3 resultados para Altas capacidades

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La creación del término resiliencia en salud es un paso importante hacia la construcción de comunidades más resilientes para afrontar mejor los desastres futuros. Hasta la fecha, sin embargo, parece que hay poca literatura sobre cómo el concepto de resiliencia en salud debe ser definido. Este artículo tiene como objetivo construir un enfoque de gestión de desastres de salud integral guiado por el concepto de resiliencia. Se realizaron busquedas en bases de datos electrónicas de salud para recuperar publicaciones críticas que pueden haber contribuido a los fines y objetivos de la investigación. Un total de 61 publicaciones se incluyeron en el análisis final de este documento, que se centraron en aquéllas que proporcionan una descripción completa de las teorías y definiciones de resiliencia ante los desastres y las que proponen una definición y un marco conceptual para la capacidad de resiliencia en salud. La resiliencia es una capacidad inherente de adaptación para hacer frente a la incertidumbre del futuro. Esto implica el uso de múltiples estrategias, un enfoque de riesgos máximos y tratar de lograr un resultado positivo a través de la vinculación y cooperación entre los distintos elementos de la comunidad. Resiliencia en salud puede definirse como la capacidad de las organizaciones de salud para resistir, absorber, y responder al impacto de los desastres, mientras mantiene las funciones esenciales y se recupera a su estado original o se adapta a un nuevo estado. Puede evaluarse por criterios como la robustez, la redundancia, el ingenio y la rapidez e incluye las dimensiones clave de la vulnerabilidad y la seguridad, los recursos y la preparación para casos de desastre, la continuidad de los servicios esenciales de salud, la recuperación y la adaptación. Este nuevo concepto define las capacidades en gestión de desastres de las organizaciones sanitarias, las tareas de gestión, actividades y resultados de desastres juntos en una visión de conjunto integral, y utiliza un enfoque integrado y con un objetivo alcanzable. Se necesita urgentemente investigación futura de su medición

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Thin plate spline finite element methods are used to fit a surface to an irregularly scattered dataset [S. Roberts, M. Hegland, and I. Altas. Approximation of a Thin Plate Spline Smoother using Continuous Piecewise Polynomial Functions. SIAM, 1:208--234, 2003]. The computational bottleneck for this algorithm is the solution of large, ill-conditioned systems of linear equations at each step of a generalised cross validation algorithm. Preconditioning techniques are investigated to accelerate the convergence of the solution of these systems using Krylov subspace methods. The preconditioners under consideration are block diagonal, block triangular and constraint preconditioners [M. Benzi, G. H. Golub, and J. Liesen. Numerical solution of saddle point problems. Acta Numer., 14:1--137, 2005]. The effectiveness of each of these preconditioners is examined on a sample dataset taken from a known surface. From our numerical investigation, constraint preconditioners appear to provide improved convergence for this surface fitting problem compared to block preconditioners.

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The foliage of a plant performs vital functions. As such, leaf models are required to be developed for modelling the plant architecture from a set of scattered data captured using a scanning device. The leaf model can be used for purely visual purposes or as part of a further model, such as a fluid movement model or biological process. For these reasons, an accurate mathematical representation of the surface and boundary is required. This paper compares three approaches for fitting a continuously differentiable surface through a set of scanned data points from a leaf surface, with a technique already used for reconstructing leaf surfaces. The techniques which will be considered are discrete smoothing D2-splines [R. Arcangeli, M. C. Lopez de Silanes, and J. J. Torrens, Multidimensional Minimising Splines, Springer, 2004.], the thin plate spline finite element smoother [S. Roberts, M. Hegland, and I. Altas, Approximation of a Thin Plate Spline Smoother using Continuous Piecewise Polynomial Functions, SIAM, 1 (2003), pp. 208--234] and the radial basis function Clough-Tocher method [M. Oqielat, I. Turner, and J. Belward, A hybrid Clough-Tocher method for surface fitting with application to leaf data., Appl. Math. Modelling, 33 (2009), pp. 2582-2595]. Numerical results show that discrete smoothing D2-splines produce reconstructed leaf surfaces which better represent the original physical leaf.