El Señorío de Chillón. De Bernardo de Cabrera a Sancho de Alburquerque

El presente artículo se refiere a la evolución que experimentó la villa de Chillón en los decenios centrales del siglo XIV. Chillón, perteneciente al término de Córdoba, fue señorío de relevantes personajes de la época. Entre 1344 y 1350, perteneció a Bernardo de Cabrera, privado de Pedro IV de Aragón. Posteriormente, pasó a poder de Juan Alfonso de Alburquerque, que desempeñó la misma función en la Corte del rey Pedro de Castilla. Reintegrada posteriormente a la jurisdicción de Córdoba, fue entregada por Enrique II a su hermano don Sancho, que no logró vencer la oposición de la ciudad y no llegó realmente a posesionarse de la villa, la cual terminó por vender a Diego Fernández de Córdoba, alguacil mayor de Córdoba, en 1370.

Gestión de recursos de una unidad de rescate en montaña

Este Trabajo de Fin de Grado va enfocado al desarrollo de un sistema eficaz para gestionar los recursos que componen una Unidad de Rescate en Montaña (URM). Estos recursos son tanto los medios humanos como los materiales, los primeros son los rescatadores, los segundos el material especializado que se emplea en las maniobras de rescate. Mantener información actualizada del estado del material es básico para garantizar la seguridad de las intervenciones de este tipo de unidad. Además saber qué cantidad, tipo y ubicación de dicho material, es básico documentar el empleo de este facilita la trazabilidad de su uso cumpliendo la normativa vigente que regula el trabajo en altura. Como modelo de forma de trabajo de una URM se tomará la perteneciente al Consorcio Provincial de Bomberos de Málaga (CPB Málaga). El sistema desarrollado es una aplicación web que bajo entorno Java Enterprise Edition (Java 2EE) que se ejecutará en un servidor Apache Tomcat y empleará una base de datos en MySql para almacenar la información, de esta forma se facilita el acceso distribuido de la gestión a los diferentes usuarios y el mantenimiento del sistema al estar todo centralizado, además de las ventajas que da un sistema desarrollado en Java que puede ser desplegado con independencia del sistema operativo empleado.

Epidemiología, diagnóstico y tratamiento de la sepsis severa en Uruguay: un estudio multicéntrico prospectivo

Objetivo: conocer las características epidemiológicas de pacientes que ingresan por sepsis severa (SS) y shock séptico (ShS); valorar la implementación de recomendaciones de la campaña Sobrevivir a las Sepsis (CSS) y determinar variables asociadas con mal pronóstico vital. Diseño: estudio prospectivo, observacional, cohorte única, multicéntrico, durante un año (setiembre 2011 - agosto 2012). Ámbito: cinco centros de Montevideo, del subsector público y privado con cobertura de 800.000 habitantes. Pacientes y métodos: 153 pacientes que ingresaron con diagnóstico de SS y ShS a las unidades de cuidados intensivos (UCI) de forma consecutiva. Variables de interés principales: aquellas relacionadas con características del paciente y episodio de sepsis, medidas diagnósticas y terapéuticas según la CSS en las primeras 48 horas, y pronósticas en UCI, hospital y a los seis meses. Resultados: se incluyeron 153 pacientes, la mediana de edad fue 68 años, la de Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE II) fue de 24; 73,9% recibieron asistencia respiratoria mecánica (ARM), con una mediana de 8 días. La mediana de estadía en CTI fue de 12 y la de estadía hospitalaria fue de 19 días. De los episodios de SS, ShS, 69,3% de los casos fue comunitario; 77,8% presentó shock, y 37,9% inmunodebilidad-inmunocompromiso. Predominó la sepsis de origen respiratorio en 30,1%, se aisló microorganismos en 64,1%, siendo bacterianas 95,9%. La mortalidad en CTI fue 49,7%, hospitalaria 54,9% y a seis meses 58,8%. Se asociaron a mayor mortalidad hospitalaria: edad, APACHE II, inmunodebilidad-compromiso, demoras de ingreso a UCI e inicio de antimicrobianos y balance positivo. Conclusiones: los pacientes ingresan a UCI con formas severas o estado biológico comprometido. Existen demoras y limitaciones en el diagnóstico y terapéutica inicial, situaciones que se asocian a mayor mortalidad hospitalaria.

[Comanche pictograph map of the Battle of Sierra Blanca, 1787].

Shows battle between two warring Plains Indian tribes, the Comanche and Apache.

Estrategias de intervención desde el trabajo social frente al suicidio en la adolescencia

La presente monografía; “Estrategias de intervención desde el Trabajo Social frente al suicidio en la adolescencia” aborda, entre otras, las siguientes temáticas; definiciones y tipos desuicidio; factores que influyen en el suicidio de la adolescencia y las causas que generan este problema de salud pública. El “sujeto” central de la investigación es la adolescencia, grupo etario donde el suicidio se ha convertido en la tercera causa de muerte. La conducta suicida,también es abordada; considerando los cambios y características psicológicas que es determinante para detectarestos comportamientos y poder prevenirlos e intervenir desde diferentes perspectivas profesionales, en donde el trabajo multidisciplinario es la base de la intervención especializada. En este escenario de multidisciplinariedad la tarea del Trabajador Social es caracterizada, en la monografía, como la del profesional que dinamiza armónicamente la acción de los profesionales involucrados, apoyándose en lopsicoeducativo y en la definición del escenario social. Finalmente se plantean estrategias y alternativas conceptuales y metodológicas, para prevenir el suicidio en la adolescencia y como intervenir con sus familias y allegados. La propuesta metodológica que se enfatiza como estrategia, para prevenir el suicidio, es el trabajo de equipo multidisciplinario,en dónde; psicólogos, médicos, psiquiatras, enfermeras, educadores, orientadores familiares y trabajadores sociales, aúnan esfuerzos para prevenir este flagelo y con la finalidad de relacionar lo conceptual y metodológico desde la práctica profesional se transcribe una entrevista a profundidad con un médico psiquiatra de uno de los hospitales de la localidad.

Dynamic Multi-Objective Optimization With jMetal and Spark: a Case Study

Technologies for Big Data and Data Science are receiving increasing research interest nowadays. This paper introduces the prototyping architecture of a tool aimed to solve Big Data Optimization problems. Our tool combines the jMetal framework for multi-objective optimization with Apache Spark, a technology that is gaining momentum. In particular, we make use of the streaming facilities of Spark to feed an optimization problem with data from different sources. We demonstrate the use of our tool by solving a dynamic bi-objective instance of the Traveling Salesman Problem (TSP) based on near real-time traffic data from New York City, which is updated several times per minute. Our experiment shows that both jMetal and Spark can be integrated providing a software platform to deal with dynamic multi-optimization problems.

Real time cyber attack analysis on Hadoop ecosystem using machine learning algorithms

Big Data technologies are exciting cutting-edge technologies that generate, collect, store and analyse tremendous amount of data. Like any other IT revolution, Big Data technologies also have big challenges that are obstructing it to be adopted by wider community or perhaps impeding to extract value from Big Data with pace and accuracy it is promising. In this paper we first offer an alternative view of «Big Data Cloud» with the main aim to make this complex technology easy to understand for new researchers and identify gaps efficiently. In our lab experiment, we have successfully implemented cyber-attacks on Apache Hadoop's management interface «Ambari». On our thought about «attackers only need one way in», we have attacked the Apache Hadoop's management interface, successfully turned down all communication between Ambari and Hadoop's ecosystem and collected performance data from Ambari Virtual Machine (VM) and Big Data Cloud hypervisor. We have also detected these cyber-attacks with 94.0187% accurateness using modern machine learning algorithms. From the existing researchs, no one has ever attempted similar experimentation in detection of cyber-attacks on Hadoop using performance data.

Scalable nonparametric Bayesian multilevel clustering

Multilevel clustering problems where the con-tent and contextual information are jointly clustered are ubiquitous in modern datasets. Existing works on this problem are limited to small datasets due to the use of the Gibbs sampler. We address the problem of scaling up multi-level clustering under a Bayesian nonparametric setting, extending the MC2 model proposed in (Nguyen et al., 2014). We ground our approach in structured mean-field and stochastic variational inference (SVI) and develop a tree-structured SVI algorithm that exploits the interplay between content and context modeling. Our new algorithm avoids the need to repeatedly go through the corpus as in Gibbs sampler. More crucially, our method is immediately amendable to parallelization, facilitating a scalable distributed implementation on the Apache Spark platform. We conduct extensive experiments in a variety of domains including text, images, and real-world user application activities. Direct comparison with the Gibbs-sampler demonstrates that our method is an order-of-magnitude faster without loss of model quality. Our Spark-based implementation gains an-other order-of-magnitude speedup and can scale to large real-world datasets containing millions of documents and groups.

Sodium bicarbonate infusion in patients undergoing orthotopic liver transplantation: a single center randomized controlled pilot trial

BACKGROUND: Liver transplantation-associated acute kidney injury (AKI) carries significant morbidity and mortality. We hypothesized that sodium bicarbonate would reduce the incidence and/or severity of liver transplantation-associated AKI. METHODS: In this double-blinded pilot RCT, adult patients undergoing orthotopic liver transplantation were randomized to an infusion of either 8.4% sodium bicarbonate (0.5 mEq/kg/h for the first hour; 0.15 mEq/kg/h until completion of surgery); (n = 30) or 0.9% sodium chloride (n = 30). Primary outcome: AKI within the first 48 h post-operatively.RESULTS: There were no significant differences between the two treatment groups with regard to baseline characteristics, model for end-stage liver disease and acute physiology and chronic health evaluation (APACHE) II scores, and pre-transplantation renal function. Intra-operative factors were similar for duration of surgery, blood product requirements, crystalloid and colloid volumes infused and requirements for vasoactive therapy. Eleven patients (37%) in the bicarbonate group and 10 patients (33%) in the sodium chloride group developed a post-operative AKI (p = 0.79). Bicarbonate infusion attenuated the degree of immediate post-operative metabolic acidosis; however, this effect dissipated by 48 h. There were no significant differences in ventilation hours, ICU or hospital length of stay, or mortality. CONCLUSIONS: The intra-operative infusion of sodium bicarbonate did not decrease the incidence of AKI in patients following orthotopic liver transplantation.

Medical-miner at TREC 2011 medical records track

This paper presents work done at Medical Minner Project on the TREC-2011 Medical Records Track. The paper proposes four models for medical information retrieval based on Lucene index approach. Our retrieval engine used an Lucen Index scheme with traditional stopping and stemming, enhanced with entity recognition software on query terms. Our aim in this first competition is to set a broader project that involves the develop of a configurable Apache Lucene-based framework that allows the rapid development of medical search facilities. Results around the track median have been achieved. In this exploratory track, we think that these results are a good beginning and encourage us for future developments.

A parallel random forest algorithm for big data in a spark cloud computing environment

With the emergence of the big data age, the issue of how to obtain valuable knowledge from a dataset efficiently and accurately has attracted increasingly attention from both academia and industry. This paper presents a Parallel Random Forest (PRF) algorithm for big data on the Apache Spark platform. The PRF algorithm is optimized based on a hybrid approach combining data-parallel and task-parallel optimization. From the perspective of data-parallel optimization, a vertical data-partitioning method is performed to reduce the data communication cost effectively, and a data-multiplexing method is performed is performed to allow the training dataset to be reused and diminish the volume of data. From the perspective of task-parallel optimization, a dual parallel approach is carried out in the training process of RF, and a task Directed Acyclic Graph (DAG) is created according to the parallel training process of PRF and the dependence of the Resilient Distributed Datasets (RDD) objects. Then, different task schedulers are invoked for the tasks in the DAG. Moreover, to improve the algorithm's accuracy for large, high-dimensional, and noisy data, we perform a dimension-reduction approach in the training process and a weighted voting approach in the prediction process prior to parallelization. Extensive experimental results indicate the superiority and notable advantages of the PRF algorithm over the relevant algorithms implemented by Spark MLlib and other studies in terms of the classification accuracy, performance, and scalability.

Gestion de contexte dans un habitat intelligent à base d’ontologie : modélisation, implantation et validation

Le laboratoire DOMUS développe des applications sensibles au contexte dans une perspective d’intelligence ambiante. L’architecture utilisée présentement pour gérer le contexte a atteint ses limites en termes de capacité d’évoluer, d’intégration de nouvelles sources de données et de nouveaux capteurs et actionneurs, de capacité de partage entre les applications et de capacité de raisonnement. Ce projet de recherche a pour objectif de développer un nouveau modèle, un gestionnaire de contexte et de proposer une architecture pour les applications d’assistance installées dans un habitat intelligent. Le modèle doit répondre aux exigences suivantes : commun, abstrait, évolutif, décentralisé, performant et une accessibilité uniforme. Le gestionnaire du contexte doit permettre de gérer les événements et offrir des capacités de raisonnement sur les données et le contexte. La nouvelle architecture doit simplifier le développement d’applications d’assistance et la gestion du contexte. Les applications doivent pouvoir se mettre à jour si le modèle de données évolue dans le temps sans nécessiter de modification dans le code source. Le nouveau modèle de données repose sur une ontologie définie avec le langage OWL 2 DL. L’architecture pour les applications d’assistance utilise le cadre d’applications Apache Jena pour la gestion des requêtes SPARQL et un dépôt RDF pour le stockage des données. Une bibliothèque Java a été développée pour gérer la correspondance entre le modèle de données et le modèle Java. Le serveur d’événements est basé sur le projet OpenIoT et utilise un dépôt RDF. Il fournit une API pour la gestion des capteurs / événements et des actionneurs / actions. Les choix d’implémentation et l’utilisation d’une ontologie comme modèle de données et des technologies du Web sémantique (OWL, SPARQL et dépôt RDF) pour les applications d’assistance dans un habitat intelligent ont été validés par des tests intensifs et l’adaptation d’applications déjà existantes au laboratoire. L’utilisation d’une ontologie a pour avantage une intégration des déductions et du raisonnement directement dans le modèle de données et non au niveau du code des applications.

BM: Empresa Oracle

La posibilidad de realizar un trabajo acerca de la Compañía en la que cual se labora, implica varias actividades y retos, pues no sólo se trata de la búsqueda y análisis de cierta información que aunque se sabe dónde esta no siempre se sabe por que medios o a través de quien conseguirla con suficiente objetividad. También implica el cuestionamiento personal de cuanto se ha aprendido y de si el tiempo de permanencia en la empresa ha sido o no de provecho. Se tratan además algunos aspectos que podrían estar en desacuerdo con el propio punto de vista o con situaciones que de ser uno el encargado, se manejarían de forma diferente. Se pone a prueba también en todo momento la capacidad personal para la recolección, valoración, desecho y complementación de información que en la mayoría de las ocasiones proviene de innumerables fuentes y personas. Lograr hacer esto, y por último poder presentar un conjunto de descripciones y análisis que concuerden entre si y que mantengan una estructura lógica e intrínsecamente se encadenen unos con otros, es una tarea pocas veces valorada. Nosotros como Administradores de Empresas o Ejecutivos , la mayoría de las veces recibimos la información ya estructurada, redactada y filtrada. Tomamos decisiones con base en esta, pero son otros los que hacen esta labor. Es importante conocer siempre los dos lados de la moneda y esta es una ocasión para ello, es correcto utilizar la información en beneficio nuestro y el de las empresas para las cuales trabajamos, pero estamos la mayoría de las veces capacitados para presentarla y exponerla de tal forma que pueda ser utilizada en la toma de decisiones ?.... este es el interrogante. Considero que un trabajo de estas características permite dar respuesta al mismo. Este trabajo se refiere a una Empresa que se desempeña en la industria de la Tecnología de Información. Para ubicar al lector, esta industria es aquella que fabrica, distribuye y ofrece los servicios relacionados de todos los productos que tienen que ver con el manejo de información. Este manejo de información abarca otras industrias tales como la industria de computadoras, la transmisión de datos, las telecomunicaciones y la propia en la cual se ubica ORACLE, el almacenamiento de datos; transformación y manejo eficiente de información y soluciones automatizadas para procesos comerciales e industriales. La tecnología de la información es una industria relativamente nueva pues data tan solo de tres a lo máximo cuatro décadas y esto en los países más desarrollados. En el tercer mundo puede decirse que comenzó realmente hace 15 años con la implementación a escala de grandes supercomputadoras.

Factores asociados a mortalidad en pacientes con enfermedades autoinmunes en cuidado intensivo, Hospital de la Samaritana 2007-2013

Introducción y objetivos: Las enfermedades autoinmunes en cuidado intensivo están relacionadas con tasas de mortalidad elevadas. El propósito del presente estudio fue buscar factores asociados a mortalidad en estos pacientes. Materiales y métodos: estudio observacional de casos incidentes, retrospectivo, en base a revisión de historias clínicas de los pacientes que ingresaron a la unidad de cuidado intensivo del Hospital Universitario de la Samaritana; se recolecto un total de 68 eventos con los que se evaluó la relación de las variables estudiadas con mortalidad. Resultados: Las enfermedades autoinmunes se presentan más frecuentemente en mujeres (66%), el lupus eritematoso sistémico fue la afección reumatológica más común (36%), el promedio de edad fue de 46 años, la media de días en ventilación mecánica fue de 10 (desviación estándar 13 días), el valor del APACHE promedio fue de 19 puntos, el sistema orgánico más afectado fue el renal (58,5%) y la mortalidad global fue de 40%. Se encontró asociación estadísticamente significativa con cinco variables: presencia de shock al ingreso a UCI OR: 7,368 (IC95% 1,886-28,794); nivel de procalcitonina mayor a 10 OR: 5,231 (IC95% 1,724-15,869); complemento C3 consumido OR: 4,014 (IC95% 1,223-13,173); serositis en la radiografía de tórax OR: 3,771 (IC95% 1,238-11,492); recuento de plaquetas menor a 100.000 OR: 3,33 (IC95%: 1,037-10,714). Conclusión: Existen factores que pueden estar asociados con mortalidad en pacientes con enfermedades autoinmunes en cuidado intensivo, su detección temprana y manejo oportuno podría mejorar el pronóstico de estos pacientes.

Representaciones sociales y prácticas de actividad física en docentes de educación física, localidad de Suba UPZ 71

Debido a la problemática del sedentarismo e inactividad física en edad escolar y sus implicaciones en la aparición de enfermedades crónicas no transmisibles, surge un interés por realizar análisis cualitativos que tengan en cuenta los contextos sociales en los que se da esta problemática, con el objetivo de conocer, desde los actores inmersos en las comunidades, cómo se está llevando a cabo y cómo se entiende la actividad física; por tanto, se planteó en esta investigación un diseño narrativo en el cual se indagó, por medio de entrevistas a profundidad, acerca de las representaciones sociales y prácticas de actividad física que desarrollan 9 docentes de educación física pertenecientes a 3 colegios distritales de la Unidad de Planeamiento Zonal Tibabuyes, en la localidad de Suba en Bogotá, Colombia. Resultados: Los docentes entienden la actividad física como todo tipo de movimiento humano, así mismo, se evidencia que las prácticas deportivas son las que predominan en el ámbito escolar. En relación con las condiciones sociales, se encontró que el aspecto familiar es un limitante para el desarrollo de las prácticas físicas del estudiante. Las políticas escolares y distritales le restan importancia a las clases de educación física en el currículo escolar y la inseguridad, debido al consumo de sustancias psicoactivas en el sector, deteriora los espacios deportivos y recreativos como parques y zonas verdes.