4 resultados para Artificial diet

em Universidad del Rosario, Colombia


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Aunque el manejo nutricional de los pacientes con Pancreatitis Aguda Severa ha sido bien establecido por la evidencia disponible, el inicio de la vía oral en Pancreatitis Leve no ha sido igualmente estudiado. El objetivo de este estudio es evaluar el efecto del inicio temprano de la nutrición por vía oral en estos pacientes. Métodos: Realizamos un descriptivo serie de comparación de casos en los cuales comparamos la evolución y resultados del manejo de los pacientes con pancreatitis aguda antes y después de iniciar un protocolo de inicio temprano de nutrición por vía oral. Resultados: La serie incluyó 13 pacientes manejados con restitución convencional y 9 pacientes a quienes se restituyó tempranamente la nutrición oral. No existieron diferencias estadísticamente significativas en cuanto las características clínicas, etiológicas y demográficas entre los grupos. No se presentaron casos de progresión a enfermedad severa en ninguno de los grupos. La aparición de síntomas gastrointestinales como vomito y dolor después del inicio de la dieta fue similar en los dos grupos. Conclusiones: La restitución de la nutrición por vía oral basada criterios preestablecidos (la intensidad del dolor menor de 4 y un periodo mayor a 6 horas desde el último episodio emético) es segura y disminuye el periodo de ayuno inicial mas no el de estancia hospitalaria.

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Revisión del problema de la filosofía de la Inteligencia Artificial a la vista del Equilibrio refractivo. La revisión del problema se lleva a cabo para mostrar como "¿pueden pensar las máquinas?" sólo se ha evaluado en los terminos humanos. El equilibrio refractivo se plantea como una herramienta para definir conceptos de tal modo que la experiencia y los preceptos se encuentren en equilibrio, para con él construir una definición de pensar que no esté limitada exclusivamente a "pensar tal y como lo hacen los humanos".

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Introducción: La evaluación de tecnologías en salud aplicadas a la selección de un módulo de proteína para uso hospitalario, tiene como finalidad servir de apoyo en la elección de productos costo efectivos y seguros, con el fin de favorecer la toma de decisiones a los diferentes agentes que participan en la elección de alternativas terapéuticas, recomendadas en pacientes con necesidades elevadas de proteínas, como es el caso de la presente investigación. Objetivo: Aplicar un método matemático - multicriterio que permita evaluar los módulos de proteína disponibles en el mercado para la terapia nutricional institucional. Métodos: Se establecieron dos fases, una revisión de la literatura para establecer y priorizar los criterios de evaluación técnica de las diferentes ofertas de módulos de proteína, y dos se realizó una aplicación de un modelo matemático con el fin de considerar el modulo proteico para uso dentro de las instituciones hospitalarias, el cual consistió en la asignación de un valor a cada una de las variables mediante una escala diferencial semántica establecida, que permitieron calcular el peso porcentual de cada una de las variables, cuya sumatoria arrojo la calificación porcentual de cada alternativa. Resultados: Respecto a la búsqueda de criterios de evaluación técnica para las diferentes ofertas de módulos de proteína, en la literatura se identificaron las siguientes variables para evaluación, la naturaleza o equivalencia, condiciones de administración y uso, seguridad, y eficacia. La naturaleza se evaluó mediante la calificación del cómputo químico de aminoácidos corregido por digestibilidad proteica (PDCAAS) con un peso en la evaluación del 39.05%, en referencia a las condiciones de administración y uso se tuvo en cuenta factores incluidos en los sistemas de distribución por dosis unitaria con un peso del 27.61%, la eficacia fue definida por la tasa de eficiencia proteica (PER) la cual impacta el 19.53% de la calificación y finalmente, el criterio de seguridad con un 13.81% referente al empaque y etiquetado. Conclusiones: Al realizar la evaluación de cuatro alternativas de módulos de proteína, ofertadas por las diferentes casas farmacéuticas, la mayor puntuación correspondiente a las alternativas con una calificación superior al 90%, la obtuvieron dos alternativas de módulos de proteína para uso hospitalario, las cuales contienen proteínas del suero (“Whey”) y aminoácidos en combinaciones.

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In this paper, we employ techniques from artificial intelligence such as reinforcement learning and agent based modeling as building blocks of a computational model for an economy based on conventions. First we model the interaction among firms in the private sector. These firms behave in an information environment based on conventions, meaning that a firm is likely to behave as its neighbors if it observes that their actions lead to a good pay off. On the other hand, we propose the use of reinforcement learning as a computational model for the role of the government in the economy, as the agent that determines the fiscal policy, and whose objective is to maximize the growth of the economy. We present the implementation of a simulator of the proposed model based on SWARM, that employs the SARSA(λ) algorithm combined with a multilayer perceptron as the function approximation for the action value function.