaron de los archivos de registro generados en los PMD, el panel médico profesional y las entradas de la base de datos. Los mensajes enviados hacia y desde el EBF y los archivos de registro del sistema y los servicios de comunicación se grabaron durante las cinco semanas del estudio. Se entregaron un total de 2795 mensajes, lo que supuso una media de 107,50 mensajes por paciente. Como se muestra, los mensajes disminuyen con el tiempo, indicando una mejora global de la adherencia al plan de tratamiento. Como se esperaba, los pacientes con T1DM recibieron más consejos a corto plazo, en relación a su estado. Del mismo modo, al ser el centro de T2DM en cambios de estilo de vida sostenible a largo plazo, los pacientes con T2DM recibieron más consejos de recomendación, en cuanto a dietas y actividad física. También se ha llevado a cabo una comparación de la adherencia e índices de uso para pacientes con T1DM y T2DM, entre la primera y la segunda mitad de la prueba. Se han observado resultados favorables para el uso. En lo relativo a la adherencia, los resultados denotaron una mejora general en cada dimensión del plan de tratamiento, como la nutrición y las mediciones de inserción de glucosa en la sangre. Se han llevado a cabo más estudios acerca del cambio a nivel educativo antes y después de la prueba, medidos tanto para grupos de control como de intervención. Los resultados indicaron que el grupo de intervención había mejorado su nivel de conocimientos mientras que el grupo de control mostró una leve disminución. El análisis de correlación entre el nivel de adherencia y las AFM ha mostrado una mejora en la adherencia de uso para los pacientes que recibieron los mensajes de tipo alertas, y unos resultados no significativos aunque positivos relacionados con la adherencia tanto al tratamiento que al uso correlacionado con los recordatorios. Por otra parte, los AFM parecían ayudar a los pacientes que no tomaban suficientemente en serio su tratamiento en el principio y que sí estaban dispuestos a responder a los mensajes recibidos. Aun así, los pacientes que recibieron demasiadas advertencias, comenzaron a considerar el envío de mensajes un poco estresante. El trabajo de investigación llevado a cabo al desarrollar este proyecto ofrece respuestas a las cuatro hipótesis de investigación que fueron la motivación para el trabajo. • Hipótesis 1 : es posible definir una serie de criterios para medir la adherencia en pacientes diabéticos. • Hipótesis 2: es posible diseñar un marco tecnológico basado en los criterios y teorías de cambio de conducta mencionados con anterioridad para hacer que los pacientes diabéticos se comprometan a controlar su enfermedad y adherirse a planes de atención. • Hipótesis 3: es posible poner en marcha el marco tecnológico en el sector de la salud móvil. • Hipótesis 4: es posible utilizar el marco tecnológico como solución de salud móvil en un contexto real y tener efectos positivos en lo referente a indicadores de control de diabetes. La verificación de cada hipótesis permite ofrecer respuesta a la hipótesis principal: La hipótesis principal es: es posible mejorar la adherencia diabética a través de un marco tecnológico mHealth basado en teorías de cambio de conducta. El trabajo llevado a cabo para responder estas preguntas se explica en este trabajo de investigación. El marco fue desarrollado y puesto en práctica en el Proyecto METABO. METABO es un Proyecto I+D, cofinanciado por la Comisión Europea (METABO 2008) que integra infraestructura móvil para ayudar al control, gestión y tratamiento de los pacientes con diabetes mellitus de tipo 1 (T1DM) y los que padecen diabetes mellitus de tipo 2 (T2DM). ABSTRACT Worldwide there is an exponential growth in the incidence of Chronic Diseases (CDs), such as: hypertension, cardiovascular and respiratory diseases, as well as diabetes mellitus, leading to rising numbers of deaths worldwide (Beaglehole et al. 2008). In particular, the prevalence of diabetes mellitus (DM) is largely increasing among all ages and constitutes a major worldwide health problem. Diabetes was directly responsible for 1,5 million deaths in 2012 and 89 million Disability-adjusted life year (DALYs) (WHO 2014). One of the key dilemmas often associated to CD management is the patients’ adherence to treatments, representing a multi-factorial aspect that requires support in terms of: education, self-management, interaction between patients and caregivers, and patients’ engagement. Measuring adherence is complex and, even if widely discussed, there are still no “gold” standards ((Giardini et al. 2015), (Costa et al. 2015). Patient’s engagement, through participation, collaboration, negotiation, and sometimes compromise, enhance opportunities for optimal therapy in which patients take responsibility for their part of the adherence equation. Engaging and involving diabetic patients in treatment decisions, along with professional expertise, can help foster a patient-centered approach to diabetes care (Martin et al. 2005). Patients’ motivation and empowerment are perhaps the two most relevant intervening factors that directly affect self-management of diabetes care. It has been demonstrated that these two factors play an essential role in prescription adherence, as well as for the successful encouragement of a healthy life-style and other behavioural changes (Heneghan et al. 2013). A personalised education plan is indispensable in order to provide the patient with the appropriate tools needed for the effective self-management of the disease (El-Gayar et al. 2013). Effective communication is at the core of providing patient-centred care since it influences behaviours and attitudes towards a health problem (Frampton et al. 2008). In this regard, interactivity, frequency, timing, and tailoring of text messages may promote adherence to a medication regimen. As a consequence, tailoring text messages to patients can constitute a way of making suggestions and information more relevant and effective (Nundy et al. 2013). In this context, mobile health technologies (mHealth) are playing significant roles in improving adherence to prescribed medications (Krishna et al. 2009). The tailoring of diabetes-specific text messages remains an area of opportunity to improve medication adherence and provide motivation to adults with diabetes but further research is needed to fully understand their effectiveness. Personalized text advices have proven to produce a positive impact on patients’ empowerment, self-management, and adherence to prescriptions (Gatwood et al. 2014). mHealth can be used for offering self-management support programs to diabetes patients and at the same time surmounting the technical and financial difficulties involved in diabetes treatment (Free et al. 2013). The main objective of this research work is to demonstrate that a technological framework, based on behavioural change theories, applied to mHealth domain, allows improving adherence treatment in diabetic patients. The framework, named Engagement Behavioural Feedback Framework (EBF), is built on top of validated behavioural techniques to frame messages, guide the definition of contents and assess outcomes: elements from the Transtheoretical Model (TTM), the Goal-Setting Theory (GST), Effective Health Communication (EHC) guidelines and Principles of Persuasive Technology (PPT) were incorporated. The TTM helps patients to progress to a next behavioural stage, through specific motivated text messages, and allow clinician’s identifying the current stage and tailor its strategies individually. Moreover, TTM guidelines are adopted to set customised goals at a level appropriate to the patient’s stage of change. The GST was used to build rules to be applied for enhancing educational intervention and weight loss objectives. Finally, the EHC guidelines and the PPT were applied to increase the effectiveness of messages. The EBF aims to support patients on improving their prescription adherence and persuade them towards a general improvement in diabetes self-management, by means of personalised text messages, named Automatic Feedback Messages (AFM). After a first profile screening, consisting in identifying meaningful patient characteristics based on treatment needs, attitudes and health care behaviours, customised AFMs are selected by the system, approved by the professional, and finally transferred into the patient interface. During the treatment, the user collects the data into a Patient Monitoring Device (PMD) from a set of medical devices and from manual inputs. Inputs consist in medication intake, diet and physical activity, metabolic measurement monitoring and learning tasks. Patient general engagement is checked by estimating the usage of the system and the adherence of treatment and patient goals status in the short and the long term period. The Behavioural Analysis Module, consisting in a set of rules and equations, calculates the patient’s behaviour. After behavioural analysis is accomplished, the AFM library and the dispatch setting are updated by the AFM Manager module. Updates include the number, the type and the frequency of messages. The AFMs are periodically supervised by the professional who also participates to the refinement of the treatment, adapted to the current transtheoretical stage. The AFMs are segmented in different categories and levels and patients can adjust message delivery in accordance with their personal needs. The EBF was integrated to the METABO system, designed to facilitate diabetic patients in managing their disease in a less intrusive approach. Patient device corresponds in a mobile platform, while a medical panel interface allows professionals to monitoring the treatment evolution. Specific tools allow professional to check patient adherence and to update the AFMs dispatch management. The EBF was tested in a randomised controlled pilot. The main objective was to examine the feasibility and acceptance of the system. Secondary objectives were also the assessment of the effectiveness of system in terms of adherence improvement, glycaemic control, and quality of life. Participants were recruited from four different clinical centres in Europe. The baseline assessment included demographics, diabetes status, profile information, knowledge about diabetes in general, usage of ICT platforms, opinion and experience about electronic devices and adoption of good practices with diabetes. Acceptance and the effectiveness evaluation criteria were applied to evaluate the performance of the technological framework. The main objective was the assessment of the effectiveness of system in terms of adherence improvement. Fifty-four patients participated on the trials. Twenty-six patients were assigned in the intervention group and equipped with mobile where the EBF was installed: 14 patients were T1DM and 12 were T2DM. The control group was composed of 25 patients that were treated through a standard care, without the usage of the EBF. Professional’s intervention for both intervention and control groups was carried out by 24 care providers, including endocrinologists, nutritionists, and nurses. In order to evaluate the system acceptability and analyse the users’ satisfaction, an online multi-language survey, using LimeSurvey, was produced for both patients and professionals. Results were also collected from the log-files generated in the PMDs, the professional medical panel and the entries of the data base. The messages sent to and from the EBF and the log-files of the system and communication services were recorded over 5 weeks of the study. A total of 2795 messages were submitted, representing an average of 107,50 messages per patient. As demonstrated, messages decrease over time indicating an overall improvement of the care plan’s adherence. As expected, T1DM patients were more loaded with short-term advices, in accordance with their condition. Similarly, being the focus of T2DM on long-term sustainable lifestyle changes, T2DM received more reminders advices, as for diet and physical activity. Favourable outcomes were observed for treatment and usage adherences of the intervention group: for both the adherence indices, results denoted a general improvement on each care plan’s dimension, such as on nutrition and blood glucose input measurements. Further studies were conducted on the change on educational level before and after the trial, measured for both control and intervention groups. The outcomes indicated the intervention group has improved its level of knowledge, while the control group denoted a low decrease. The correlation analysis between the level of adherences and the AFMs showed an improvement in usage adherence for patients who received warnings message, while non-significantly yet even positive indicators related to both treatment and usage adherence correlated with the Reminders. Moreover, the AFMs seemed to help those patients who did not take their treatment seriously enough in the beginning and who were willing to respond to the messages they received. Even though, patients who received too many Warnings, started to consider the message dispatch to be a bit stressful. The research work carried out in developing this research work provides responses to the four research hypothesis that were the motivation for the work: •Hypothesis 1: It is possible to define a set of criteria to measure adherence in diabetic patients. •Hypothesis 2: It is possible to design a technological framework, based on the aforementioned criteria and behavioural change theories, to engage diabetic patients in managing their disease and adhere to care plans. •Hypothesis 3: It is possible to implement the technological framework in the mobile health domain. •Hypothesis 4: It is possible to use the technological framework as a mobile health solution in a real context and have positive effects in terms of diabetes management indicators. The verification of each hypothesis allowed us to provide a response to the main hypothesis: The Main Hypothesis is: It is possible to improve diabetic adherence through a mHealth technological framework based on behavioural change theories. The work carried out to answer these questions is explained in this research work. The framework was developed and applied in the METABO project. METABO is an R&D project, co-funded by the European Commission (METABO 2008) that integrates mobile infrastructure for supporting the monitoring, management, and treatment of type 1 diabetes mellitus (T1DM) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients.