s-wave charmed baryon resonances from a coupled-channel approach with heavy quark symmetry

We study charmed baryon resonances that are generated dynamically within a unitary meson-baryon coupled-channel model that treats the heavy pseudoscalar and vector mesons on equal footing as required by heavy-quark symmetry. It is an extension of recent SU(4) models with t-channel vector-meson exchanges to an SU(8) spin-flavor scheme, but differs considerably from the SU(4) approach in how the strong breaking of the flavor symmetry is implemented. Some of our dynamically generated states can be readily assigned to recently observed baryon resonances, while others do not have a straightforward identification and require the compilation of more data as well as an extension of the model to d-wave meson-baryon interactions and p-wave coupling in the neglected s- and u-channel diagrams. Of several novelties, we find that the Delta c(2595), which emerged as a ND quasibound state within the SU(4) approaches, becomes predominantly a ND* quasibound state in the present SU(8) scheme.

A Multi-state model for the analysis of functional decline and mortality of frail elderly patients

L’objectiu d’aquest estudi, que correspon a un projecte de recerca sobre la pèrdua funcional i la mortalitat de persones grans fràgils, és construir un procés de supervivència predictiu que tingui en compte l’evolució funcional i nutricional dels pacients al llarg del temps. En aquest estudi ens enfrontem a l’anàlisi de dades de supervivència i mesures repetides però els mètodes estadístics habituals per al tractament conjunt d’aquest tipus de dades no són apropiats en aquest cas. Com a alternativa utilitzem els models de supervivència multi-estats per avaluar l’associació entre mortalitat i recuperació, o no, dels nivells funcionals i nutricionals considerats normals. Després d’estimar el model i d’identificar els factors pronòstics de mortalitat és possible obtenir un procés predictiu que permet fer prediccions de la supervivència dels pacients en funció de la seva història concreta fins a un determinat moment. Això permet realitzar un pronòstic més precís de cada grup de pacients, la qual cosa pot ser molt útil per als professionals sanitaris a l’hora de prendre decisions clíniques.