Diagnóstico de la seguridad en los aprovechamientos forestales a partir de registros empresariales, bases de datos oficiales y muestreos de campo: propuestas de actuación

Desde 1995, el derecho internacional se ha integrado en el ordenamiento jurídico español en lo referente a seguridad y salud. Sin embargo, la situación de la seguridad en los aprovechamientos forestales no ha mejorado notablemente, puesto que se detectan frecuentes casos de personal trabajando sin equipo de protección e incumpliendo las instrucciones de trabajo seguro, y son abundantes las referencias a una elevada accidentalidad. Para evaluar estos aspectos, primeramente se han comparado y valorado los datos de accidentalidad de los taladores de una empresa de referencia con los de los sectores agrario y de la construcción a través de las estadísticas nacionales y con los datos depurados del sector forestal a partir de la base de datos de declaración electrónica de accidentes de la C.A. de Castilla y León. En segundo lugar, se han identificado las deficiencias en materia de prevención, diseñando para ello una encuesta que se ha llevado a cabo en 35 aprovechamientos de Castilla y León. Posteriormente, se ha verificado que la reducción de la accidentalidad en la empresa de referencia se debe a la aplicación del plan de prevención. Se han caracterizado los riesgos en los que habían incurrido los taladores y se han descrito las medidas adoptadas para la reducción de los accidentes en la empresa estudiada, lo que ha conducido a una serie de recomendaciones para reducir la accidentalidad. Por otro lado se han analizado las causas de los picos de accidentalidad detectados. Como conclusión, se puede reducir sensiblemente la accidentalidad sólo si la empresa integra la política de prevención como un objetivo más de la gestión empresarial, en todos los niveles de su organización, acompañando las herramientas técnicas con formación temprana y motivación adecuada. Palabras clave: aprovechamientos forestales, riesgos laborales, prevención, trabajador forestal, accidentalidad, incidencia, gravedad. From 1995, Spanish safety legislation has been adapted to the Internationa! framework. However, operationally the situation is not so good, at least in the wood harvesting activity. Some forest workers are still found not wearing the compulsory safety equipment, working without respecting safety rules and references to high accidents rates are frequent. To assess those aspects, firstly some comparisons have been made between the accident records in a reference company and the accident indexes at national and regional level for building and farming activities. Secondly, using a purpose-designed questionnaire applied to 35 logging worksites in Castilla y Leon Region, deficiencies in prevention have been identified. The relation between the accident reduction and the prevention methods used by the reference studied company has been confirmed. Also the main causes and peaks of the accidents have been analyzed. Finally, some recommendations to reduce the risk of accidents in harvesting operations are provided. The main conclusion confirms that the possibility of reducing the accident risk is conditioned to the commitment of all the staff of the timber harvesting company, at every level of responsibility, to search for excellence in safety as one more entrepreneurial goal. This fact should be accompanied by the staff early training and the adequate motivation means. Keywords: logging, labor risk, safety and health, prevention, logging workers, accident incidence, accident severity.

Diabetes gestacional : el rol del ejercicio físico en su prevención

Introducción. La prevalencia de la Diabetes Gestacional (DG) varía en todo el mundo, así como entre los grupos raciales y étnicos del mismo país. Hasta la fecha actual, no se ha llegado a un consenso en el criterio diagnóstico, y eso dificulta una estimación veraz de prevalencia entre países. A pesar de ello, es ineludible obviar el incremento en la incidencia de esta complicación en todo el mundo, y la trascendencia de sus riesgos a la salud pública. En España, según los criterios clásicos –del National Diabetes Data Group- existe una alta prevalencia en un 8,8 % de DG en gestantes. Es importante encontrar la mejor vía para la prevención de la DG y, uno de los factores de riesgo parece ser el aumento excesivo de peso durante el embarazo. El ejercicio es un elemento fundamental para el control del metabolismo de la glucosa y para reducir los niveles de hiperlipidemia. Sin embargo, existe controversia para definir el tipo de sesiones, duración e intensidad que puedan contribuir a su prevención. Objetivo. Conocer en qué medida el ejercicio físico programado durante el embarazo, combinado en agua y tierra, con ejercicios aeróbicos y de tonificación muscular, puede actuar como un factor de prevención de la DG. Al mismo tiempo, valorar si exceder las recomendaciones de peso puede influir el diagnóstico de la DG. Material y Métodos. Este estudio se desarrolló mediante una colaboración entre la Universidad Politécnica de Madrid y los Servicios de Ginecología y Obstetricia del Hospital Universitario de Puerta de Hierro, el Hospital Universitario de Torrelodones y el Centro de Salud de Torrelodones. Se obtuvo la aprobación del Comité Ético de Investigación Clínica (CEIC). Se realizó un ensayo clínico, aleatorizado, controlado, no enmascarado. 272 mujeres gestantes sanas dieron su consentimiento informado para la inclusión en el estudio. De las cuáles, finalmente 257 (edad= 33,2±4,4 años) fueron analizadas, 101 de ellas correspondientes al grupo intervención (GI, n=101) y 156 al grupo control (GC, n=156). El inicio del programa correspondió a la semana 10-14 del embarazo hasta el final, la 38-40. Con una frecuencia de 3 sesiones semanales y una duración de 60 y 50 minutos, en tierra y agua, respectivamente. Resultados. Se halló diferencias significativas en los valores en los 180 min del test de tolerancia oral a la glucosa [GI: 98,00±29,48 mg/dl vs. GC: 116,25±29,90 mg/dl (t64= 2,37; p= 0,021)] y, de igual modo, el GI mostró menor prevalencia de la DG [GI: 1 %, Ejercicio y DG n= 1 vs. GC: 8,8 %, n= 13 (2 1= 6,84; p= 0,009)] y una estimación de riesgo significativa (OR= 9,604; 95 % CI: 1,23-74,66). La excesiva ganancia de peso fue menor en el GI [GI: 22,8 %, n= 23 vs. GC: 34,9 %, n= 53 (2 1= 4,22; p= 0,040)], pero no existió una correlación con la incidencia de DG (ϕ= -0,007; p= 0,910). Conclusiones. El programa de ejercicio desarrollado durante el embarazo mostró efectividad en la reducción de la prevalencia de la DG, preservó la tolerancia a la glucosa y redujo la excesiva ganancia de peso materno. Background. The prevalence of Gestational Diabetes (GD) varies around the world, as well as between racial and ethnic groups within the same country. Currently, there is not a consensus about the diagnostic criteria, and that makes it difficult to obtain accurate estimates of prevalence between countries. The increased trend in the prevalence across the globe and the risks for public health cannot be ignored. In Spain, according to the diagnostic criteria of National Diabetes Data Group, there is a prevalence of 8.8 % for GD in pregnant women. It is important to look for the best way to prevent GD and one of the risk factors seems to be excessive weight gained during pregnancy. Exercise is an essential element for glucose metabolic control and reducing hyperlipidemia levels. However, there is controversy to define the type of activity, duration and intensity to prevent GD. Objective. To assess the effectiveness of an exercise programme carried out during pregnancy (land/aquatic activities), both aerobic and muscular conditioning can help to the prevent GD. Also, to assess if excessive maternal weight gain influences the GD diagnosis. Material and methods. Collaboration between the Technical University of Madrid and the Gynecology and Obstetrics Department of Puerta de Hierro University Hospital, Torrelodones University Hospital and Health Center of Torrelodones supported the study. It was approved by the Clinical Research Ethics Committee (CEIC). A clinical, randomized controlled trial recruited 272 pregnant women without obstetric contraindications and gave informed consent for inclusion in the study. Of these women, 257 were studied (age= 33,2±4,4 years), 101 in intervention group (IG, n= 101) and 156 in control group (CG, n= 156). A physical exercise program three times per week during pregnancy was developed. The duration of the sessions was 60 minutes and 50 minutes in land and water, respectively. Results. The IG showed lower maternal values in the Oral Glucose Tolerance Test (OGTT) at 180 minutes [IG: 98,00±29,48 mg/dl vs. CG: 116,25±29,90 mg/dl (t64= 2,37; p= 0,021)] and the IG reduced the prevalence of GD [IG: 1%, n= 1 vs. CG: 8,8 %, n= 13 (2 1= 6,84; p= 0,009)] with a significance risk estimate (OR= 9,604; 95 % CI: 1,23- 74,66). Excessive maternal weight gain was less in the IG [IG: 22,8 %, n= 23 vs. CG: Exercise and GD 34,9 %, n= 53 (2 1= 4,22; p= 0,040)] but there was no correlation with the prevalence of GD (ϕ= -0,007; p= 0,910). Conclusions. The exercise programme performed during pregnancy reduced the prevalence of GD, preserved glucose tolerance and reduced excessive maternal weight gain.

Sistemas de ayuda al diagnóstico y reconocimiento de microcalcificaciones en mamografía mediante descriptores de escala y redes jerárquicas

La presente Tesis investiga el campo del reconocimiento automático de imágenes mediante ordenador aplicado al análisis de imágenes médicas en mamografía digital. Hay un interés por desarrollar sistemas de aprendizaje que asistan a los radiólogos en el reconocimiento de las microcalcificaciones para apoyarles en los programas de cribado y prevención del cáncer de mama. Para ello el análisis de las microcalcificaciones se ha revelado como técnica clave de diagnóstico precoz, pero sin embargo el diseño de sistemas automáticos para reconocerlas es complejo por la variabilidad y condiciones de las imágenes mamográficas. En este trabajo se analizan los planteamientos teóricos de diseño de sistemas de reconocimiento de imágenes, con énfasis en los problemas específicos de detección y clasificación de microcalcificaciones. Se ha realizado un estudio que incluye desde las técnicas de operadores morfológicos, redes neuronales, máquinas de vectores soporte, hasta las más recientes de aprendizaje profundo mediante redes neuronales convolucionales, contemplando la importancia de los conceptos de escala y jerarquía a la hora del diseño y sus implicaciones en la búsqueda de la arquitectura de conexiones y capas de la red. Con estos fundamentos teóricos y elementos de diseño procedentes de otros trabajos en este área realizados por el autor, se implementan tres sistemas de reconocimiento de mamografías que reflejan una evolución tecnológica, culminando en un sistema basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) cuya arquitectura se diseña gracias al análisis teórico anterior y a los resultados prácticos de análisis de escalas llevados a cabo en nuestra base de datos de imágenes. Los tres sistemas se entrenan y validan con la base de datos de mamografías DDSM, con un total de 100 muestras de entrenamiento y 100 de prueba escogidas para evitar sesgos y reflejar fielmente un programa de cribado. La validez de las CNN para el problema que nos ocupa queda demostrada y se propone un camino de investigación para el diseño de su arquitectura. ABSTRACT This Dissertation investigates the field of computer image recognition applied to medical imaging in mammography. There is an interest in developing learning systems to assist radiologists in recognition of microcalcifications to help them in screening programs for prevention of breast cancer. Analysis of microcalcifications has emerged as a key technique for early diagnosis of breast cancer, but the design of automatic systems to recognize them is complicated by the variability and conditions of mammographic images. In this Thesis the theoretical approaches to design image recognition systems are discussed, with emphasis on the specific problems of detection and classification of microcalcifications. Our study includes techniques ranging from morphological operators, neural networks and support vector machines, to the most recent deep convolutional neural networks. We deal with learning theory by analyzing the importance of the concepts of scale and hierarchy at the design stage and its implications in the search for the architecture of connections and network layers. With these theoretical facts and design elements coming from other works in this area done by the author, three mammogram recognition systems which reflect technological developments are implemented, culminating in a system based on Convolutional Neural Networks (CNN), whose architecture is designed thanks to the previously mentioned theoretical study and practical results of analysis conducted on scales in our image database. All three systems are trained and validated against the DDSM mammographic database, with a total of 100 training samples and 100 test samples chosen to avoid bias and stand for a real screening program. The validity of the CNN approach to the problem is demonstrated and a research way to help in designing the architecture of these networks is proposed.