Markov blanket-based approach for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers: An application to predict the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from the 39-item Parkinson's Disease Questionnaire (PDQ-39)

Multi-dimensional Bayesian network classifiers (MBCs) are probabilistic graphical models recently proposed to deal with multi-dimensional classification problems, where each instance in the data set has to be assigned to more than one class variable. In this paper, we propose a Markov blanket-based approach for learning MBCs from data. Basically, it consists of determining the Markov blanket around each class variable using the HITON algorithm, then specifying the directionality over the MBC subgraphs. Our approach is applied to the prediction problem of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from the 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39) in order to estimate the health-related quality of life of Parkinson’s patients. Fivefold cross-validation experiments were carried out on randomly generated synthetic data sets, Yeast data set, as well as on a real-world Parkinson’s disease data set containing 488 patients. The experimental study, including comparison with additional Bayesian network-based approaches, back propagation for multi-label learning, multi-label k-nearest neighbor, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations, shows encouraging results in terms of predictive accuracy as well as the identification of dependence relationships among class and feature variables.

Predicting EQ-5D from the Parkinson's disease questionnaire PDQ-8 using multi-dimensional Bayesian network classifiers

The impact of the Parkinson's disease and its treatment on the patients' health-related quality of life can be estimated either by means of generic measures such as the european quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) or specific measures such as the 8-item Parkinson's disease questionnaire (PDQ-8). In clinical studies, PDQ-8 could be used in detriment of EQ-5D due to the lack of resources, time or clinical interest in generic measures. Nevertheless, PDQ-8 cannot be applied in cost-effectiveness analyses which require generic measures and quantitative utility scores, such as EQ-5D. To deal with this problem, a commonly used solution is the prediction of EQ-5D from PDQ-8. In this paper, we propose a new probabilistic method to predict EQ-5D from PDQ-8 using multi-dimensional Bayesian network classifiers. Our approach is evaluated using five-fold cross-validation experiments carried out on a Parkinson's data set containing 488 patients, and is compared with two additional Bayesian network-based approaches, two commonly used mapping methods namely, ordinary least squares and censored least absolute deviations, and a deterministic model. Experimental results are promising in terms of predictive performance as well as the identification of dependence relationships among EQ-5D and PDQ-8 items that the mapping approaches are unable to detect

Multi-dimensional classification using Bayesian networks for stationary and evolving streaming data

Hoy en día, con la evolución continua y rápida de las tecnologías de la información y los dispositivos de computación, se recogen y almacenan continuamente grandes volúmenes de datos en distintos dominios y a través de diversas aplicaciones del mundo real. La extracción de conocimiento útil de una cantidad tan enorme de datos no se puede realizar habitualmente de forma manual, y requiere el uso de técnicas adecuadas de aprendizaje automático y de minería de datos. La clasificación es una de las técnicas más importantes que ha sido aplicada con éxito a varias áreas. En general, la clasificación se compone de dos pasos principales: en primer lugar, aprender un modelo de clasificación o clasificador a partir de un conjunto de datos de entrenamiento, y en segundo lugar, clasificar las nuevas instancias de datos utilizando el clasificador aprendido. La clasificación es supervisada cuando todas las etiquetas están presentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos completamente etiquetados), semi-supervisada cuando sólo algunas etiquetas son conocidas (es decir, datos parcialmente etiquetados), y no supervisada cuando todas las etiquetas están ausentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos no etiquetados). Además, aparte de esta taxonomía, el problema de clasificación se puede categorizar en unidimensional o multidimensional en función del número de variables clase, una o más, respectivamente; o también puede ser categorizado en estacionario o cambiante con el tiempo en función de las características de los datos y de la tasa de cambio subyacente. A lo largo de esta tesis, tratamos el problema de clasificación desde tres perspectivas diferentes, a saber, clasificación supervisada multidimensional estacionaria, clasificación semisupervisada unidimensional cambiante con el tiempo, y clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo. Para llevar a cabo esta tarea, hemos usado básicamente los clasificadores Bayesianos como modelos. La primera contribución, dirigiéndose al problema de clasificación supervisada multidimensional estacionaria, se compone de dos nuevos métodos de aprendizaje de clasificadores Bayesianos multidimensionales a partir de datos estacionarios. Los métodos se proponen desde dos puntos de vista diferentes. El primer método, denominado CB-MBC, se basa en una estrategia de envoltura de selección de variables que es voraz y hacia delante, mientras que el segundo, denominado MB-MBC, es una estrategia de filtrado de variables con una aproximación basada en restricciones y en el manto de Markov. Ambos métodos han sido aplicados a dos problemas reales importantes, a saber, la predicción de los inhibidores de la transcriptasa inversa y de la proteasa para el problema de infección por el virus de la inmunodeficiencia humana tipo 1 (HIV-1), y la predicción del European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) a partir de los cuestionarios de la enfermedad de Parkinson con 39 ítems (PDQ-39). El estudio experimental incluye comparaciones de CB-MBC y MB-MBC con los métodos del estado del arte de la clasificación multidimensional, así como con métodos comúnmente utilizados para resolver el problema de predicción de la enfermedad de Parkinson, a saber, la regresión logística multinomial, mínimos cuadrados ordinarios, y mínimas desviaciones absolutas censuradas. En ambas aplicaciones, los resultados han sido prometedores con respecto a la precisión de la clasificación, así como en relación al análisis de las estructuras gráficas que identifican interacciones conocidas y novedosas entre las variables. La segunda contribución, referida al problema de clasificación semi-supervisada unidimensional cambiante con el tiempo, consiste en un método nuevo (CPL-DS) para clasificar flujos de datos parcialmente etiquetados. Los flujos de datos difieren de los conjuntos de datos estacionarios en su proceso de generación muy rápido y en su aspecto de cambio de concepto. Es decir, los conceptos aprendidos y/o la distribución subyacente están probablemente cambiando y evolucionando en el tiempo, lo que hace que el modelo de clasificación actual sea obsoleto y deba ser actualizado. CPL-DS utiliza la divergencia de Kullback-Leibler y el método de bootstrapping para cuantificar y detectar tres tipos posibles de cambio: en las predictoras, en la a posteriori de la clase o en ambas. Después, si se detecta cualquier cambio, un nuevo modelo de clasificación se aprende usando el algoritmo EM; si no, el modelo de clasificación actual se mantiene sin modificaciones. CPL-DS es general, ya que puede ser aplicado a varios modelos de clasificación. Usando dos modelos diferentes, el clasificador naive Bayes y la regresión logística, CPL-DS se ha probado con flujos de datos sintéticos y también se ha aplicado al problema real de la detección de código malware, en el cual los nuevos ficheros recibidos deben ser continuamente clasificados en malware o goodware. Los resultados experimentales muestran que nuestro método es efectivo para la detección de diferentes tipos de cambio a partir de los flujos de datos parcialmente etiquetados y también tiene una buena precisión de la clasificación. Finalmente, la tercera contribución, sobre el problema de clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo, consiste en dos métodos adaptativos, a saber, Locally Adpative-MB-MBC (LA-MB-MBC) y Globally Adpative-MB-MBC (GA-MB-MBC). Ambos métodos monitorizan el cambio de concepto a lo largo del tiempo utilizando la log-verosimilitud media como métrica y el test de Page-Hinkley. Luego, si se detecta un cambio de concepto, LA-MB-MBC adapta el actual clasificador Bayesiano multidimensional localmente alrededor de cada nodo cambiado, mientras que GA-MB-MBC aprende un nuevo clasificador Bayesiano multidimensional. El estudio experimental realizado usando flujos de datos sintéticos multidimensionales indica los méritos de los métodos adaptativos propuestos. ABSTRACT Nowadays, with the ongoing and rapid evolution of information technology and computing devices, large volumes of data are continuously collected and stored in different domains and through various real-world applications. Extracting useful knowledge from such a huge amount of data usually cannot be performed manually, and requires the use of adequate machine learning and data mining techniques. Classification is one of the most important techniques that has been successfully applied to several areas. Roughly speaking, classification consists of two main steps: first, learn a classification model or classifier from an available training data, and secondly, classify the new incoming unseen data instances using the learned classifier. Classification is supervised when the whole class values are present in the training data (i.e., fully labeled data), semi-supervised when only some class values are known (i.e., partially labeled data), and unsupervised when the whole class values are missing in the training data (i.e., unlabeled data). In addition, besides this taxonomy, the classification problem can be categorized into uni-dimensional or multi-dimensional depending on the number of class variables, one or more, respectively; or can be also categorized into stationary or streaming depending on the characteristics of the data and the rate of change underlying it. Through this thesis, we deal with the classification problem under three different settings, namely, supervised multi-dimensional stationary classification, semi-supervised unidimensional streaming classification, and supervised multi-dimensional streaming classification. To accomplish this task, we basically used Bayesian network classifiers as models. The first contribution, addressing the supervised multi-dimensional stationary classification problem, consists of two new methods for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers from stationary data. They are proposed from two different points of view. The first method, named CB-MBC, is based on a wrapper greedy forward selection approach, while the second one, named MB-MBC, is a filter constraint-based approach based on Markov blankets. Both methods are applied to two important real-world problems, namely, the prediction of the human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) reverse transcriptase and protease inhibitors, and the prediction of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39). The experimental study includes comparisons of CB-MBC and MB-MBC against state-of-the-art multi-dimensional classification methods, as well as against commonly used methods for solving the Parkinson’s disease prediction problem, namely, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations. For both considered case studies, results are promising in terms of classification accuracy as well as regarding the analysis of the learned MBC graphical structures identifying known and novel interactions among variables. The second contribution, addressing the semi-supervised uni-dimensional streaming classification problem, consists of a novel method (CPL-DS) for classifying partially labeled data streams. Data streams differ from the stationary data sets by their highly rapid generation process and their concept-drifting aspect. That is, the learned concepts and/or the underlying distribution are likely changing and evolving over time, which makes the current classification model out-of-date requiring to be updated. CPL-DS uses the Kullback-Leibler divergence and bootstrapping method to quantify and detect three possible kinds of drift: feature, conditional or dual. Then, if any occurs, a new classification model is learned using the expectation-maximization algorithm; otherwise, the current classification model is kept unchanged. CPL-DS is general as it can be applied to several classification models. Using two different models, namely, naive Bayes classifier and logistic regression, CPL-DS is tested with synthetic data streams and applied to the real-world problem of malware detection, where the new received files should be continuously classified into malware or goodware. Experimental results show that our approach is effective for detecting different kinds of drift from partially labeled data streams, as well as having a good classification performance. Finally, the third contribution, addressing the supervised multi-dimensional streaming classification problem, consists of two adaptive methods, namely, Locally Adaptive-MB-MBC (LA-MB-MBC) and Globally Adaptive-MB-MBC (GA-MB-MBC). Both methods monitor the concept drift over time using the average log-likelihood score and the Page-Hinkley test. Then, if a drift is detected, LA-MB-MBC adapts the current multi-dimensional Bayesian network classifier locally around each changed node, whereas GA-MB-MBC learns a new multi-dimensional Bayesian network classifier from scratch. Experimental study carried out using synthetic multi-dimensional data streams shows the merits of both proposed adaptive methods.

Microtermometría, direcciones de flujo hidrotermal y metalogenia del yacimiento de tungsteno de Pasto Bueno (Ancash, Perú)

El yacimiento de Pasto Bueno se localiza en el extremo nordeste del Batolito de la Cordillera Blanca, comprende diversas vetas, generalmente subverticales, asociadas al stock cuarzomonzonitico de Consuzo, datado como Terciario Superior, que intruye a las pizarras de la fm. Chicama y cuarcitas de la fm. Chimu. Las principales vetas discurren con direccion N-S cortando al stock, aunque tambien existen sistemas NE-SW asi como NW-SE encajados sobre las rocas metamorficas. La mineralogia de mena reconocida comprende wolframita (hubnerita), tetraedrita/tenantita, esfalerita y galena, en una ganga de cuarzo, fluorita, sericita, pirita y carbonatos, ademas de molibdenita, calcopirita, bornita, arsenopirita, enargita (luzonita), stolzita, scheelita, zinnwaldita, topacio, tungstita y arsenico nativo. Estudios previos han caracterizado Pasto Bueno como un yacimiento con una gran componente de greisen, con una evolucion de las vetas desde un episodio temprano esteril de 400 oC, depositando la mineralizacion economica en torno a los 220-250 oC y con un evento postumo de 175-220 oC rico en CO2. La precipitacion de la wolframita se produjo a partir de un fluido netamente hidrotermal, sin embargo, dicha precipitacion estuvo controlada por el aporte al sistema de aguas externas meteoricas y/o metamorficas. El trabajo llevado a cabo ha consistido en la realizacion de un estudio microtermometrico de las 3 principales estructuras del distrito: Consuelo, Alonso-Fenix y Chabuca, para caracterizar la evolucion del fluido mineralizador desde el stock (veta Consuelo) hacia las rocas metasedimentarias de las fm. Chicama y Chimu (manto Alonso-Fenix y veta Chabuca). Para ello se realizo un muestreo sobre el evento principal de mineralizacion. Dichas muestras se sometieron a un estudio petrografico de lamina gruesa para seleccionar las muestras optimas para el posterior estudio microtermometrico. Previamente a la obtencion de las medidas de temperatura de fusion del hielo (criotermometria) y de homogenizacion del fluido; se realizo un estudio de petrografia de inclusiones fluidas para caracterizarlas y seleccionar las representativas. La interpretacion de los resultados ha permitido confirmar la existencia de un episodio previo de alta temperatura, superior a 282 oC y un evento mineralizador con temperaturas en torno a los 200-240 oC. Sin embargo, las salinidades obtenidas son mucho menores que las previamente publicadas, en torno al 5 % peso eq. NaCl, frente a 11-17 % peso eq. NaCl. Tambien se ha observado un fluido postumo rico en CO2, pero de temperatura superior, en torno a los 270 oC. Los gradientes isotermicos muestran dos focos para dichos fluidos hidrotermales: el primero asociado al stock en la veta Consuelo, y el segundo en la veta Chabuca, asociado a la zona de cabalgamiento de las pizarras de la fm. Chicama sobre las cuarcitas de la fm. Chimu. Este segundo foco puede corresponder con los aportes externos de aguas metamorficas. Para finalizar, se dan una serie de pautas para guiar las futuras exploraciones en el yacimiento. ABSTRACT The Pasto Bueno deposit is located at the northeastern end of the Cordillera Blanca Batholith. It comprises several veins, generally subvertical, associated with the quartz-monzonite stock of Consuzo, dated as Tertiary, which intrudes the Chicama fm. slates and the Chimu fm. quartzites. The main veins trend N-S cutting the stock, although there are also NE-SW and NWSE systems, hosted by the metamorphic rocks. The ore mineralogy comprises wolframite (hubnerite), tetrahedrite/tennantite, sphalerite and galena in a gangue of quartz, fluorite, sericite, pyrite and carbonates, and minor molybdenite, chalcopyrite, bornite, arsenopyrite, enargite (luzonite), stolzite, scheelite, zinnwaldite, topaz, tungstite and native arsenic. Previous studies have characterized Pasto Bueno as a deposit with a large component of greisen, with an evolution of the veins from an early barren 400 oC event , followed by economic mineralization of about 220-250 °C and a late event of 175 -220 oC rich in CO2. Wolframite precipitation occurred from a purely hydrothermal fluid; however, this precipitation was controlled by an external flux of meteoric and/or metamorphic waters. Microthermometric studies of the 3 main structures of the district (Consuelo, Alonso-Fenix and Chabuca veins) have been carried out to depict the evolution of the mineralizing fluid coming from the stock (Consuelo vein) into the metasedimentary rocks of the Chimu and Chicama fm. (Alonso-Fenix and Chabuca veins). The sampling was performed over the main event of mineralization. These samples were subject to a quick plate petrography study in order to select the optimal samples for further microthermometry studies. Before the freezing/heating measures, a fluid inclusion petrography study was done to characterize and select the representative F.I. Interpretation of results has confirmed the existence of a previous episode of higher temperature, over 282 °C, and a mineralizing event with temperatures of about 200-240 °C. However, obtained salinities, about 5 wt% NaCl equivalents, are much lower than those previously reported, about 11-17 wt% NaCl equivalents. A last fluid, rich in CO2, but of higher temperature, about 270 oC, has been characterized. Isothermal gradients show two foci for the hydrothermal fluids: the first one associated to the Consuzo stock as shown in the Consuelo vein, and the second one related to the thrust fault which places the Chicama fm. slates over the Chimu fm. quartzites in the Chabuca vein area. This second focus may correspond to an external input of metamorphic waters. Finally, some guidelines have been given to guide future explorations.

An ICT-based closed-loop model to improve care for heart failure patients

Durante las últimas décadas se ha producido un fenómeno global de envejecimiento en la población. Esta tendencia se puede observar prácticamente en todos los países del mundo y se debe principalmente a los avances en la medicina, y a los descensos en las tasas de fertilidad y mortalidad. El envejecimiento de la población tiene un gran impacto en la salud de los ciudadanos, y a menudo es la causa de aparición de enfermedades crónicas. Este tipo de enfermedades supone una amenaza y una carga importantes para la sociedad, especialmente en aspectos como la mortalidad o los gastos en los sistemas sanitarios. Entre las enfermedades cardiovasculares, la insuficiencia cardíaca es probablemente la condición con mayor prevalencia y afecta a 23-26 millones de personas en todo el mundo. Normalmente, la insuficiencia cardíaca presenta un mal pronóstico y una tasa de supervivencia bajas, en algunos casos peores que algún tipo de cáncer. Además, suele ser la causa de hospitalizaciones frecuentes y es una de las enfermedades más costosas para los sistemas sanitarios. La tendencia al envejecimiento de la población y la creciente incidencia de las enfermedades crónicas están llevando a una situación en la que los sistemas de salud no son capaces de hacer frente a la demanda de la sociedad. Los servicios de salud existentes tendrán que adaptarse para ser efectivos y sostenibles en el futuro. Es necesario identificar nuevos paradigmas de cuidado de pacientes, así como mecanismos para la provisión de servicios que ayuden a transformar estos sistemas sanitarios. En este contexto, esta tesis se plantea la búsqueda de soluciones, basadas en las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), que contribuyan a realizar la transformación en los sistemas sanitarios. En concreto, la tesis se centra en abordar los problemas de una de las enfermedades con mayor impacto en estos sistemas: la insuficiencia cardíaca. Las siguientes hipótesis constituyen la base para la realización de este trabajo de investigación: 1. Es posible definir un modelo basado en el paradigma de lazo cerrado y herramientas TIC que formalice el diseño de mejores servicios para pacientes con insuficiencia cardíaca. 2. El modelo de lazo cerrado definido se puede utilizar para definir un servicio real que ayude a gestionar la insuficiencia cardíaca crónica. 3. La introducción, la adopción y el uso de un servicio basado en el modelo definido se traducirá en mejoras en el estado de salud de los pacientes que sufren insuficiencia cardíaca. a. La utilización de un sistema basado en el modelo de lazo cerrado definido mejorará la experiencia del usuario de los pacientes. La definición del modelo planteado se ha basado en el estándar ISO / EN 13940- Sistema de conceptos para dar soporte a la continuidad de la asistencia. Comprende un conjunto de conceptos, procesos, flujos de trabajo, y servicios como componentes principales, y representa una formalización de los servicios para los pacientes con insuficiencia cardíaca. Para evaluar el modelo definido se ha definido un servicio real basado en el mismo, además de la implementación de un sistema de apoyo a dicho servicio. El diseño e implementación de dicho sistema se realizó siguiendo la metodología de Diseño Orientado a Objetivos. El objetivo de la evaluación consistía en investigar el efecto que tiene un servicio basado en el modelo de lazo cerrado sobre el estado de salud de los pacientes con insuficiencia cardíaca. La evaluación se realizó en el marco de un estudio clínico observacional. El análisis de los resultados ha comprendido métodos de análisis cuantitativos y cualitativos. El análisis cuantitativo se ha centrado en determinar el estado de salud de los pacientes en base a datos objetivos (obtenidos en pruebas de laboratorio o exámenes médicos). Para realizar este análisis se definieron dos índices específicos: el índice de estabilidad y el índice de la evolución del estado de salud. El análisis cualitativo ha evaluado la autopercepción del estado de salud de los pacientes en términos de calidad de vida, auto-cuidado, el conocimiento, la ansiedad y la depresión, así como niveles de conocimiento. Se ha basado en los datos recogidos mediante varios cuestionarios o instrumentos estándar (i.e. EQ-5D, la Escala de Ansiedad y Depresión (HADS), el Cuestionario de Cardiomiopatía de Kansas City (KCCQ), la Escala Holandesa de Conocimiento de Insuficiencia Cardíaca (DHFKS), y la Escala Europea de Autocuidado en Insuficiencia Cardíaca (EHFScBS), así como cuestionarios dedicados no estandarizados de experiencia de usuario. Los resultados obtenidos en ambos análisis, cuantitativo y cualitativo, se compararon con el fin de evaluar la correlación entre el estado de salud objetivo y subjetivo de los pacientes. Los resultados de la validación demostraron que el modelo propuesto tiene efectos positivos en el cuidado de los pacientes con insuficiencia cardíaca y contribuye a mejorar su estado de salud. Asimismo, ratificaron al modelo como instrumento válido para la definición de servicios mejorados para la gestión de esta enfermedad. ABSTRACT During the last decades we have witnessed a global aging phenomenon in the population. This can be observed in practically every country in the world, and it is mainly caused by the advances in medicine, and the decrease of mortality and fertility rates. Population aging has an important impact on citizens’ health and it is often the cause for chronic diseases, which constitute global burden and threat to the society in terms of mortality and healthcare expenditure. Among chronic diseases, Chronic Heart Failure (CHF) or Heart Failure (HF) is probably the one with highest prevalence, affecting between 23 and 26 million people worldwide. Heart failure is a chronic, long-term and serious condition with very poor prognosis and worse survival rates than some type of cancers. Additionally, it is often the cause of frequent hospitalizations and one of the most expensive conditions for the healthcare systems. The aging trends in the population and the increasing incidence of chronic diseases are leading to a situation where healthcare systems are not able to cope with the society demand. Current healthcare services will have to be adapted and redefined in order to be effective and sustainable in the future. There is a need to find new paradigms for patients’ care, and to identify new mechanisms for services’ provision that help to transform the healthcare systems. In this context, this thesis aims to explore new solutions, based on ICT, that contribute to achieve the needed transformation within the healthcare systems. In particular, it focuses on addressing the problems of one of the diseases with higher impact within these systems: Heart Failure. The following hypotheses represent the basis to the elaboration of this research: 1. It is possible to define a model based on a closed-loop paradigm and ICT tools that formalises the design of enhanced healthcare services for chronic heart failure patients. 2. The described closed-loop model can be exemplified in a real service that supports the management of chronic heart failure disease. 3. The introduction, adoption and use of a service based on the outlined model will result in improvements in the health status of patients suffering heart failure. 4. The user experience of patients when utilizing a system based on the defined closed-loop model will be enhanced. The definition of the closed-loop model for health care support of heart failure patients have been based on the standard ISO/EN 13940 System of concepts to support continuity of care. It includes a set of concept, processes and workflows, and services as main components, and it represent a formalization of services for heart failure patients. In order to be validated, the proposed closed-loop model has been instantiated into a real service and a supporting IT system. The design and implementation of the system followed the user centred design methodology Goal Oriented Design. The validation, that included an observational clinical study, aimed to investigate the effect that a service based on the closed-loop model had on heart failure patients’ health status. The analysis of results comprised quantitative and qualitative analysis methods. The quantitative analysis was focused on determining the health status of patients based on objective data (obtained in lab tests or physical examinations). Two specific indexes where defined and considered in this analysis: the stability index and the health status evolution index. The qualitative analysis assessed the self-perception of patients’ health status in terms of quality of life, self-care, knowledge, anxiety and depression, as well as knowledge levels. It was based on the data gathered through several standard instruments (i.e. EQ-5D, the Hospital Anxiety and Depression Scale, the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire, the Dutch Heart Failure Knowledge Scale, and the European Heart Failure Self-care Behaviour Scale) as well as dedicated non-standardized user experience questionnaires. The results obtained in both analyses, quantitative and qualitative, were compared in order to assess the correlation between the objective and subjective health status of patients. The results of the validation showed that the proposed model contributed to improve the health status of the patients and had a positive effect on the patients’ care. It also proved that the model is a valid instrument for designing enhanced healthcare services for heart failure patients.

Procedimiento para la medición y verificación de la directividad y la cobertura de una fuente sobre un elemento de fachada de acuerdo a la norma ISO 140-5

El apartado <4.2 Altavoz> de la Norma Internacional UNE-EN ISO 140-5 [1] especifica que la directividad del altavoz usado en el ensayo debe asegurar en todas las bandas de frecuencias de interés, unas diferencias de nivel locales inferiores a 5dB (o a 10 dB para fachadas de dimensiones mayores a 5m), medidas en campo libre, sobre una superficie del mismo tamaño y orientación que la pared o elemento a ensayar. Este requisito debe verificarse en unas bandas de frecuencia de interés que sean como mínimo los tercios de octava desde 100Hz hasta 3150Hz, y preferiblemente desde 50Hz hasta 5kHz. Desde hace unos años, en el Laboratorio de sonido de la EUIT de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid, los autores han implementado un método en el que, a partir de las medidas de directividad en cámara anecoica de la fuente sonora a ensayar, se calcula el campo sonoro directo sobre una superficie ficticia que representa un elemento de fachada en la misma disposición que se indica en la norma ICO 140-5 y con unas dimensiones según se requieran en el procedimiento. También se estima la dimensión horizontal máxima ΔXmax de una fachada rectangular en relación de aspecto fija que permite verificar la norma con los criterios de 5dB y 10dB de diferencias máximas de niveles directos en dicha fachada. En esta ponencia se detalla el procedimiento anterior. ABSTRACT. The Section "4.2 loudspeaker" of the UNE-EN ISO 140-5 International Standard: "Field measurements of airborne sound insulation of façade elements and façades", specifies that the directivity of the loudspeaker used in the test must ensure in all frequency bands of interest, local level differences less than 5dB (or 10dB for façade dimensions greater than 5m), measured in free field over an area of the same size and orientation as the wall or element to be tested. This requirement must be verified in the frequency bands of interest which are, at least, the third octave bands from 100Hz to 3150Hz, preferably from 50Hz to 5kHz. In recent years, in the Laboratory of Sound of the EUIT Telecomunicación (Universidad Politécnica de Madrid), the authors have implemented a method that, from directivity measurements of loudspeakers performed in the anechoic room, the direct sound field on a surface in the same layout as indicated in the ISO standard is calculated. It is also estimated the maximum horizontal dimension Δxmax of a rectangular façade for each aspect ratio which verify the standard criteria of either 5dB or 10dB for the maximum differences of direct levels in the façade. This paper details the procedure above introduced.

Procedure for verification of sound source coverage over façades according to the International Standard ISO 140-5

This paper presents a new verification procedure for sound source coverage according to ISO 140?5 requirements. The ISO 140?5 standard applies to the measurement of façade insulation and requires a sound source able to achieve a sufficiently uniform sound field in free field conditions on the façade under study. The proposed method involves the electroacoustic characterisation of the sound source in laboratory free field conditions (anechoic room) and the subsequent prediction by computer simulation of the sound free field radiated on a rectangular surface equal in size to the façade being measured. The loudspeaker is characterised in an anechoic room under laboratory controlled conditions, carefully measuring directivity, and then a computer model is designed to calculate the acoustic free field coverage for different loudspeaker positions and façade sizes. For each sound source position, the method provides the maximum direct acoustic level differences on a façade specimen and therefore determines whether the loudspeaker verifies the maximum allowed level difference of 5 dB (or 10 dB for façade dimensions greater than 5 m) required by the ISO standard. Additionally, the maximum horizontal dimension of the façade meeting the standard is calculated and provided for each sound source position, both with the 5 dB and 10 dB criteria. In the last section of the paper, the proposed procedure is compared with another method used by the authors in the past to achieve the same purpose: in situ outdoor measurements attempting to recreate free field conditions. From this comparison, it is concluded that the proposed method is able to reproduce the actual measurements with high accuracy, for example, the ground reflection effect, at least at low frequencies, which is difficult to avoid in the outdoor measurement method, and it is fully eliminated with the proposed method to achieve the free field requisite.