Modelos Mixtos-Aditivos Generalizados para el Estudio de Fenómenos Biológicos y Sociales Descriptos por Datos Agregados y/o Longitudinales. Generalized Mixed Additive Models for the Study of Biological and Social Phenomenons from Longitudinal and/or Aggregated Data.

Este proyecto propone extender y generalizar los procesos de estimación e inferencia de modelos aditivos generalizados multivariados para variables aleatorias no gaussianas, que describen comportamientos de fenómenos biológicos y sociales y cuyas representaciones originan series longitudinales y datos agregados (clusters). Se genera teniendo como objeto para las aplicaciones inmediatas, el desarrollo de metodología de modelación para la comprensión de procesos biológicos, ambientales y sociales de las áreas de Salud y las Ciencias Sociales, la condicionan la presencia de fenómenos específicos, como el de las enfermedades.Es así que el plan que se propone intenta estrechar la relación entre la Matemática Aplicada, desde un enfoque bajo incertidumbre y las Ciencias Biológicas y Sociales, en general, generando nuevas herramientas para poder analizar y explicar muchos problemas sobre los cuales tienen cada vez mas información experimental y/o observacional.Se propone, en forma secuencial, comenzando por variables aleatorias discretas (Yi, con función de varianza menor que una potencia par del valor esperado E(Y)) generar una clase unificada de modelos aditivos (paramétricos y no paramétricos) generalizados, la cual contenga como casos particulares a los modelos lineales generalizados, no lineales generalizados, los aditivos generalizados, los de media marginales generalizados (enfoques GEE1 -Liang y Zeger, 1986- y GEE2 -Zhao y Prentice, 1990; Zeger y Qaqish, 1992; Yan y Fine, 2004), iniciando una conexión con los modelos lineales mixtos generalizados para variables latentes (GLLAMM, Skrondal y Rabe-Hesketh, 2004), partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esto permitirá definir distribuciones condicionales de las respuestas, dadas las covariables y las variables latentes y estimar ecuaciones estructurales para las VL, incluyendo regresiones de VL sobre las covariables y regresiones de VL sobre otras VL y modelos específicos para considerar jerarquías de variación ya reconocidas. Cómo definir modelos que consideren estructuras espaciales o temporales, de manera tal que permitan la presencia de factores jerárquicos, fijos o aleatorios, medidos con error como es el caso de las situaciones que se presentan en las Ciencias Sociales y en Epidemiología, es un desafío a nivel estadístico. Se proyecta esa forma secuencial para la construcción de metodología tanto de estimación como de inferencia, comenzando con variables aleatorias Poisson y Bernoulli, incluyendo los existentes MLG, hasta los actuales modelos generalizados jerárquicos, conextando con los GLLAMM, partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esta familia de modelos se generará para estructuras de variables/vectores, covariables y componentes aleatorios jerárquicos que describan fenómenos de las Ciencias Sociales y la Epidemiología.

Satisfacción laboral y percepción de riesgos del trabajo en profesionales de enfermería. Laboural satisfaction and job risk awareness of nursing professionals.

Los profesionales de enfermería sufren en este momento histórico el impacto de la crisis económica y los cambios en el contexto político y social en lo que se refiere a las políticas de empleo y ajustes salariales. El ambiente de trabajo en las unidades de hospitalización suele ser agobiante y las actividades que realizan los exponen a riesgos específicos tales como: los propios del ambiente, condiciones y tipo de trabajo y las relaciones interpersonales. Definimos la satisfacción laboral como el resultado de la apreciación que cada individuo tiene de su trabajo y la importancia para satisfacer sus necesidades básicas.Objetivo General: Conocer y describir el nivel de satisfacción laboral y la percepción de riesgos en el trabajo que manifiestan los profesionales de Enfermería.Objetivos Específicos: - Describir la percepción de riesgos del ambiente de trabajo - Mostrar el nivel de satisfacción laboral según el tipo y número de pacientes que atienden, antigüedad en la profesión, estabilidad laboral, sexo, edad, situación de pareja, número de hijos,- Describir la satisfacción laboral en cuanto a los recursos con los que cuenta para el cuidado y la seguridad laboral de la institución, al salario que recibe y la cantidad de empleos que tiene, - Determinar la satisfacción laboral con respecto al estímulo que reciben de los superiores, al reconocimiento de los pares, equipo de salud y usuarios.El encuadre metodológico es el siguiente:El tipo de estudio elegido es el considerado correlacional simple ya que busca posibles vínculos entre dos o más variables.El universo lo componen los profesionales de enfermería que se desempeñan en instituciones públicas de salud de la ciudad de Río Cuarto y Córdoba Capital.La técnica de recolección de datos es la encuesta en su modalidad de cuestionario autoadministrado.