Comportamiento de la patología biliar aguda y su manejo en el servicio de trauma y emergencia del Hospital "Vicente Corral Moscoso" Cuenca. Enero a junio de 2014

La patología biliar afecta a un gran porcentaje de la población adulta, motivo por el cual su tratamiento en la actualidad ha cambiado hacia un nuevo paradigma de cuidado bajo el concepto de “Acute Care Surgery” (ACS) 1 el cual se caracteriza por priorizar la valoración integral del paciente e intervención precoz de la patología. En el Hospital Vicente Corral Moscoso (HVCM) bajo este modelo ACS, y mediante la utilización de protocolos estandarizados se ha logrado dar un giro importante en el tratamiento oportuno de la patología biliar mediante la utilización de herramientas habituales como pruebas de laboratorio, imagenología y si es el caso, la resolución quirúrgica mediante técnica mínimamente invasiva o por vía convencional. OBJETIVO: Describir el comportamiento de la patología biliar y su manejo en el servicio de Trauma y Emergencias del Hospital “Vicente Corral Moscoso”, durante el período de enero a junio de 2014, bajo el modelo ACS. MÉTODOS: Estudio descriptivo transversal, que analizó los casos de colecistitis aguda litiásica (CAL), coledocolitiasis, pancreatitis aguda biliar (PAB) y su manejo, registrado en la base de datos digital del servicio de Emergencias del Hospital Vicente Corral Moscoso, bajo criterios clínicos, de laboratorio e imagenológicos, durante el periodo de enero a junio del 2014. RESULTADOS: El estudio contó con un total de 240 pacientes atendidos en el servicio de Trauma y Emergencia del HVCM, durante el periodo de enero a junio de 2014. La patología en orden de frecuencia fue: en un 47%, la Coledocolitiasis; 35% colecistitis aguda y, pancreatitis aguda biliar 18%. La prevalencia fue mayor en el sexo femenino en un 85%, 67%, y 81% respectivamente y el tratamiento se adaptó a cada patología. 1 Acute Care Surgery” (ACS): si bien no existe una definición literal hace referencia a una disciplina tripartita que engloba la cirugía de trauma, general en emergencias y cuidados críticos quirúrgicos, y que prioriza la identificación y manejo de las patologías potencialmente letales y de alta morbilidad. En nuestro medio lo más próximo a la definición seria Cirugía de Trauma y Emergencias. El manejo de la pancreatitis aguda biliar (PAB) bajo el concepto de cuidado agudo de pacientes quirúrgicos o “Acute Care Surgery” hace indispensable una intervención oportuna y temprana, utilizando todos los recursos disponibles para un manejo integral. CONCLUSIONES: La implementación del modelo de Cirugía de Trauma y Emergencias en nuestra institución ha logrado un manejo integral de colecistitis aguda litiásica, pancreatitis aguda biliar y coledocolitiasis, disminuyendo las complicaciones asociadas y evitando las recidivas de cuadros de mayor gravedad.

Multi-class sentiment analysis using a hierarchical logistic model tree approach

En este trabajo se propone un nuevo sistema híbrido para el análisis de sentimientos en clase múltiple basado en el uso del diccionario General Inquirer (GI) y un enfoque jerárquico del clasificador Logistic Model Tree (LMT). Este nuevo sistema se compone de tres capas, la capa bipolar (BL) que consta de un LMT (LMT-1) para la clasificación de la polaridad de sentimientos, mientras que la segunda capa es la capa de la Intensidad (IL) y comprende dos LMTs (LMT-2 y LMT3) para detectar por separado tres intensidades de sentimientos positivos y tres intensidades de sentimientos negativos. Sólo en la fase de construcción, la capa de Agrupación (GL) se utiliza para agrupar las instancias positivas y negativas mediante el empleo de 2 k-means, respectivamente. En la fase de Pre-procesamiento, los textos son segmentados por palabras que son etiquetadas, reducidas a sus raíces y sometidas finalmente al diccionario GI con el objetivo de contar y etiquetar sólo los verbos, los sustantivos, los adjetivos y los adverbios con 24 marcadores que se utilizan luego para calcular los vectores de características. En la fase de Clasificación de Sentimientos, los vectores de características se introducen primero al LMT-1, a continuación, se agrupan en GL según la etiqueta de clase, después se etiquetan estos grupos de forma manual, y finalmente las instancias positivas son introducidas a LMT-2 y las instancias negativas a LMT-3. Los tres árboles están entrenados y evaluados usando las bases de datos Movie Review y SenTube con validación cruzada estratificada de 10-pliegues. LMT-1 produce un árbol de 48 hojas y 95 de tamaño, con 90,88% de exactitud, mientras que tanto LMT-2 y LMT-3 proporcionan dos árboles de una hoja y uno de tamaño, con 99,28% y 99,37% de exactitud,respectivamente. Los experimentos muestran que la metodología de clasificación jerárquica propuesta da un mejor rendimiento en comparación con otros enfoques prevalecientes.