Modelo explicativo de la relación entre productividad y valores organizacionales, en la PYME del sector metalúrgico y minero de Venezuela

Como consecuencia de los procesos de globalización el mundo empresarial está sometido a constantes cambios que han originado la necesidad en las empresas de evaluar su funcionamiento, con el objeto de adecuar su gestión a las mejores prácticas gerenciales y operativas, en función de adaptarse a las exigencias presentes en los escenarios en que están inmersas. La presente investigación tiene como propósito desarrollar un modelo explicativo de la relación entre la productividad y los valores organizacionales, teniendo como premisa los distintos planteamientos o teorías que destacan la importancia que tienen los valores organizacionales para que las empresas logren sus metas. Específicamente se tomó como referencia la clasificación de los valores organizacionales, que contempla el modelo de gestión de Dirección por Valores (DPV), de García y Dolan (2001). Las PYMES, al considerar el efecto que tienen los valores organizacionales en la productividad, pueden apoyar su gestión a través del compromiso de las personas para lograr los resultados de productividad que quieren o necesitan alcanzar. El abordaje del estudio se ha basado en la investigación explicativa, a través de la cual se exponen las razones de ocurrencia de un fenómeno o se muestran los mecanismos por los que se relacionan dos o más variables, lo que permitió conjugar definiciones y supuestos de las relaciones encontradas entre los valores organizacionales identificados de acuerdo a la opinión de los entrevistados y que resultaron ser significativos con los resultados de productividad que presentan las empresas que fueron objeto de esta investigación La población estuvo conformada por 40 empresas activas del sector metalúrgico y minero de Ciudad Guayana, Estado Bolívar, Venezuela, pertenecientes a la Asociación de Industriales Metalúrgicos y de Minería de la región Guayana (AIMM) y al directorio de la Cámara de Industriales y Mineros de Guayana. La muestra estudiada corresponde a 25 empresas que representan el 62% de la población. El proceso que se siguió para generar el modelo explicativo contempla tres etapas. La primera consiste en la fase descriptiva donde se recogió la información referente a la productividad de las empresas y a la determinación de los valores organizacionales identificados a través del análisis cualitativo de las entrevistas que se realizaron a los informantes de las empresas de la muestra. Para ello se utilizó el software Atlas ti 6.0. La segunda etapa, denominada comparativa, consistió en determinar la relación entre la productividad y los valores organizacionales, a través de las tablas de contingencias, de acuerdo con el grado de significancia que mostró el estadístico Chi- cuadrado. La tercera y última etapa del proceso es la fase explicativa que consistió en estimar la magnitud de la relación entre las variables productividad y valores organizacionales utilizando el coeficiente de contingencia de Pearson, y en establecer las asociaciones de acuerdo a las proximidades observadas que resultaron del análisis de correspondencias múltiples. Entre los hallazgos del estudio desarrollado se encontró que la productividad de las empresas puede fijarse en tres categorías: alta, media y baja y entre los factores que afectan a la productividad destacan, en el contexto externo: el gobierno, los clientes y los proveedores y en el contexto interno: la mano de obra, los materiales y los suministros. Según la opinión de los gerentes entrevistados, los valores organizacionales que caracterizan a las empresas del sector estudiado se agrupan en veintisiete categorías, que se clasifican en los siguientes componentes: entorno mercado, clientes, proveedores y otras empresas aliadas, medio ambiente, forma de tratar la Dirección al resto de empleados, forma de trabajar cotidiana y gestión de los recursos económicos. Los valores organizacionales que resultaron ser significativos fueron la innovación, la honestidad y el orden y limpieza. La magnitud de la relación encontrada del valor innovación fue moderadamente fuerte. Se infiere que las empresas, al tener una Productividad baja, deciden innovar en el desarrollo de nuevos productos. El valor honestidad arrojó una relación moderadamente fuerte, determinando que las empresas de Productividad alta basan sus relaciones con los proveedores en la honestidad. Finalmente, el valor orden y limpieza muestra una relación moderadamente débil, lo que hace suponer que las empresas de Productividad media tienen alguna preferencia por mantener el orden y limpieza en las áreas de trabajo. El modelo explicativo de la relación entre productividad y valores organizacionales, en las PYMES del sector metalúrgico y minero de Ciudad Guayana, quedó conformado por los siguientes componentes: mercado, clientes, proveedores y otras empresas aliadas, y medio ambiente. No se encontraron relaciones en los componentes forma de tratar la Dirección al resto de empleados, forma de trabajar cotidiana y gestión de los recursos económicos. ABSTRACT As a result of globalization processes, the business world is subject to constant change. This has resulted in the need for companies to evaluate their performance in order to adjust their processes to the best managerial and operational practices, with the goal to adapt to the demands present in the scenarios in which they are embedded. This research aimed to develop an explanatory model of the relationship between productivity and organizational values. In addition, it was based on the different approaches or theories that relate the importance for enterprises of the organizational values to achieve their goals. Specifically, reference was made to the classification of organizational values, which includes the model of Management by Values (DPV) following García and Dolan (1997). The SMEs, considering the effect of organizational values on productivity, can support their management through the commitment of their people to achieve productivity results that they want or need to accomplish. The study approach was based on explanatory research, which presents the reasons for occurrence of a phenomenon and the mechanisms through which two or more variables are related. This allowed to combine definitions and assumptions about the relationship found between organizational values and the productivity results of the companies that took part in this research. Organizational values were identified in the opinion of the managers interviewed, and were found to be significant with the productivity results. The population consisted of 40 active enterprises of the metallurgical and mining industry of Ciudad Guayana, Estado Bolivar, Venezuela. These enterprises were members of the Association of Metallurgical and Mining Industry of the Guayana Region (AIMM, by its acronym in Spanish) and the Directory of the Chamber of Industrial and Mining of Guayana. The sample of the study is comprised of 25 enterprises, which represent 62% of the total population. The process which has been followed to generate the explanatory model involves three stages. The first stage is the descriptive phase where the information about enterprises productivity and the determination of organizational values is gathered. These organizational values were identified by a qualitative analysis of the interviews conducted with managers of each enterprise. This analysis was performed using the Atlas ti 6.0 software. The second stage, denominated comparative, consisted in determining the relationship between productivity and organizational values through contingency tables, and according to the degree of significance showed by the Chi-Square, statistic. The third, and final stage of the process, is the explanatory phase. This consisted in estimating the magnitude of the relationship between productivity and organizational values variables using the Pearson's contingency coefficient. In addition, this stage comprises the establishment of the associations according to the observed proximities that resulted from the multiple correspondence analysis. Among the findings of this study, it was found that the productivity of enterprises can be set in three categories: high, medium and low. Additionally, it was found that in the external context the factors that stand out affecting productivity are: government policy, customers and suppliers, while in the domestic context they are: labor, materials and supplies. According to the opinion of the managers interviewed the organizational values that characterize the companies that were studied are grouped into twenty seven categories. These categories are classified into the following components: market environment, customers, suppliers and other allied companies, the environment, how Management deals with of the employees, way to work every day, and management of economic resources. Organizational values that were found to be significant were innovation, honesty and order and cleanliness. The magnitude of the relation of the innovation value was found to be moderately strong. It is inferred that companies that have low productivity decide to innovate in the development of new products. The honesty value showed a moderately strong relation, determining that high productivity enterprises base their relationships with suppliers on honesty. Lastly, the order and cleanliness value showed a moderately weak relation, which suggests that average productivity enterprises have a preference to maintain order and cleanliness in the work areas. The explanatory model of the relationship between productivity and organizational values, in the SMEs of the metallurgical and mining sector of Ciudad Guayana, was composed of the following components: market, customers, suppliers and other allied companies, and the environment. No relationships were found in the following components: how Management deals with employees, way to work every day, and management of economic resources.

Cognitive reserve is associated with the functional organization of brain networks in healthy aging: a MEG study

The proportion of elderly people in the population has increased rapidly in the last century and consequently "healthy aging" is expected to become a critical area of research in neuroscience. Evidence reveals how healthy aging depends on three main behavioral factors: social lifestyle, cognitive activity and physical activity. In this study, we focused on the role of cognitive activity, concentrating specifically on educational and occupational attainment factors, which were considered two of the main pillars of cognitive reserve. 21 subjects with similar rates of social lifestyle, physical and cognitive activity were selected from a sample of 55 healthy adults. These subjects were divided into two groups according to their level of cognitive reserve; one group comprised subjects with high cognitive reserve (9 members) and the other contained those with low cognitive reserve (12 members). To evaluate the cortical brain connectivity network, all participants were recorded by Magnetoencephalography (MEG) while they performed a memory task (modified version of the Sternberg¿s Task). We then applied two algorithms (Phase Locking Value & Phase-Lag Index) to study the dynamics of functional connectivity. In response to the same task, the subjects with lower cognitive reserve presented higher functional connectivity than those with higher cognitive reserve. These results may indicate that participants with low cognitive reserve needed a greater 'effort' than those with high cognitive reserve to achieve the same level of cognitive performance. Therefore, we conclude that cognitive reserve contributes to the modulation of the functional connectivity patterns of the aging brain.

Desarrollo de un modelo de evaluación de ciudades basado en el concepto de ciudad inteligente (Smart city)

La presente tesis tiene por finalidad contribuir al conocimiento de los procesos de transformación de las ciudades convencionales en Ciudades Inteligentes o Smart Cities, el nuevo paradigma urbano, que surge como consecuencia de la utilización de las Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones, las TIC, para mejorar la calidad de vida de las personas y aumentar la eficiencia y eficacia de los procesos, servicios e infraestructuras de la ciudad. El proceso de urbanización de la población mundial constituye una de las principales tendencias globales. Los retos a los que se enfrentan las urbes actuales para satisfacer las necesidades de sus habitantes, así como la forma en que cada ciudad aborda dichos retos, propician el desarrollo de estudios comparativos y rankings de ciudades. La oportunidad para llevar a cabo esta tesis deriva de: La novedad del concepto de Ciudad Inteligente. La necesidad de establecer estudios comparativos, respecto a dicho concepto, entre ciudades con características socioeconómicas y culturales comunes, dado que la mayoría de los estudios y rankings se desarrollan para conjuntos de ciudades cuyas características son muy dispares, pues, en general son seleccionadas por su condición de capitales de estados o de centros económicos-financieros. El interés de disponer de estudios sobre ciudades con tamaños de población medianos, inferiores al millón de habitantes, las cuales tienen baja presencia en los estudios comparativos. La inexistencia de estudios comparativos entre las ciudades españolas, en relación con el concepto de Ciudad Inteligente. La existencia de la Red Española de Ciudades Inteligentes, que permite disponer de una muestra de ciudades adecuada, para llevar a cabo un estudio comparativo de acuerdo con los puntos anteriores. El objetivo general de la presente tesis es contribuir al conocimiento de los procesos de transformación de la ciudad convencional en Ciudad Inteligente, a través de la formulación y aplicación de un modelo de evaluación, basado en el concepto holístico de Ciudad Inteligente o Smart City y desde la perspectiva del ciudadano. La metodología de trabajo seguida comprende, en primer lugar, la revisión del estado del arte, centrada en tres aspectos: la evolución del concepto Smart City, los estudios comparativos sobre Ciudades Inteligentes y las medidas que las ciudades españolas están implantando en la práctica para llevar a cabo su transformación en Ciudades Inteligentes. A continuación se lleva a cabo el diseño el modelo de evaluación. Este modelo refleja el carácter holístico del concepto de Ciudad Inteligente, para lo cual, de acuerdo con las definiciones que encontramos en la literatura, evalúa la situación de cada ciudad en relación con seis ejes o pilares, comúnmente aceptados por los diferentes autores: e-Gobierno y e-Gobernanza, Movilidad, Sostenibilidad Ambiental, Desarrollo Económico, Capital Intelectual y Calidad de Vida. El trabajo desarrollado implica un análisis, que se desarrolla de forma ordenada para cada uno de los ejes y, dentro de éstos, para sus correspondientes factores. En total se analizan 18 factores. Para cada uno de los ejes se lleva a cabo una revisión de las iniciativas más representativas para, a continuación, analizar y evaluar los correspondientes los factores. De forma complementaria al desarrollo del trabajo, se llevó a cabo una encuesta, dirigida a profesionales de diferentes áreas y sectores, todos ellos en el ámbito de las Ciudades Inteligentes. El objetivo de la encuesta es conocer, de acuerdo con la opinión de los profesionales, la situación actual en materia de despliegue de Ciudades Inteligentes, las actuaciones que consideran de mayor interés para la ciudad y las barreras del proceso de cambio. Una vez definido el modelo, se ha aplicado a las 62 ciudades que forman la Red Española de Ciudades Inteligentes (RECI), valorando los factores y los ejes para cada una de ellas. Así mismo, se ha analizado la influencia de las tres variables siguientes: tamaño de población, densidad de población y presupuesto municipal por habitante, determinando la relación entre el porcentaje de ciudades inteligentes de la muestra, en cada factor. Adicionalmente en el eje Capital Intelectual,se analizó la influencia del porcentaje de habitantes con estudios superiores. Las 62 ciudades RECI que componen la muestra evaluada, representan el 43 % de las ciudades españolas que cuentan con poblaciones superiores a los 50.000 habitantes. La población que abarca la muestra de ciudades estudiada representa el 35% de la población española. Finalmente, se ha determinado el ranking con las ciudades de RECI, de acuerdo con el modelo diseñado. Así mismo se ha llevado a cabo el análisis de sensibilidad, determinado el ranking resultante para la misma muestra de ciudades, aplicando la ponderación de los factores. Las principales aportaciones de la tesis son: Desarrollar un modelo de evaluación de ciudades basada en el concepto holístico de la Smart City y desde la perspectiva del ciudadano. Desarrollar una metodología de trabajo fundamentada en el análisis sistematizado de las web municipales, como medio para conocer la situación de las ciudades, en lugar de los datos estadísticos publicados, que son la fuente de información habitualmente empleada en los estudios comparativos. Disponer de un estudio comparativo específico de ciudades españolas. Llevar a cabo un estudio sobre una muestra de ciudades de tamaño medio, con características socioeconómicas y culturales comparables. Mejorar el conocimiento de los procesos que se están llevando a cabo en ciudades con poblaciones inferiores al millón de habitantes. The purpose of this thesis is to contribute to the knowledge of the cities and the transformation that is taking part in traditional cities becoming Smart Cities. The Smart City concept is the new urban paradigm that is born from the extensive use of Information Technologies (IT) in order to accomplish better citizen’s quality of life as well as improvements in urban processes, services and infrastructures. Several rankings and benchmarking studies are being conducted globally, in response to the increasing of urban population that is taking part around the world and the subsequent challenges to be confronted by the cities. This thesis aims to contribute to these studies. The opportunity for this thesis comes from: The Smart City concept as a new concept. The need of benchmarking studies focused on the Smart City concept, carried on cities with similar social and economic characteristics. The interest on benchmarking studies on medium size cities (with less than one million inhabitants). The absence of benchmarking studies on Spanish cities. The existence of the Spanish Smart Cities Network that can be considered an appropriate sample for a benchmark study. The main goal of this thesis is to develop a Smart Cities assessment model based on the citizen point of view and taking into account a holistic concept of Smart City. The thesis methodology starts with the state of the art revision, focused on three items: the Smart City concept, the benchmark studies and the projects actually developed by the Spanish cities under processes for becoming Smart Cities. The next step is the assessment model design, in accordance with the six main axes or pillars referred in the academic literature: e-Government and e-Governance, Mobility, Environmental Sustainability, Economic Development, Smart Citizens and Quality of Life. Also, a survey has been conducted and addressed to experts working on the different areas related to the Smart Cities. The aim of this survey is to know their opinion about the deployment of the Smart Cities, the priorities considered by the cities and the barriers that delay the change processes. Once the assessment model was ready, it was applied to the Spanish Smart Cities Network, with 62 member cities. Also, the bearing of three variables: city population, population density and city budget per inhabitant, are studied. The 62 cities studied are 43 % of the Spanish cities with population over 50.000 inhabitants. The population living in these cities is the 35% of total Spanish population. The main contribution of this thesis are: An assessment model for Smart Cities that takes into account the holistic concept of the Smart City as well as the citizen experience. A methodology that comprises municipal web analysis instead of statistics data, which are the usual source of data for current benchmarking studies. A Spanish Smart Cities benchmark. A benchmark on medium size cities with similar social and economic characteristics. A better understanding of the urban processes that are taking part on cities under one million inhabitants.

La participación de los jóvenes universitarios en la planificación urbana. Estudios de caso de Lisboa, Madrid y Fortaleza

La participación de los jóvenes en los procesos de planificación urbana en Lisboa, Madrid y Fortaleza ha sido tema central de la presente tesis. Los principales objetivos perseguidos consisten en: caracterizar y analizar críticamente las dimensiones más importantes de la participación de jóvenes universitarios en los procesos participativos; aportar características de interés juvenil para un “modelo” de planificación urbana; elaborar directrices para el diseño de actuaciones en un proceso urbano participativo desde la perspectiva de los jóvenes; establecer el alcance de un instrumento urbano participativo reglamentado por el gobierno local entre los jóvenes; determinar si la percepción de los jóvenes universitarios acerca de las acciones del gobierno local tiene influencia en los procesos participativos. El universo estadístico de la muestra lo conforman la totalidad de 737 jóvenes universitarios encuestados en Lisboa, Madrid y Fortaleza. Que se distribuye en 104 encuestados en Lisboa, 329 en Madrid, y 304 en la ciudad de Fortaleza. El cuestionario contiene preguntas: abiertas, cerradas y mixtas. La mayor parte de las cuestiones son cerradas, y en cuanto a las opciones de respuesta: en muchas preguntas se ha aplicado, una escala tipo Likert, entre 1 y 4, siendo 4 el grado más alto (totalmente de acuerdo), y 1 el grado más bajo (nada de acuerdo), y para otras, una opción múltiple, con solamente una opción de respuesta. Se realizó un cuestionario de 31 preguntas en Lisboa, y tras su aplicación y obtención de resultados se revisó y mejoró obteniendo un cuestionario de 23 preguntas que fue aplicado en Madrid y Fortaleza. Se realizan análisis descriptivos, y algún análisis factorial en diversas preguntas del cuestionario, y se estudian diferencias en función de las variables sociodemográficas planteadas. Los resultados constatan que es muy baja la participación en los procesos institucionalizados por el gobierno local, en contrapartida es bastante alta en los procesos organizados por los ciudadanos. La información limita la participación de los jóvenes y ya que estos reconocen como motivación estar más y mejor informados y controlar y acompañar las acciones de su gobierno local. Por otra parte, desean participar en grupo en foros y debates presenciales. Los jóvenes madrileños consideran que las etapas más importantes en un proceso urbano participativo son: información, seguimiento y evaluación, mientras que para los jóvenes de Fortaleza son: Fiscalización, concienciación e información. Se ha verificado que desde la percepción de los jóvenes de Lisboa los ciudadanos son consultados en los procesos urbanos participativos y de acuerdo con los jóvenes de Madrid y Fortaleza los ciudadanos son dirigidos, influenciados y manipulados. Los problemas de carácter urbano no tienen una conceptualización clara y precisa entre los jóvenes universitarios y los problemas urbanos que más afectan la vida de los jóvenes universitarios son aparcamientos, contaminación y seguridad urbana. Sin embargo, los transportes son apuntados por los jóvenes universitarios de Lisboa, Madrid y Fortaleza. Además no saben identificar los problemas de su barrio. Así como de las causas y consecuencias y soluciones de los problemas urbanos. Eligen como mejor estrategia para desarrollar un proceso urbano participativo el acuerdo entre técnicos, población y el gobierno local. Los jóvenes universitarios de Fortaleza apuntan directrices para una planificación urbana con énfasis en la seguridad urbana, la sostenibilidad y la investigación, tecnología e innovación. Por otro lado, los jóvenes universitarios de Madrid perfilan tres “modelos” de planificación urbana: un “Modelo” socio-económica, un “Modelo” sostenible e innovadora y un “Modelo” de Planificación Urbana con énfasis en espacios públicos, entretenimiento, seguridad urbana y deporte. Los jóvenes universitarios rechazan la idea que la planificación urbana lleva en cuenta sus perspectivas y opiniones. Respeto al Presupuesto Participativo, el alcance de dicho proceso entre los jóvenes universitarios es extremamente bajo. Sin embargo, opinan que la aproximación entre ciudadanos, técnicos y gobierno en los procesos de Presupuesto Participativo mejora la rendición de cuentas. Además los jóvenes creen que dichos procesos conceden un poder moderado a los ciudadanos, y consideran que el poder concedido en los procesos urbanos influye directamente en el interés y empeño en participar. ABSTRACT Youth participation in urban planning processes in Lisbon, Madrid and Fortaleza is the main subject of this thesis. Our key goals are the following: characterising and critically analysing the most important dimensions of young university students’ participation in participative processes; providing features of interest for the young for an urban planning “model”; developing a variety of guidelines for designing actions in a participative urban process from the perspective of young people; analysing the impact upon the young of a participative urban instrument implemented by the local government; determining whether young university students’ perception of local government actions influences participative processes. The statistical universe of the sample comprises a total of 737 young university students who were surveyed in Lisbon, Madrid and Fortaleza, distributed as follows: 104 respondents in Lisbon, 329 in Madrid, and 304 in Fortaleza. The survey is made up of open-ended, closed-ended and mixed questions. Most questions are closed-ended. Regarding the answer options, a Likert-type scale has been used in many questions. The scale ranges from 1 to 4, 4 being the highest value (completely agree) and 1 the lowest (completely disagree). Besides, there are multiple-choice questions with only one possible answer. A 31- question survey was conducted in Lisbon. After the survey was run and the results were obtained, it was reviewed and improved. The improved version was a 23- question survey which was conducted in Madrid and Fortaleza. Descriptive analyses as well as some factorial analyses are carried out in several questions, and differences are studied depending on the socio-demographic variables involved. The results show that participation in processes implemented by local governments is very low. In contrast, participation is quite high in processes organised by citizens. Information limits youth participation, as young people point out that they are motivated by more and better information and by the possibility of monitoring and keeping track of their local government actions. They also wish to take part in face-to-face group forums and discussions. Young people from Madrid think that the most important stages in participative urban processes are information, follow-up and assessment, whereas young people from Fortaleza highlight tax matters, awareness and information. It has been confirmed that Lisbon youth perceive that citizens are consulted in participative urban processes. Youth from Madrid and Fortaleza, on the other hand, state that citizens are directed, influenced and manipulated. Young university students do not have a clear, precise concept of urban problems. Among these, they are most affected by car parks, pollution and urban safety, but the transport problem is pointed out by young university students from Lisbon, Madrid and Fortaleza. Furthermore, they cannot identify the problems in their neighbourhoods, nor are they able to specify the causes, consequences and solutions of urban problems. Their preferred strategy for developing a participative urban process is an agreement between technicians, the population and the local government. Young university students from Fortaleza suggest guidelines for an urban planning approach emphasising urban safety, sustainability and research, technology and innovation. Those from Madrid, for their part, outline three urban planning “models”: a socioeconomic “model”, a sustainable and innovative “model”, and an urban planning “model” with a focus on public areas, entertainment, urban safety and sport. Young university students disagree that urban planning takes their perspectives and views into account. Moreover, the impact of the Participative Budget upon their lives is extremely low. In their opinion, however, closer collaboration between citizens, technicians and governments in Participative Budget processes promotes accountability. The young also think that these processes give moderate power to citizens, and in their view the power that can be exerted in urban processes directly influences the interest in participating and the will to do so.

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.