Control glucémico a través del ejercicio físico en pacientes con diabetes mellitus tipo 2; revisión sistemática

Introducción: En España, cerca del 14% de la población es diabética y el 95% corresponde a DM2. Un pobre control glucémico provoca un aumento de la morbilidad y mortalidad. Tres son los pilares en el tratamiento de la DM2: la dieta, la medicación y el ejercicio físico, sin embargo, el potencial de la prescripción de entrenamiento físico no ha sido totalmente explotado. Objetivo: Analizar el efecto de las distintas modalidades de ejercicio físico (AE, RT, Combo, INT) en el control glucémico en pacientes con diabetes mellitus tipo 2. Métodos: La búsqueda bibliográfica se realizó en 3 bases de datos electrónicas (Pubmed, Scopus y Proquest), incluyendo publicaciones desde enero de 2011 hasta mayo de 2014, que realizaran la intervención con AE, RT, Combo o INT, y que midieran la glucemia a través de la glucosa capilar, CGMS o HbA1c. Resultados: Del total de 386 artículos encontrados, 14 cumplieron los criterios de inclusión. Estos artículos fueron clasificados atendiendo a la modalidad de ejercicio físico de la intervención (AE, RT, Combo, INT), y en función de si analizaban el control glucémico como consecuencia del entrenamiento a largo plazo o tras una sesión de entrenamiento. Conclusiones: El AE, RT, Combo e INT muestran eficacia en el control glucémico tanto en el entrenamiento prolongado como en las 24-48h post-entrenamiento. Es necesaria la prescripción de un entrenamiento estructurado con una frecuencia, volumen e intensidad determinados para lograr beneficios en el control glucémico. El combo es la modalidad que obtiene mejores resultados a través del entrenamiento a largo plazo.

Dynamic Visual Servoing With Chaos Control for Redundant Robots

This paper presents a new dynamic visual control system for redundant robots with chaos compensation. In order to implement the visual servoing system, a new architecture is proposed that improves the system maintainability and traceability. Furthermore, high performance is obtained as a result of parallel execution of the different tasks that compose the architecture. The control component of the architecture implements a new visual servoing technique for resolving the redundancy at the acceleration level in order to guarantee the correct motion of both end-effector and joints. The controller generates the required torques for the tracking of image trajectories. However, in order to guarantee the applicability of this technique, a repetitive path tracked by the robot-end must produce a periodic joint motion. A chaos controller is integrated in the visual servoing system and the correct performance is observed in low and high velocities. Furthermore, a method to adjust the chaos controller is proposed and validated using a real three-link robot.

Dynamic visual servo control of a 4-axis joint tool to track image trajectories during machining complex shapes

A large part of the new generation of computer numerical control systems has adopted an architecture based on robotic systems. This architecture improves the implementation of many manufacturing processes in terms of flexibility, efficiency, accuracy and velocity. This paper presents a 4-axis robot tool based on a joint structure whose primary use is to perform complex machining shapes in some non-contact processes. A new dynamic visual controller is proposed in order to control the 4-axis joint structure, where image information is used in the control loop to guide the robot tool in the machining task. In addition, this controller eliminates the chaotic joint behavior which appears during tracking of the quasi-repetitive trajectories required in machining processes. Moreover, this robot tool can be coupled to a manipulator robot in order to form a multi-robot platform for complex manufacturing tasks. Therefore, the robot tool could perform a machining task using a piece grasped from the workspace by a manipulator robot. This manipulator robot could be guided by using visual information given by the robot tool, thereby obtaining an intelligent multi-robot platform controlled by only one camera.