Evaluación de la presencia de compuestos farmacéuticos en aguas residuales procedentes de estaciones de depuración de aguas residuales (EDARS) de la isla de Gran Canaria

[ES]En este trabajo se ha realizado la evaluación de la concentración de compuestos farmacéuticos de uso común de diferentes grupos terapéuticos tales como, antibióticos, antiinflamatorios, analgésicos, reguladores lipídicos, betabloqueantes, antidepresivos, estimulantes y antiepilépticos, en aguas procedentes de Estaciones de Depuración de Aguas Residuales de la isla de Gran Canaria, con el fin de poner en conocimiento la situación del problema, siendo ésta un paso previo para su posible regulación y remediación. Debido a las bajas concentraciones en que estos compuestos se encuentran en las aguas residuales, para llevar a cabo el estudio, se utilizaron procesos analíticos basados en un retratamiento de la muestra utilizando la extracción en fase sólida y su posterior determinación por técnicas instrumentales de altas prestaciones

Características epidemiológicas y factores pronósticos de los pacientes críticos según la duración de la ventilación mecánica

[ES]Objetivo principal. Analizar las características epidemiológicas y los factores pronósticos de los pacientes críticos según la duración de la ventilación mecánica. Material y Método. Estudio retrospectivo observacional con los pacientes adultos ingresados en una Unidad de Cuidados intensivos (UCI) de tercer nivel, durante 7 años y que precisaron de ventilación mecánica. Se analizaron variables demográficas como la edad, sexo, tipo de paciente, APACHE II, la estancia (UCI, pre-UCI y hospitalaria) y la necesidad de depuración extrarrenal. Se estudiaron las diferencias según su supervivencia y según la duración de la VM. Se llevaron a cabo modelos de previsión de la supervivencia mediante una regresión logística. Por último se estudió el impacto económico que ocasionaban en el servicio.

Investigation on the Navigation Anomaly of Pioneer 10 and 11 probes

The present work consists of the investigation of the navigation of Pioneer 10 and 11 probes becoming known as the “Pioneer Anomaly”: the trajectories followed by the spacecrafts did not match the ones retrieved with standard navigation software. Mismatching appeared as a linear drift in the Doppler data received by the spacecrafts, which has been ascribed to a constant sunward acceleration of about 8.5×10-10 m/s2. The study presented hereafter tries to find a convincing explanation to this discrepancy. The research is based on the analysis of Doppler tracking data through the ODP (Orbit Determination Program), developed by NASA/JPL. The method can be summarized as: seek for any kind of physics affecting the dynamics of the spacecraft or the propagation of radiometric data, which may have not been properly taken into account previously, and check whether or not these might rule out the anomaly. A major effort has been put to build a thermal model of the spacecrafts for predicting the force due to anisotropic thermal radiation, since this is a model not natively included in the ODP. Tracking data encompassing more than twenty years of Pioneer 10 interplanetary cruise, plus twelve years of Pioneer 11 have been analyzed in light of the results of the thermal model. Different strategies of orbit determination have been implemented, including single arc, multi arc and stochastic filters, and their performance compared. Orbital solutions have been obtained without the needing of any acceleration other than the thermal recoil one indicating it as the responsible for the observed linear drift in the Doppler residuals. As a further support to this we checked that inclusion of additional constant acceleration as does not improve the quality of orbital solutions. All the tests performed lead to the conclusion that no anomalous acceleration is acting on Pioneers spacecrafts.

Integrative Musterbildung kranialer Strukturen

Form und Gestalt kraniofazialer Strukturen sind primär beeinflusst durch die inhärente Integration der unterschiedlichsten Funktionssysteme und externer selektiver Einflüsse. Die Variabilität der Schädel-Morphe ist ein Indikator für solche Einflussfaktoren und damit ein idealer Gegenstand für vergleichende Analysen morphogenetischer Formbildung. Zur Ermittlung morphologisch-adaptiver Trends und Muster wurden sowohl Hypothesen zur morphologischen Differenziertheit als auch zu Korrelationen zwischen modularen Schädelkompartimenten (fazial, neurokranial, basikranial) untersucht. Zusätzlich wurden aus Schichtröntgenaufnahmen (CT) virtuelle Modelle rekonstruiert, welche die Interpretation der statistischen Befunde unterstützen sollten. Zur Berechnung der Gestaltunterschiede wurden mittels eines mechanischen Gelenkarm-Messgerätes (MicroScribe-G2) max. 85 ektokraniale Messpunkte (Landmarks) bzw. dreidimensionale Koordinaten an ca. 520 Schädeln von fünf rezenten Gattungen der Überfamilie Hominoidea (Hylobates, Pongo, Gorilla, Pan und Homo) akquiriert. Aus dem Datensatz wurden geometrische Störfaktoren (Größe, Translation, Rotation) mathematisch eliminiert und die verbleibenden Residuale bzw. ‚Gestalt-Variablen‘ diversen multivariat-statistischen Verfahren unterzogen (Faktoren, Cluster-, Regressions- und Korrelationsanalysen sowie statistische Tests). Die angewandten Methoden erhalten die geometrische Information der Untersuchungsobjekte über alle Analyseschritte hinweg und werden unter der Bezeichnung „Geometric Morphometrics (GMM)“ als aktueller Ansatz der Morphometrie zusammengefasst. Für die unterschiedlichen Fragestellungen wurden spezifische Datensätze generiert. Es konnten diverse morphologische Trends und adaptive Muster mit Hilfe der Synthese statistischer Methoden und computer-basierter Rekonstruktionen aus den generierten Datensätzen ermittelt werden. Außerdem war es möglich, präzise zu rekonstruieren, welche kranialen Strukturen innerhalb der Stichprobe miteinander wechselwirken, einzigartige Variabilitäten repräsentieren oder eher homogen gestaltet sind. Die vorliegenden Befunde lassen erkennen, dass Fazial- und Neurokranium am stärksten miteinander korrelieren, während das Basikranium geringe Abhängigkeiten in Bezug auf Gesichts- oder Hirnschädelveränderungen zeigte. Das Basikranium erweist sich zudem bei den nicht-menschlichen Hominoidea und über alle Analysen hinweg als konservative und evolutiv-persistente Struktur mit dem geringsten Veränderungs-Potential. Juvenile Individuen zeigen eine hohe Affinität zueinander und zu Formen mit einem kleinem Gesichts- und großem Hirnschädel. Während das Kranium des rezenten Menschen primär von Enkephalisation und fazialer Retraktion (Orthognathisierung) dominiert ist und somit eine einzigartige Gestalt aufweist, zeigt sich der Kauapparat als maßgeblich formbildendes Kompartiment bei den nicht-menschlichen Formen. Die Verbindung von GMM mit den interaktiven Möglichkeiten computergenerierter Modelle erwies sich als valides Werkzeug zur Erfassung der aufgeworfenen Fragestellungen. Die Interpretation der Befunde ist durch massive Interkorrelationen der untersuchten Strukturen und der statistisch-mathematischen Prozeduren als hoch komplex zu kennzeichnen. Die Studie präsentiert einen innovativen Ansatz der modernen Morphometrie, welcher für zukünftige Untersuchungen im Bereich der kraniofazialen Gestaltanalyse ausgebaut werden könnte. Dabei verspricht die Verknüpfung mit ‚klassischen’ und modernen Zugängen (z. B. Molekularbiologie) gesteigerte Erkenntnismöglichkeiten für künftige morphometrische Fragestellungen.

Entwicklung, Aufbau und Messungen eines schnellen Eiskeimzählers

Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein neuer Eiskeimzähler FINCH (Fast Ice Nucleus CHamber) entwickelt und erste Messungen von verschiedenen Testaerosolen im Labor und atmosphärischem Aerosol durchgeführt. Die Aerosolpartikel bzw. Ice Nuclei IN werden bei Temperaturen unter dem Gefrierpunkt und Übersättigungen in Bezug auf Eis zum Anwachsen zu Eiskristallen gebracht, um sie mittels optischer Detektion zu erfassen. In FINCH ist dies durch das Prinzip der Mischung realisiert, wodurch eine kontinuierliche Messung der IN-Anzahlkonzentration gewährleistet ist. Hierbei kann mit sehr hohen Sammelflussraten von bis zu 10 l/min gemessen werden. Ebenso ist ein schnelles Abfahren von verschiedenen Sättigungsverhältnissen in Bezug auf Eis in einem weiten Bereich von 0.9 - 1.7 bei konstanten Temperaturen bis zu −23 °C möglich. Die Detektion der Eiskristalle und damit der Bestimmung der IN-Anzahlkonzentration erfolgt über einen neu entwickelten optischen Sensor basierend auf der unterschiedlichen Depolarisation des zurückgestreuten Lichtes von Eiskristallen und unterkühlten Tropfen. In Labermessungen wurden Aktivierungstemperatur und -sättigungsverhältnis von Silberjodid AgI und Kaolinit vermessen. Die Resultate zeigten gute Übereinstimmungen mit Ergebnissen aus der Literatur sowie Parallelmessungen mit FRIDGE (FRankfurt Ice Deposition freezinG Experiment). FRIDGE ist eine statische Diffusionskammer zur Aktivierung und Auszählung von Eiskeimen, die auf einem Filter gesammelt wurden. Bei atmosphärischen Messungen auf dem Jungfraujoch(Schweiz) lagen die IN-Anzahlkonzentrationen mit bis zu 4 l−1 im Rahmen der aus der Literatur bekannten Werte. Messungen der Eiskristallresiduen von Mischwolken zeigten hingegen, dass nur jedes tausendste als Eiskeim im Depositionsmode aktiv ist. Hier scheinen andere Gefrierprozesse und sekundäre Eiskristallbildung von sehr großer Bedeutung für die Anzahlkonzentration der Eiskristallresiduen zu sein. Eine weitere Messung von atmosphärischem Aerosol in Frankfurt zeigte IN-Anzahlkonzentrationen bis zu 30 l−1 bei Aktivierungstemperaturen um −14 °C. Die parallele Probenahme auf Siliziumplättchen für die Messungen der IN-Anzahlkonzentration in FRIDGE ergaben Werte im gleichen Anzahlkonzentrationsbereich.

Life Cycle Assessment of Peach Nectar: a comparative analysis between conventional and bioenergy-from-waste integrated food chains

Modern food systems are characterized by a high energy intensity as well as by the production of large amounts of waste, residuals and food losses. This inefficiency presents major consequences, in terms of GHG emissions, waste disposal, and natural resource depletion. The research hypothesis is that residual biomass material could contribute to the energetic needs of food systems, if recovered as an integrated renewable energy source (RES), leading to a sensitive reduction of the impacts of food systems, primarily in terms of fossil fuel consumption and GHG emissions. In order to assess these effects, a comparative life cycle assessment (LCA) has been conducted to compare two different food systems: a fossil fuel-based system and an integrated system with the use of residual as RES for self-consumption. The food product under analysis has been the peach nectar, from cultivation to end-of-life. The aim of this LCA is twofold. On one hand, it allows an evaluation of the energy inefficiencies related to agro-food waste. On the other hand, it illustrates how the integration of bioenergy into food systems could effectively contribute to reduce this inefficiency. Data about inputs and waste generated has been collected mainly through literature review and databases. Energy balance, GHG emissions (Global Warming Potential) and waste generation have been analyzed in order to identify the relative requirements and contribution of the different segments. An evaluation of the energy “loss” through the different categories of waste allowed to provide details about the consequences associated with its management and/or disposal. Results should provide an insight of the impacts associated with inefficiencies within food systems. The comparison provides a measure of the potential reuse of wasted biomass and the amount of energy recoverable, that could represent a first step for the formulation of specific policies on the integration of bioenergies for self-consumption.

Raum-zeitliche Analyse der Klimavariabilität anhand von hochaufgelösten interpolierten Klimakarten am Beispiel von Europa (Region VI der Weltorganisation für Meteorologie)

Klimamontoring benötigt eine operative, raum-zeitliche Analyse der Klimavariabilität. Mit dieser Zielsetzung, funktionsbereite Karten regelmäßig zu erstellen, ist es hilfreich auf einen Blick, die räumliche Variabilität der Klimaelemente in der zeitlichen Veränderungen darzustellen. Für aktuelle und kürzlich vergangene Jahre entwickelte der Deutsche Wetterdienst ein Standardverfahren zur Erstellung solcher Karten. Die Methode zur Erstellung solcher Karten variiert für die verschiedenen Klimaelemente bedingt durch die Datengrundlage, die natürliche Variabilität und der Verfügbarkeit der in-situ Daten.rnIm Rahmen der Analyse der raum-zeitlichen Variabilität innerhalb dieser Dissertation werden verschiedene Interpolationsverfahren auf die Mitteltemperatur der fünf Dekaden der Jahre 1951-2000 für ein relativ großes Gebiet, der Region VI der Weltorganisation für Meteorologie (Europa und Naher Osten) angewendet. Die Region deckt ein relativ heterogenes Arbeitsgebiet von Grönland im Nordwesten bis Syrien im Südosten hinsichtlich der Klimatologie ab.rnDas zentrale Ziel der Dissertation ist eine Methode zur räumlichen Interpolation der mittleren Dekadentemperaturwerte für die Region VI zu entwickeln. Diese Methode soll in Zukunft für die operative monatliche Klimakartenerstellung geeignet sein. Diese einheitliche Methode soll auf andere Klimaelemente übertragbar und mit der entsprechenden Software überall anwendbar sein. Zwei zentrale Datenbanken werden im Rahmen dieser Dissertation verwendet: So genannte CLIMAT-Daten über dem Land und Schiffsdaten über dem Meer.rnIm Grunde wird die Übertragung der Punktwerte der Temperatur per räumlicher Interpolation auf die Fläche in drei Schritten vollzogen. Der erste Schritt beinhaltet eine multiple Regression zur Reduktion der Stationswerte mit den vier Einflussgrößen der Geographischen Breite, der Höhe über Normalnull, der Jahrestemperaturamplitude und der thermischen Kontinentalität auf ein einheitliches Niveau. Im zweiten Schritt werden die reduzierten Temperaturwerte, so genannte Residuen, mit der Interpolationsmethode der Radialen Basis Funktionen aus der Gruppe der Neuronalen Netzwerk Modelle (NNM) interpoliert. Im letzten Schritt werden die interpolierten Temperaturraster mit der Umkehrung der multiplen Regression aus Schritt eins mit Hilfe der vier Einflussgrößen auf ihr ursprüngliches Niveau hochgerechnet.rnFür alle Stationswerte wird die Differenz zwischen geschätzten Wert aus der Interpolation und dem wahren gemessenen Wert berechnet und durch die geostatistische Kenngröße des Root Mean Square Errors (RMSE) wiedergegeben. Der zentrale Vorteil ist die wertegetreue Wiedergabe, die fehlende Generalisierung und die Vermeidung von Interpolationsinseln. Das entwickelte Verfahren ist auf andere Klimaelemente wie Niederschlag, Schneedeckenhöhe oder Sonnenscheindauer übertragbar.

Compressed sensing in digital tomosynthesis reconstruction

In this work we study a model for the breast image reconstruction in Digital Tomosynthesis, that is a non-invasive and non-destructive method for the three-dimensional visualization of the inner structures of an object, in which the data acquisition includes measuring a limited number of low-dose two-dimensional projections of an object by moving a detector and an X-ray tube around the object within a limited angular range. The problem of reconstructing 3D images from the projections provided in the Digital Tomosynthesis is an ill-posed inverse problem, that leads to a minimization problem with an object function that contains a data fitting term and a regularization term. The contribution of this thesis is to use the techniques of the compressed sensing, in particular replacing the standard least squares problem of data fitting with the problem of minimizing the 1-norm of the residuals, and using as regularization term the Total Variation (TV). We tested two different algorithms: a new alternating minimization algorithm (ADM), and a version of the more standard scaled projected gradient algorithm (SGP) that involves the 1-norm. We perform some experiments and analyse the performance of the two methods comparing relative errors, iterations number, times and the qualities of the reconstructed images. In conclusion we noticed that the use of the 1-norm and the Total Variation are valid tools in the formulation of the minimization problem for the image reconstruction resulting from Digital Tomosynthesis and the new algorithm ADM has reached a relative error comparable to a version of the classic algorithm SGP and proved best in speed and in the early appearance of the structures representing the masses.

Mood and nonmood components of perceived stress and exacerbation of Crohnʼs disease

BACKGROUND: Diverse psychological factors are involved in the pathophysiology of stress. In order to devise effective intervention strategies, it is important to elucidate which factors play the most important role in the association between psychological stress and exacerbation of Crohn's disease (CD). We hypothesized that the association between perceived stress and exacerbation of CD would remain after removal of mood and anxiety components, which are largely involved in stress perception. METHODS: In all, 468 adults with CD were recruited and followed in different hospitals and private practices of Switzerland for 18 months. At inclusion, patients completed the Perceived Stress Questionnaire and anxiety and depression were assessed using the Hospital Anxiety and Depression Scale. During the follow-up, gastroenterologists assessed whether patients presented with a CD exacerbation. By means of binary logistic regression analysis, we estimated the factor by which one standard deviation of perceived stress would increase the odds of exacerbation of CD with and without controlling for anxiety and depression. RESULTS: The odds of exacerbation of CD increased by 1.85 times (95% confidence interval 1.43-2.40, P < 0.001) for 1 standard deviation of perceived stress. After removing the anxiety and depression components, the residuals of perceived stress were no longer associated with exacerbation of CD. CONCLUSIONS: The association between perceived stress and exacerbation of CD was fully attributable to the mood components, specifically anxiety and depression. Future interventional studies should evaluate the treatment of anxiety and depression as a strategy for potential prevention of CD exacerbations. (Inflamm Bowel Dis 2011;).

Influence of epidural mixture and surgery on bladder function after open renal surgery: a randomized clinical trial

In a previous observational study, thoracic epidural analgesia (TEA) after open renal surgery resulted in clinically relevant postvoid residuals (PVRs). This study aimed to investigate the individual contribution of epidurally administrated drugs and surgery in bladder dysfunction.

Improved water vapour spectroscopy in the 4174-4300 cm-1 region and its impact on SCIAMACHY HDO/H2O measurements

The relative abundance of the heavy water isotopologue HDO provides a deeper insight into the atmospheric hydrological cycle. The SCanning Imaging Absorption spectroMeter for Atmospheric CartograpHY (SCIAMACHY) allows for global retrievals of the ratio HDO/H2O in the 2.3 micron wavelength range. However, the spectroscopy of water lines in this region remains a large source of uncertainty for these retrievals. We therefore evaluate and improve the water spectroscopy in the range 4174–4300 cm−1 and test if this reduces systematic uncertainties in the SCIAMACHY retrievals of HDO/H2O. We use a laboratory spectrum of water vapour to fit line intensity, air broadening and wavelength shift parameters. The improved spectroscopy is tested on a series of ground-based high resolution FTS spectra as well as on SCIAMACHY retrievals of H2O and the ratio HDO/H2O. We find that the improved spectroscopy leads to lower residuals in the FTS spectra compared to HITRAN 2008 and Jenouvrier et al. (2007) spectroscopy, and the retrievals become more robust against changes in the retrieval window. For both the FTS and SCIAMACHY measurements, the retrieved total H2O columns decrease by 2–4% and we find a negative shift of the HDO/H2O ratio, which for SCIAMACHY is partly compensated by changes in the retrieval setup and calibration software. The updated SCIAMACHY HDO/H2O product shows somewhat steeper latitudinal and temporal gradients and a steeper Rayleigh distillation curve, strengthening previous conclusions that current isotope-enabled general circulation models underestimate the variability in the near-surface HDO/H2O ratio.

Arterial stiffness assessed by digital volume pulse correlates with comorbidity in patients with ESRD

BACKGROUND: Digital volume pulse (DVP), a noninvasive method for indirect assessment of arterial stiffness, was not tested previously in patients with end-stage renal disease (ESRD). Therefore, we compared the DVP-derived stiffness index (SI(DVP)) with aortic pulse wave velocity (PWV) determined by means of Doppler ultrasonography in 2 groups of patients with ESRD and analyzed the correlation between SI(DVP) and comorbidity. METHODS: Photoplethysmography was performed on the index finger of the dominant hand or the hand from the nonfistula arm in 49 renal transplant (TX) recipients and 48 hemodialysis (HD) patients. Pulse curves were analyzed with computer assistance. Comorbidity was assessed by using an established index. RESULTS: The intrasubject variability of SI(DVP) was 5.7%. SI(DVP) and aortic PWV values correlated significantly (r = 0.66; P = 0.001) in patients with ESRD. SI(DVP) could not be assessed reliably in 25% and 6% of HD patients and TX recipients, respectively. Multivariate regression analyses showed that SI(DVP) increased with age in both HD patients and TX recipients (r = 0.61; P < 0.001) and with systolic blood pressure (r = 0.53; P < 0.025), mean arterial pressure (r = 0.47; P < 0.05), and pulse pressure (r = 0.52; P = 0.02) in TX recipients. Severity of comorbid status was associated highly with individual residuals of age-adjusted SI(DVP) in HD patients and TX recipients (P < 0.001). CONCLUSION: DVP allows the measurement of arterial stiffness in most, but not all, patients with ESRD. SI(DVP) values correlate with comorbidity in HD patients and TX recipients.

A Functional-Based Distribution Diagnostic for a Linear Model with Correlated Outcomes: Technical Report

Despite the widespread popularity of linear models for correlated outcomes (e.g. linear mixed modesl and time series models), distribution diagnostic methodology remains relatively underdeveloped in this context. In this paper we present an easy-to-implement approach that lends itself to graphical displays of model fit. Our approach involves multiplying the estimated marginal residual vector by the Cholesky decomposition of the inverse of the estimated marginal variance matrix. Linear functions or the resulting "rotated" residuals are used to construct an empirical cumulative distribution function (ECDF), whose stochastic limit is characterized. We describe a resampling technique that serves as a computationally efficient parametric bootstrap for generating representatives of the stochastic limit of the ECDF. Through functionals, such representatives are used to construct global tests for the hypothesis of normal margional errors. In addition, we demonstrate that the ECDF of the predicted random effects, as described by Lange and Ryan (1989), can be formulated as a special case of our approach. Thus, our method supports both omnibus and directed tests. Our method works well in a variety of circumstances, including models having independent units of sampling (clustered data) and models for which all observations are correlated (e.g., a single time series).

The Importance of Scale for Spatial-confounding Bias and Precision of Spatial Regression Estimators

Increasingly, regression models are used when residuals are spatially correlated. Prominent examples include studies in environmental epidemiology to understand the chronic health effects of pollutants. I consider the effects of residual spatial structure on the bias and precision of regression coefficients, developing a simple framework in which to understand the key issues and derive informative analytic results. When the spatial residual is induced by an unmeasured confounder, regression models with spatial random effects and closely-related models such as kriging and penalized splines are biased, even when the residual variance components are known. Analytic and simulation results show how the bias depends on the spatial scales of the covariate and the residual; bias is reduced only when there is variation in the covariate at a scale smaller than the scale of the unmeasured confounding. I also discuss how the scales of the residual and the covariate affect efficiency and uncertainty estimation when the residuals can be considered independent of the covariate. In an application on the association between black carbon particulate matter air pollution and birth weight, controlling for large-scale spatial variation appears to reduce bias from unmeasured confounders, while increasing uncertainty in the estimated pollution effect.