Existen diferencias farmacocinéticas y tiempos de despertar entre mujeres y hombres con anestesia total intravenosa

Introducción: La anestesia total intravenosa (TIVA) es ampliamente usada y reportada en la literatura como técnica para disminuir la respuesta a la laringoscopia e intubación, en la inducción y mantenimiento de una adecuada anestesia, además de una mejor estabilidad hemodinámica y recuperación pos anestésica; sin embargo no existen un gran número de estudios que comparen el uso de TIVA, determinando si existen diferencias en el perfil farmacocinético según el género del paciente. Objetivo: Describir diferencias farmacocinéticas y de los tiempos de despertar y salida a la unidad de cuidados pos anestésicos (descarga), según el género; en pacientes que reciben TIVA, con remifentanil y propofol, orientado por Stangraf. Metodología: Estudio observacional analítico de corte transversal, en pacientes llevados a cirugía bajo TIVA en el Hospital Occidente de Kennedy en el periodo de junio de 2013 a Enero de 2014.Usando SPSS versión 20 Windows, se analizaron los datos mediante pruebas Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk y U de Mann Withney. Un valor de p menor 0.05 fue aceptado como estadísticamente significativo. Resultados: Se aplicaron pruebas de normalidad y no se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre género. El tiempo de despertar fue 9.36 minutos para mujeres y 11.26 minutos para hombres. Los tiempos de descarga fueron 10.71 minutos para mujeres y 12.82 minutos para hombres. Discusión. El tiempo de despertar y descarga no es diferente entre mujeres y hombres en los pacientes analizados. Se requieren estudios adicionales entre grupos poblacionales de diversas condiciones farmacocineticas para corroborar los datos.

Application of agent-based modeling to the study of gender stereotypes

Gender stereotypes are sets of characteristics that people believe to be typically true of a man or woman. We report an agent-based model (ABM) that simulates how stereotypes disseminate in a group through associative mechanisms. The model consists of agents that carry one of several different versions of a stereotype, which share part of their conceptual content. When an agent acts according to his/her stereotype, and that stereotype is shared by an observer, then the latter’s stereotype strengthens. Contrarily, if the agent does not act according to his/ her stereotype, then the observer’s stereotype weakens. In successive interactions, agents develop preferences, such that there will be a higher probability of interaction with agents that confirm their stereotypes. Depending on the proportion of shared conceptual content in the stereotype’s different versions, three dynamics emerge: all stereotypes in the population strengthen, all weaken, or a bifurcation occurs, i.e., some strengthen and some weaken. Additionally, we discuss the use of agent-based modeling to study social phenomena and the practical consequences that the model’s results might have on stereotype research and their effects on a community

Modeling the monetary policy reaction function of the colombian central bank

This paper proposes a simple Ordered Probit model to analyse the monetary policy reaction function of the Colombian Central Bank. There is evidence that the reaction function is asymmetric, in the sense that the Bank increases the Bank rate when the gap between observed inflation and the inflation target (lagged once) is positive, but it does not reduce the Bank rate when the gap is negative. This behaviour suggests that the Bank is more interested in fulfilling the announced inflation target rather than in reducing inflation excessively. The forecasting performance of the model, both within and beyond the estimation period, appears to be particularly good.

An artificial economy based on reinforcement learning and agent based modeling

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.

Why peace processes fail or move forward? Negotiations in Colombia with FARC and AUC (1998-2003)

Este trabajo examina la teoría sobre guerras civiles y resolución de conflictos con el fin de contestar la pregunta: ¿por qué fracasan o progresan los procesos de paz? Se miraron los procesos de paz en Colombia en los últimos cinco años cuando comenzó y fracasó el proceso de paz con las Fuerzas Armadas Revolucionarias de Colombia, FARC y comenzaron con las Autodefensas Unidas de Colombia, AUC. La teoría revela la relevancia de factores económicos, políticos, participación externa y militares para explicar por que fallan o prosperan los procesos de paz. Por su parte, el fracaso de las negociaciones con las FARC puede explicarse por razones de estrategia militar, el rol de la violencia durante la negociación y la falta de participación internacional. De otro lado, evitando todos los puntos sensibles de la negociación inicial, las AUC ganaron apoyo de la opinión publica y la confianza del gobierno para iniciar los diálogos. De esta forma, tenemos dos procesos recientes en Colombia para analizar: uno que fallo y el otro que esta progresando. El análisis de estos procesos puede ayudarnos a contestar la pregunta inicial de este trabajo.