Factores asociados a la actividad física y el sedentarismo en los estilos de vida de la juventud española

La comunicación presenta los resultados de un estudio realizado por la Universidad Pablo de Olavide, la Universidad Politécnica de Madrid y la Universidad Europea de Madrid, sobre las tendencias culturales en el abandono de la actividad física y el deporte entre la juventud española. El estudio, que está realizándose actualmente gracias a una ayuda concedida por el Consejo Superior de Deportes (CSD) (Ref. 007/UPB10/12), analiza cómo la adopción de ese nuevo estilo de vida (sedentario) que está progresivamente afianzándose entre la juventud española puede influir de una manera u otra en la percepción subjetiva de la salud y el bienestar entre este grupo de población.

Sedentarismo activo. Ocio, actividad física y estilos de vida de la juventud española

El artículo presenta los resultados de una investigación sobre las tendencias culturales en el abandono de la actividad física y el deporte entre la juventud española. El estudio ha sido financiado por el Consejo Superior de Deportes (CSD) (Ref. 007/UPB10/12), en el marco de la Convocatoria de Ayudas a Universidades, Públicas y Privadas, Entidades Públicas y Entidades sin Fin de Lucro, para la realización de Proyectos de Investigación, Estudios, Organización de Actos Científi cos y Publicaciones Periódicas en Áreas de Interés Deportivo. En él se analiza cómo la adopción de ese nuevo estilo de vida (sedentario) que está progresivamente afianzándose entre la juventud española puede infl uir de una manera u otra en la percepción subjetiva de la salud y el bienestar entre este grupo de población. Para comprobarlo, se han llevado a cabo un conjunto de grupos de discusión con jóvenes de distintos perfi les sociodemográfi cos y socioeconómicos a lo largo de distintas ciudades españolas,además de entrevistas individuales en profundidad a una muestra estratégica de jóvenes. Los resultados muestran que la juventud es un colectivo heterogéneo en las formas de expresión cultural y sus motivaciones, que sus situaciones sociales cambian con la diferencia de edad y sexo, que sus estilos de vida están condicionados por sus condiciones sociales, que el sedentarismo se ha incorporado como modelo de vida desde la propia estructura social y que, muchas veces, a la juventud se la ve y se le habla, pero no se le escucha, lo que representa en el ámbito deportivo un despropósito para lograr su incorporación efectiva de este colectivo en la práctica del deporte.

Effects of diet and exercise on metabolic syndrome and the underlying factors = Efectos de la dieta y el ejercicio sobre el síndrome metabólico y sus factores

Introducción. El número de personas que padecen síndrome metabólico ha incrementado a nivel mundial durante las últimas dos décadas. Existen numerosos estudios que tratan de comparar prevalencias según los diferentes criterios y estimaciones del riesgo metabólico. De ellos se puede concluir que el principal hallazgo ha sido recalcar la necesidad de una definición estándar universal. A pesar de estas discrepancias no hay lugar a duda sobre el problema de salud pública que esto conlleva. Se necesitan medidas y estrategias urgentes para prevenir y controlar esta emergente epidemia global y para ello se debe prestar especial atención a los cambios en el estilo de vida, fundamentalmente dieta y ejercicio. A pesar de todo, existe a día de hoy una importante controversia sobre el tipo de ejercicio más efectivo y su combinación con la dieta para conseguir mejoras en la salud. Objetivos. Estudiar los índices de riesgo metabólico empleados en la literatura científica y las terapias basadas en dieta y ejercicio para el tratamiento de los factores del síndrome metabólico en adultos con sobrepeso. Diseño de investigación. Los datos empleados en el análisis de esta tesis son, primeramente un estudio piloto, y posteriormente parte del estudio “Programas de Nutrición y Actividad Física para el tratamiento de la obesidad” (PRONAF). El estudio PRONAF es un proyecto consistente en un estudio clínico sobre programas de nutrición y actividad física para el sobrepeso y la obesidad, desarrollado en España durante varios años de intervenciones. Fue diseñado, en parte, para tratar de comparar protocolos de entrenamiento de resistencia, cargas y combinado en igualdad de volumen e intensidad, con el objetivo de evaluar su impacto en los factores de riesgo y la prevalencia del síndrome metabólico en personas con sobrepeso y obesidad. El diseño experimental es un control aleatorio y el protocolo incluye 3 modos de ejercicio (entrenamiento de resistencia, con cargas y combinado) y restricción dietética sobre diversas variables determinantes del estado de salud. Las principales variables para la investigación que comprende esta tesis fueron: actividad física habitual, marcadores de grasa corporal, niveles de insulina, glucosa, triglicéridos, colesterol total, colesterol HDL, colesterol LDL, presión arterial y parámetros relacionados con el ejercicio. Conclusiones. A) Los índices de riesgo metabólico estudiados presentan resultados contradictorios en relación al riesgo metabólico en un individuo, dependiendo de los métodos matemáticos empleados para el cálculo y de las variables introducidas, tanto en mujeres sanas como en adultos en sobrepeso. B) El protocolo de entrenamiento combinado (de cargas y de resistencia) junto con la dieta equilibrada propuesto en este estudio fue la mejor estrategia para la mejora del riesgo de síndrome metabólico en adultos con sobrepeso. C) Los protocolos de entrenamiento supervisado de resistencia, con cargas y combinado junto con la restricción nutricional, no obtuvieron mejoras sobre el perfil lipídico, más allá de los cambios conseguidos con el protocolo de dieta y recomendaciones generales de actividad física habitual en clínica, en adultos con sobrepeso. Background. Over the past two decades, a striking increase in the number of people with the MetS worldwide has taken place. Many studies compare prevalences using different criteria and metabolic risk estimation formulas, and perhaps their main achievement is to reinforce the need for a standardized international definition. Although these discrepancies, there is no doubt it is a public health problem. There is urgent need for strategies to prevent and manage the emerging global epidemic, special consideration should be given to behavioral and lifestyle, mainly diet and exercise. However, there is still controversy about the most effective type of exercise and diet combination to achieve improvements. Objectives. To study the metabolic risk scores used in the literature and the diet and exercise therapies for the treatment of the MetS factors in overweight adults. Research design. The data used in the analysis was collected firstly in a pilot study and lately, as a part of the “Programas de Nutrición y Actividad física para el tratamiento de la obesidad” study (PRONAF). The PRONAF Study is a clinical research project in nutrition and physical activity programs for overweight and obesity, carried out in Spain (2008-2011). Was designed, in part, to attempt to match the volume and intensity of endurance, strength and combined training protocols in order to evaluate their impact on risk factors and MetS prevalence in overweight and obese people. The design and protocol included three exercise modes (endurance, strength and combined training) and diet restriction, in a randomized controlled trial concerning diverse health status variables. The main variables under investigation were habitual physical activity, markers of body fat, fasting serum levels of insulin, glucose, triglycerides, total, LDL and HDL cholesterol, blood pressure and diet and exercise parameters. Main outcomes. A) The metabolic risk scores studied presented contradictory results in relation to the metabolic risk of an individual, depending on the mathematical method used and the variables included, both in healthy women and overweight adults. B) The protocol proposed for combination of strength and endurance training combined with a balance diet was the optimal strategy for the improvement of MetS risk in overweight adults. C) The intervention program of endurance, strength or combined supervised training protocol with diet restriction did not achieved further improvements in lipid profile than a habitual clinical practice protocol including dietary advice and standard physical activity recommendations, in overweight adults.

Contribution to proactivity in mobile context-aware recommender systems

Los sistemas de recomendación son potentes herramientas de filtrado de información que permiten a usuarios solicitar sugerencias sobre ítems que cubran sus necesidades. Tradicionalmente estas recomendaciones han estado basadas en opiniones de los mismos, así como en datos obtenidos de su consumo histórico o comportamiento en el propio sistema. Sin embargo, debido a la gran penetración y uso de los dispositivos móviles en nuestra sociedad, han surgido nuevas oportunidades en el campo de los sistemas de recomendación móviles gracias a la información contextual que se puede obtener sobre la localización o actividad de los usuarios. Debido a este estilo de vida en el que todo tiende a la movilidad y donde los usuarios están plenamente interconectados, la información contextual no sólo es física, sino que también adquiere una dimensión social. Todo esto ha dado lugar a una nueva área de investigación relacionada con los Sistemas de Recomendación Basados en Contexto (CARS) móviles donde se busca incrementar el nivel de personalización de las recomendaciones al usar dicha información. Por otro lado, este nuevo escenario en el que los usuarios llevan en todo momento un terminal móvil consigo abre la puerta a nuevas formas de recomendar. Sustituir el tradicional patrón de uso basado en petición-respuesta para evolucionar hacia un sistema proactivo es ahora posible. Estos sistemas deben identificar el momento más adecuado para generar una recomendación sin una petición explícita del usuario, siendo para ello necesario analizar su contexto. Esta tesis doctoral propone un conjunto de modelos, algoritmos y métodos orientados a incorporar proactividad en CARS móviles, a la vez que se estudia el impacto que este tipo de recomendaciones tienen en la experiencia de usuario con el fin de extraer importantes conclusiones sobre "qué", "cuándo" y "cómo" se debe notificar proactivamente. Con este propósito, se comienza planteando una arquitectura general para construir CARS móviles en escenarios sociales. Adicionalmente, se propone una nueva forma de representar el proceso de recomendación a través de una interfaz REST, lo que permite crear una arquitectura independiente de dispositivo y plataforma. Los detalles de su implementación tras su puesta en marcha en el entorno bancario español permiten asimismo validar el sistema construido. Tras esto se presenta un novedoso modelo para incorporar proactividad en CARS móviles. Éste muestra las ideas principales que permiten analizar una situación para decidir cuándo es apropiada una recomendación proactiva. Para ello se presentan algoritmos que establecen relaciones entre lo propicia que es una situación y cómo esto influye en los elementos a recomendar. Asimismo, para demostrar la viabilidad de este modelo se describe su aplicación a un escenario de recomendación para herramientas de creación de contenidos educativos. Siguiendo el modelo anterior, se presenta el diseño e implementación de nuevos interfaces móviles de usuario para recomendaciones proactivas, así como los resultados de su evaluación entre usuarios, lo que aportó importantes conclusiones para identificar cuáles son los factores más relevantes a considerar en el diseño de sistemas proactivos. A raíz de los resultados anteriores, el último punto de esta tesis presenta una metodología para calcular cuán apropiada es una situación de cara a recomendar de manera proactiva siguiendo el modelo propuesto. Como conclusión, se describe la validación llevada a cabo tras la aplicación de la arquitectura, modelo de recomendación y métodos descritos en este trabajo en una red social de aprendizaje europea. Finalmente, esta tesis discute las conclusiones obtenidas a lo largo de la extensa investigación llevada a cabo, y que ha propiciado la consecución de una buena base teórica y práctica para la creación de sistemas de recomendación móviles proactivos basados en información contextual. ABSTRACT Recommender systems are powerful information filtering tools which offer users personalized suggestions about items whose aim is to satisfy their needs. Traditionally the information used to make recommendations has been based on users’ ratings or data on the item’s consumption history and transactions carried out in the system. However, due to the remarkable growth in mobile devices in our society, new opportunities have arisen to improve these systems by implementing them in ubiquitous environments which provide rich context-awareness information on their location or current activity. Because of this current all-mobile lifestyle, users are socially connected permanently, which allows their context to be enhanced not only with physical information, but also with a social dimension. As a result of these novel contextual data sources, the advent of mobile Context-Aware Recommender Systems (CARS) as a research area has appeared to improve the level of personalization in recommendation. On the other hand, this new scenario in which users have their mobile devices with them all the time offers the possibility of looking into new ways of making recommendations. Evolving the traditional user request-response pattern to a proactive approach is now possible as a result of this rich contextual scenario. Thus, the key idea is that recommendations are made to the user when the current situation is appropriate, attending to the available contextual information without an explicit user request being necessary. This dissertation proposes a set of models, algorithms and methods to incorporate proactivity into mobile CARS, while the impact of proactivity is studied in terms of user experience to extract significant outcomes as to "what", "when" and "how" proactive recommendations have to be notified to users. To this end, the development of this dissertation starts from the proposal of a general architecture for building mobile CARS in scenarios with rich social data along with a new way of managing a recommendation process through a REST interface to make this architecture multi-device and cross-platform compatible. Details as regards its implementation and evaluation in a Spanish banking scenario are provided to validate its usefulness and user acceptance. After that, a novel model is presented for proactivity in mobile CARS which shows the key ideas related to decide when a situation warrants a proactive recommendation by establishing algorithms that represent the relationship between the appropriateness of a situation and the suitability of the candidate items to be recommended. A validation of these ideas in the area of e-learning authoring tools is also presented. Following the previous model, this dissertation presents the design and implementation of new mobile user interfaces for proactive notifications. The results of an evaluation among users testing these novel interfaces is also shown to study the impact of proactivity in the user experience of mobile CARS, while significant factors associated to proactivity are also identified. The last stage of this dissertation merges the previous outcomes to design a new methodology to calculate the appropriateness of a situation so as to incorporate proactivity into mobile CARS. Additionally, this work provides details about its validation in a European e-learning social network in which the whole architecture and proactive recommendation model together with its methods have been implemented. Finally, this dissertation opens up a discussion about the conclusions obtained throughout this research, resulting in useful information from the different design and implementation stages of proactive mobile CARS.

Propuesta de algoritmos de predicción de glucosa en pacientes diabéticos

La diabetes mellitus es el conjunto de alteraciones provocadas por un defecto en la cantidad de insulina secretada o por un aprovechamiento deficiente de la misma. Es causa directa de complicaciones a corto, medio y largo plazo que disminuyen la calidad y las expectativas de vida de las personas con diabetes. La diabetes mellitus es en la actualidad uno de los problemas más importantes de salud. Ha triplicado su prevalencia en los últimos 20 anos y para el año 2025 se espera que existan casi 300 millones de personas con diabetes. Este aumento de la prevalencia junto con la morbi-mortalidad asociada a sus complicaciones micro y macro-vasculares convierten la diabetes en una carga para los sistemas sanitarios, sus recursos económicos y sus profesionales, haciendo de la enfermedad un problema individual y de salud pública de enormes proporciones. De momento no existe cura a esta enfermedad, de modo que el objetivo terapéutico del tratamiento de la diabetes se centra en la normalización de la glucemia intentando minimizar los eventos de hiper e hipoglucemia y evitando la aparición o al menos retrasando la evolución de las complicaciones vasculares, que constituyen la principal causa de morbi-mortalidad de las personas con diabetes. Un adecuado control diabetológico implica un tratamiento individualizado que considere multitud de factores para cada paciente (edad, actividad física, hábitos alimentarios, presencia de complicaciones asociadas o no a la diabetes, factores culturales, etc.). Sin embargo, a corto plazo, las dos variables más influyentes que el paciente ha de manejar para intervenir sobre su nivel glucémico son la insulina administrada y la dieta. Ambas presentan un retardo entre el momento de su aplicación y el comienzo de su acción, asociado a la absorción de los mismos. Por este motivo la capacidad de predecir la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano, ayudara al paciente a tomar las decisiones adecuadas para mantener un buen control de su enfermedad y evitar situaciones de riesgo. Este es el objetivo de la predicción en diabetes: adelantar la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano para ayudar al paciente a adaptar su estilo de vida y sus acciones correctoras, con el propósito de que sus niveles de glucemia se aproximen a los de una persona sana, evitando así los síntomas y complicaciones de un mal control. La aparición reciente de los sistemas de monitorización continua de glucosa ha proporcionado nuevas alternativas. La disponibilidad de un registro exhaustivo de las variaciones del perfil glucémico, con un periodo de muestreo de entre uno y cinco minutos, ha favorecido el planteamiento de nuevos modelos que tratan de predecir la glucemia utilizando tan solo las medidas anteriores de glucemia o al menos reduciendo significativamente la información de entrada a los algoritmos. El hecho de requerir menor intervención por parte del paciente, abre nuevas posibilidades de aplicación de los predictores de glucemia, haciéndose viable su uso en tiempo real, como sistemas de ayuda a la decisión, como detectores de situaciones de riesgo o integrados en algoritmos automáticos de control. En esta tesis doctoral se proponen diferentes algoritmos de predicción de glucemia para pacientes con diabetes, basados en la información registrada por un sistema de monitorización continua de glucosa así como incorporando la información de la insulina administrada y la ingesta de carbohidratos. Los algoritmos propuestos han sido evaluados en simulación y utilizando datos de pacientes registrados en diferentes estudios clínicos. Para ello se ha desarrollado una amplia metodología, que trata de caracterizar las prestaciones de los modelos de predicción desde todos los puntos de vista: precisión, retardo, ruido y capacidad de detección de situaciones de riesgo. Se han desarrollado las herramientas de simulación necesarias y se han analizado y preparado las bases de datos de pacientes. También se ha probado uno de los algoritmos propuestos para comprobar la validez de la predicción en tiempo real en un escenario clínico. Se han desarrollado las herramientas que han permitido llevar a cabo el protocolo experimental definido, en el que el paciente consulta la predicción bajo demanda y tiene el control sobre las variables metabólicas. Este experimento ha permitido valorar el impacto sobre el control glucémico del uso de la predicción de glucosa. ABSTRACT Diabetes mellitus is the set of alterations caused by a defect in the amount of secreted insulin or a suboptimal use of insulin. It causes complications in the short, medium and long term that affect the quality of life and reduce the life expectancy of people with diabetes. Diabetes mellitus is currently one of the most important health problems. Prevalence has tripled in the past 20 years and estimations point out that it will affect almost 300 million people by 2025. Due to this increased prevalence, as well as to morbidity and mortality associated with micro- and macrovascular complications, diabetes has become a burden on health systems, their financial resources and their professionals, thus making the disease a major individual and a public health problem. There is currently no cure for this disease, so that the therapeutic goal of diabetes treatment focuses on normalizing blood glucose events. The aim is to minimize hyper- and hypoglycemia and to avoid, or at least to delay, the appearance and development of vascular complications, which are the main cause of morbidity and mortality among people with diabetes. A suitable, individualized and controlled treatment for diabetes involves many factors that need to be considered for each patient: age, physical activity, eating habits, presence of complications related or unrelated to diabetes, cultural factors, etc. However, in the short term, the two most influential variables that the patient has available in order to manage his/her glycemic levels are administered insulin doses and diet. Both suffer from a delay between their time of application and the onset of the action associated with their absorption. Therefore, the ability to predict the evolution of the glycemic profile in the near future could help the patient to make appropriate decisions on how to maintain good control of his/her disease and to avoid risky situations. Hence, the main goal of glucose prediction in diabetes consists of advancing the evolution of glycemic profiles in the near future. This would assist the patient in adapting his/her lifestyle and in taking corrective actions in a way that blood glucose levels approach those of a healthy person, consequently avoiding the symptoms and complications of a poor glucose control. The recent emergence of continuous glucose monitoring systems has provided new alternatives in this field. The availability of continuous records of changes in glycemic profiles (with a sampling period of one or five minutes) has enabled the design of new models which seek to predict blood glucose by using automatically read glucose measurements only (or at least, reducing significantly the data input manually to the algorithms). By requiring less intervention by the patient, new possibilities are open for the application of glucose predictors, making its use feasible in real-time applications, such as: decision support systems, hypo- and hyperglycemia detectors, integration into automated control algorithms, etc. In this thesis, different glucose prediction algorithms are proposed for patients with diabetes. These are based on information recorded by a continuous glucose monitoring system and incorporate information of the administered insulin and carbohydrate intakes. The proposed algorithms have been evaluated in-silico and using patients’ data recorded in different clinical trials. A complete methodology has been developed to characterize the performance of predictive models from all points of view: accuracy, delay, noise and ability to detect hypo- and hyperglycemia. In addition, simulation tools and patient databases have been deployed. One of the proposed algorithms has additionally been evaluated in terms of real-time prediction performance in a clinical scenario in which the patient checked his/her glucose predictions on demand and he/she had control on his/her metabolic variables. This has allowed assessing the impact of using glucose prediction on glycemic control. The tools to carry out the defined experimental protocols were also developed in this thesis.

Programa de intervención para la disminución parcial de peso graso y acondicionamiento físico en adultos mayores mediante actividades en el medio acuático

Se ha demostrado que un estilo de vida sedentario es un factor de riesgo para el desarrollo de muchas enfermedades, siendo la obesidad un problema de salud pública prioritario, por sus graves consecuencias sobre la salud, de tal magnitud que tiene la consideración de pandemia. La estimación de la cantidad de grasa corporal total y su distribución son buenos indicadores del estado de salud. En los adultos mayores, la ausencia de ocupación, la soledad social y, sobre todo, el sedentarismo son las causas del sobrepeso. Además, el mantenimiento de la masa muscular y del sistema osteoarticular son determinantes para poder mantener una vida sana e independiente. Hacer ejercicio físico, con regularidad y en compañía, contribuye al bienestar general del organismo, siendo el mejor medio disponible actualmente para retrasar y prevenir las consecuencias del envejecimiento. Los ejercicios físicos que se desarrollan en el medio acuático se hacen bajo condiciones que permiten realizar movimientos que no se podrían hacer en el medio terrestre, limitando los riesgos de lesiones y sobrecargas en las articulaciones. Después de realizar una valoración de la condición física de cada participante, mediante test debidamente validados, se propone un programa de intervención para la disminución parcial de peso graso y acondicionamiento físico en adultos mayores mediante actividades en el medio acuático.

Estimación del coste de almacenamiento de una solución de preservación de la privacidad en archivos BAM reales

A menudo los científicos secuencian el ADN de un gran número de personas con el objetivo de determinar qué genes se asocian con determinadas enfermedades. Esto permite meóon del genoma humano. El precio de un perfil genómico completo se ha posicionado por debajo de los 200 dólares y este servicio lo ofrecen muchas compañías, la mayor parte localizadas en EEUU. Como consecuencia, en unos pocos a~nos la mayoría de las personas procedentes de los países desarrollados tendrán los medios para tener su ADN secuenciado. Alrededor del 0.5% del ADN de cada persona (que corresponde a varios millones de nucleótidos) es diferente del genoma de referencia debido a variaciones genéticas. Así que el genoma contiene información altamente sensible y personal y representa la identidad biológica óon sobre el entorno o estilo de vida de uno (a menudo facilmente obtenible de las redes sociales), sería posible inferir el fenotipo del individuo. Multiples GWAS (Genome Wide Association Studies) realizados en los últimos a~nos muestran que la susceptibilidad de un paciente a tener una enfermedad en particular, como el Alzheimer, cáncer o esquizofrenia, puede ser predicha parcialmente a partir de conjuntos de sus SNP (Single Nucleotide Polimorphism). Estos resultados pueden ser usados para medicina genómica personalizada (facilitando los tratamientos preventivos y diagnósticos), tests de paternidad genéticos y tests de compatibilidad genética para averiguar a qué enfermedades pueden ser susceptibles los descendientes. Estos son algunos de los beneficios que podemos obtener usando la información genética, pero si esta información no es protegida puede ser usada para investigaciones criminales y por compañías aseguradoras. Este hecho podría llevar a discriminaci ón genética. Por lo que podemos concluir que la privacidad genómica es fundamental por el hecho de que contiene información sobre nuestra herencia étnica, nuestra predisposición a múltiples condiciones físicas y mentales, al igual que otras características fenotópicas, ancestros, hermanos y progenitores, pues los genomas de cualquier par de individuos relacionados son idénticos al 99.9%, contrastando con el 99.5% de dos personas aleatorias. La legislación actual no proporciona suficiente información técnica sobre como almacenar y procesar de forma segura los genomas digitalizados, por lo tanto, es necesaria una legislación mas restrictiva ---ABSTRACT---Scientists typically sequence DNA from large numbers of people in order to determine genes associated with particular diseases. This allows to improve the modern healthcare and to provide a better understanding of the human genome. The price of a complete genome profile has plummeted below $200 and this service is ofered by a number of companies, most of them located in the USA. Therefore, in a few years, most individuals in developed countries will have the means of having their genomes sequenced. Around 0.5% of each person's DNA (which corresponds to several millions of nucleotides) is diferent from the reference genome, owing to genetic variations. Thus, the genome contains highly personal and sensitive information, and it represents our ultimate biological identity. By combining genomic data with information about one's environment or lifestyle (often easily obtainable from social networks), could make it possible to infer the individual's phenotype. Multiple Genome Wide Association Studies (GWAS) performed in recent years have shown that a patient's susceptibility to particular diseases, such as Alzheimer's, cancer, or schizophrenia, can be partially predicted from sets of his SNPs. This results can be used for personalized genomic medicine (facilitating preventive treatment and diagnosis), genetic paternity tests, ancestry and genealogical testing, and genetic compatibility tests in order to have knowledge about which deseases would the descendant be susceptible to. These are some of the betefts we can obtain using genoma information, but if this information is not protected it can be used for criminal investigations and insurance purposes. Such issues could lead to genetic discrimination. So we can conclude that genomic privacy is fundamental due to the fact that genome contains information about our ethnic heritage, predisposition to numerous physical and mental health conditions, as well as other phenotypic traits, and ancestors, siblings, and progeny, since genomes of any two closely related individuals are 99.9% identical, in contrast with 99.5%, for two random people. The current legislation does not ofer suficient technical information about safe and secure ways of storing and processing digitized genomes, therefore, there is need for more restrictive legislation.

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.

Persuasive system design methods to deliver a cardio-rehabilitation program of post mi outpatients

Las enfermedades no transmisibles provocan cada ano 38 millones de fallecimientos en el mundo. Entre ellas, tan solo cuatro enfermedades son responsables del 82% de estas muertes: las enfermedades cardiovasculares, las enfermedades crónicas respiratorias, la diabetes, y el cáncer. Se prevé que estas cifras aumenten en los próximos anos, ya que las tendencias indican que en el año 2030 las muertes por esta causa ascenderán a 53 millones de personas. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera importante buscar soluciones para afrontar esta situación y ha solicitado a los gobiernos del mundo la implementación de intervenciones para mejorar los hábitos de vida de las personas y reducir así el riesgo de desarrollo de enfermedades no trasmisibles. Cada año se producen 32 millones de infartos de miocardio y derrames celebrales, de los cuales 12.5 son mortales. En el mundo entre el 40% y 75% de la víctimas de un infarto de miocardio mueren antes de su ingreso en el hospital. En los casos que sobreviven, la adopción de un estilo de vida saludable puede evitar infartos sucesivo, y supone un ahorro potencial de 6 billones de euros al año. La rehabilitación cardiaca es un programa individualizado que aplica un método multidisciplinar para ayudar al paciente a recuperar su condición física, a gestionar la enfermedad cardiovascular y sus comorbilidades, a adoptar hábitos de vida saludables, y a promover su salud mental. La rehabilitación cardiaca requiere la total involucración y motivación del paciente, solo de esta manera se podrán promover hábitos saludables y mejorar la gestión y prevención de su enfermedad. Aunque la participación en los programas de rehabilitación cardiaca es baja, hoy en día existen programas de rehabilitación cardiaca que el paciente puede realizar en su casa. Estos suponen una solución prometedora para aumentar la participación. La rehabilitación cardiaca se considera una intervención integral donde los modelos de psicología de la salud son aplicados para promover un cambio en el estilo de vida de las personas así como para ayudarles a afrontar su propia enfermedad. Existen métodos para implementar cambios de hábitos y de aptitud, y también se considera muy relevante promover no solo el bienestar físico sino también el mental. Existen tecnologías que promueven los cambios de comportamientos en los seres humanos. En concreto, las tecnologías persuasivas y los sistemas de apoyo al cambio de comportamientos modelan las características, las estrategias y los métodos de diseño para promover cambios usando la tecnología. Pero estos modelos tienen algunas limitaciones: todavía no se ha definido que rol tienen las emociones en el cambio de comportamientos y como traducir los métodos de la psicología de la salud en la tecnología. Esta tesis se centra en tres elementos que tienen un rol clave en los cambios de hábitos y actitud: el estado físico, el estado mental, y la tecnología. -Estado de salud: un estado de salud critico puede modificar la actitud del ser humano respecto al cambio. A la vez un buen estado de salud hace que la necesidad del cambio sea menos percibida. -Estado emocional: la actitud tiene un componente afectivo. Los estados emocionales negativos pueden reducir la habilidad de una persona para adoptar nuevos comportamientos. La salud mental es la situación ideal donde los individuos tienen predisposición a los cambios. La tecnología puede ayudar a las personas a adoptar nuevos hábitos, así como a mantener una salud física y mental. Este trabajo de investigación se centra en el diseño de tecnologías para la mejora del estado físico y emocional de las personas. Se ha propuesto un marco de diseño llamado “Well.Be.Sign”. El marco se basa en tres aspectos: El marco teórico: representa los elementos que se tienen que definir para diseñar tecnologías para promover el bienestar de las personas. -El diagrama de influencia: presenta las fuerzas de ‘persuasión’ en el contexto de la salud. El rol de las tecnologías persuasivas ha sido contextualizado en una dimensión donde otros elementos influencian el usuario.  El proceso de diseño: describe el proceso de diseño utilizando una metodología iterativa e incremental que aplica una combinación de métodos de diseño existentes (Diseño Orientado a Objetivos, Diseño de Sistemas Persuasivos) así como elementos originales de este trabajo de investigación. Los métodos se han aplicados para diseñar un sistema que ofrezca un programa de tele-rehabilitación cardiaca. Inicialmente se ha diseñado un prototipo de acuerdo con las necesidades del usuario. En segundo lugar, el prototipo se ha extendido especificando la intervención requerida para al programa de rehabilitación cardiaca. Finalmente el sistema se ha desarrollado y validado en un ensayo clínico con grupo control, donde se observaron las variaciones del estado cardiovascular, el nivel de conocimiento acerca de la enfermedad, la percepción de la enfermedad, la persistencia de hábitos saludables, y la aceptabilidad del sistema. Los resultados muestran que el grupo de intervención tiene una superior capacidad cardiovascular, mejor conocimiento acerca de la enfermedad, y más percepción de control de la enfermedad. Asimismo, en algunos casos se ha registrado persistencia de los hábitos de ejercicios 6 meses después del uso del sistema. Otros dos estudios se han presentado para demonstrar la relevancia del estado emocional del usuario en el diseño de aplicaciones para la promoción del bienestar.  En personas con una grave enfermedad crónica como la insuficiencia cardiaca, donde se ha presentado las conexiones entre estado de salud y estado emocional. En el estudio se ensena la relaciones que tienen los síntomas y las emociones negativas y como un estado negativo emocional puede empeorar la condición física del paciente. -Personas con trastornos del humor: el estudio muestra como las emociones pueden tener un impacto en la percepción de la tecnología por parte del usuario. ABSTRACT Noncommunicable diseases (NCDs) cause the death of 38 million people every year. Four major NCDs are responsible for 82% of these deaths: cardio vascular disease, chronic respiratory disease, diabetes and cancer. These pandemic numbers are projected to raise to 53 million deaths in 2030, and for this reason the assembly of the World Health Organization (WHO) considers communicable diseases as an urgent need to be addressed. It is also a trend to advocate the adoption of mobile technology to deliver health services and to promote healthy behaviours among citizens, but adopting healthS promoting lifestyle is still a difficult task facing human tendencies. Within this context, there is a promising opportunity: persuasive technologies. These technologies are intentionally designed to change a person’s attitudes or behaviours; when applied in this context, than can be used to change health-related attitudes, beliefs, and behaviours. Each year there are 32 million heart attacks and strokes globally, of which about 12.5 million are fatal. Worldwide between 40 and 75% of all heart-attack victims die before reaching hospital. Avoiding a second heart attack by improving adherence to lifestyle and medication regimens has a cost saving potential of around €6 billion per year. In most of the cases the cardiovascular event has been provoked by unhealthy lifestyle. Furthermore, after an MI event the patient's decision to adopt or not healthier behaviour will influence the progress of the disease. Cardio-rehabilitation is an individualized program that follows a multidisciplinary approach to support the user to recover from the Myocardial Infarction, manage the Cardio Vascular Disease and the comorbidities, adopt healthy habits, and cope with any emotional distress. Cardio- rehabilitation requires patient participation and willingness to perform behavioral modifications and change the attitude toward the management and prevention of the disease. Participation in the Cardio Rehabilitation program is not high; the home-based rehabilitation program is a promising solution to increase participation. Nowadays cardio rehabilitation is considered a comprehensive intervention in which models of health psychology are applied to promote the behaviour change of the individuals. Relevant methods that have been successfully applied to foster healthy habits include the Health Belief Model and the Trans Theoretical Model. Studies also demonstrate the importance to promote not only the physical but also the mental well being of the individuals. The idea of also promoting behaviour change using technologies has been defined by the literature as persuasive technologies or behaviour change support systems, in which the features, the strategies and the design method have been modelled to foster the behaviour change using technology. Limitations have been found in this model: there is still research to be done on the role of the emotions and how psychological health intervention can be translated into computer methods. This research focuses on three elements that could foster behaviour change in individuals: the physical and emotional status of the person, and the technology. Every component can influence the user's attitude and behaviour in the following ways: ' Physical status: bad physical status could change human attitude toward the necessity to adopt health behaviours; at the same time, good health status reduces the need to adopt healthy habits. ' Emotional status: the attitude has an affective component, negative emotional state can reduce the ability of a person to adopt new behaviours, and mental well being is the ideal situation in which individuals have a predisposition to adopt healthy behaviours. ' Technology: it can help users to adopt new behaviours and can also be support to promote physical and emotional status. Following this approach the idea driven in this research is that technology that is designed to improve the physical status and the emotional status of the individual could better foster behaviour change. According to this principle, the Well.Be.Sign framework has been proposed. The framework is based on three views: ' The theoretical framework: it represents the patterns that have to be defined to design the technologies to promote well being. ' The influence diagram: it shows the persuasive forces in the context of health care. The role of the persuasive technologies is contextualized in a wider universe where other factors and persuasive forces influence a patient. ' The design process: it shows the process of design using an iterative, incremental methodology that applies a combination of existing methodologies (Goal Directed Design and Persuasive System Design) and others that are original to this research. The methods have been applied to design a system to deliver cardio rehabilitation at home: first a prototype has been defined according to the user’s needs, then it has been extended with the specific intervention required for the cardio–rehabilitation, finally the system has been developed and validated in a controlled clinical study in which the cardiovascular fitness, the level of knowledge, the perception of the illness, the persistence of healthy habits and the system acceptance (only the intervention group) were measured. The results show that the intervention group increased cardiovascular capacity, knowledge, feeling of control of illness and perceived benefits of exercise at the end of the study. After six months of the study, a followSup of the exercise habits was performed. Some individuals of the intervention group continued to be engaged in the running exercise sessions promoted in the designed system. Two other cases have been presented to demonstrate the foundations of the Well.Be.Sign’s approach to promote both physical and emotional status: ' People affected by Heart Failure, in which a bidirectional connection between health status and emotions has been discussed with patients. Two correlations were demonstrated: the relationship between symptoms and negative emotional response, and that negative emotional status is correlated with worsening of chronic conditions. ' People with mood disorders: the study shows that emotions could also impact how the user perceives the technology.

Evaluación psicológica en el entrenamiento del fútbol

El primer asunto con el que se encuentra un entrenador al coger un equipo es el potencial humano, con este debe tratar, dialogar, respetar, mediante el diálogo debe llevarlo por el camino elegido y para ello es bueno conocer y entrenar las diferentes variables psicológicas que afectan a esto. Las ambientales, como la actuación propia del entrenador, el estilo de vida de sus jugadores, las interacciones entre ellos, etc. Y también las variables relacionadas con el rendimiento como son el control del estrés, la motivación, cohesión de equipo, la autoconfianza y la preparación mental. Para ello se da una idea de un método que se puede utilizar mediante un cuestionario del autor Gimeno y Buceta (2010), en el cual el entrenador que lo utilice puede analizar diferentes variables psicológicas, en este trabajo se da la idea de analizar las variables antes mencionadas (control de estrés, motivación, cohesión de equipo, etc.), contenido fundamental del entrenamiento psicológico en fútbol para muchos autores. La discusión ahonda en las visiones de diferentes autores acerca de cómo optimizar a través del entrenamiento las variables psicológicas, y en función de las propuestas se concluye dando una idea de la preparación psicológica trasladándola al terreno de la planificación a largo plazo y dando importancia a tres periodos esenciales.

Captura y transformación de grafos para análisis de redes sociales

Hoy en día las redes sociales se han convertido en una parte importante en la vida de muchas personas. No sólo porque les permite mantener el contacto con familiares y amigos, sino porque también pueden mostrar al mundo sus opiniones, inquietudes, estilo de vida, habilidades, ideas… Una de las redes sociales que ha adquirido mayor importancia en los últimos años es Twitter. Actualmente cuenta con más de 320 millones de usuarios activos al mes. En ella los usuarios pueden publicar información y acceder a información publicada por otros usuarios. Se ha convertido en el medio de comunicación y difusión de noticias más rápido del mundo. Éstas son algunas de las razones por las que existe un gran interés por el análisis de datos de esta red social. En particular, el análisis de tendencias a través de redes de interacciones entre sus usuarios. Un ejemplo este tipo de redes en Twitter es una red de retweets sobre una etiqueta o hasthtag concreto. Estas redes se pueden representar como grafos, donde los nodos representan a los usuarios y las aristas los retweets entre usuarios. Aunque existen varias aplicaciones que permiten transformar y visualizar grafos a partir de un fichero, es difícil encontrar librerías de programación o aplicaciones que recopilen los datos de twitter, generen los grafos, los analicen y los exporten a ficheros concretos para poder visualizarlos con alguna aplicación. Este trabajo tiene como finalidad crear una librería en el lenguaje de programación Java que permita recopilar datos de twitter, transformar dichos datos en grafos, aplicar algoritmos para analizarlos, y exportar los grafos a ficheros con formato GEXF para que puedan ser visualizados con la aplicación Gephi. Esta librería incluye un programa para probar todas sus funcionalidades.---ABSTRACT---Today, social networks have become an important part in the life of many persons. Not only because they allow them to keep in contact with relatives and friends but also because through them they can express their opinions, interests, life- styles, hobbies or ideas to the wide world. Twitter is one of the social networks which in the last few years has achieved a particular importance. Right now, it counts with more that 320 millions of active monthly users who exchange, or have access, through it to a wide variety of informations. Twitter has become the fastest way in the world to communicate or diffuse news. This explains, among other reasons, the growing interest in the analysis of the data in this specific social network, particularly the analysis of trends through the web of interactions between its users. An example of this type of networks in Twitter is the network of retweets on a specific label or hashtag. These networks can be represented as graphs where nodes represent users and edges the retweets between users. Although there exist aldeady several applications that allow for the transformation and visualization in graphs of the contents of a data file, it is difficult to find libraries or applications to compile data from twitter, to generate graphs from them, to analyze them and to export them to a specific file that will allow its visualization with the use of some application. The purpose of this work is the creation of a library in Java language that will make posible to compile data from twitter, to transform them in grafos, to apply algorythms to analyze them and to export the graphos to files with a GEXF format, which will allow their visualization with a Gephi application. This library will include a program to test all its features.