907 resultados para Technology best practices
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Esta investigación midió la percepción del personal asistencial sobre la cultura de seguridad de los pacientes en un hospital de primer nivel de complejidad por medio de un estudio descriptivo de corte transversal. Se utilizó como herramienta de medición la encuesta ‘Hospital Survey on Patient Safety Cultura’ (HSOPSC) de la Agency of Healthcare Research and Quality (AHRQ) versión en español, la cual evalúa doce dimensiones. Los resultados mostraron fortalezas como el aprendizaje organizacional, las mejoras continuas y el apoyo de los administradores para la seguridad del paciente. Las dimensiones clasificadas como oportunidades de mejora fueron la cultura no punitiva, el personal, las transferencias y transiciones y el grado en que la comunicación es abierta. Se concluyó que aunque el personal percibía como positivo el proceso de mejoramiento y apoyo de la administración también sentía que era juzgado si reportaba algún evento adverso.
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En este número de reflexiones pedagógicas presentamos el modelo que se ha diseñado para implementar la evaluación por colegas pares en la Universidad del Rosario. Explicamos los principios que lo guían y las etapas y procedimientos para realizar esta evaluación; además, exponemos algunos aprendizajes que ha dejado su implementación en dos facultades en los últimos años, y presentamos algunos retos y desarrollos que enfrenta el modelo a futuro.
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El objetivo de esta investigación diagnóstica es evaluar las acciones de la Comunidad Internacional en materia de resocialización de niños soldados desvinculados del Ejército de Resistencia del Señor (ERS) en Uganda durante el periodo de 2002 a 2013. Para ello, se hace un análisis de las causas de la existencia de niños soldados, donde se tiene en cuenta la evolución del concepto de la infancia y las particularidades que éste representa en el contexto africano. Así mismo, son analizados los alcances y limitaciones del modelo de asistencia humanitaria para la protección de la niñez enfatizando en los procesos de resocialización brindados a los niños desvinculados del ERS. Esto con el fin de evidenciar las limitaciones de la actuación de la Comunidad Internacional, y brindar una serie de recomendaciones para la implementación de programas de resocialización enfocados en la infancia.
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El presente trabajo muestra los tipos de liderazgo de rango total y su relación con respecto a la gestión del conocimiento. Para ello, en primer lugar, se efectúa la investigación teórica del liderazgo transaccional y del liderazgo transformacional, ya que estos hacen parte del liderazgo de rango total, de igual forma se estudiará los aspectos primordiales de la gestión del conocimiento, dando cavidad al análisis de la relación entre dichos conceptos y cómo influyen en la perdurabilidad de las organizaciones. Se evidencian resultados que señalan: La existencia de una fuerte interrelación entre el liderazgo y la gestión del conocimiento, de forma que las empresas precisan de un mayor conocimiento acerca de las características del liderazgo para facilitar la comprensión e implantación de las mejores prácticas en la organización (Barbosa, Mihi & Noguera, 2013, sección de Resumen, párr. 1) Una organización se encuentra orientada a identificar objetivos y las estrategias más adecuadas para conseguirlos, siendo está una actividad primordial en la gestión empresarial, la cual logra organizar y disponer todos los recursos humanos para la optimización de cada uno de sus trabajadores teniendo en cuenta los efectos del entorno, por lo tanto la actualidad empresarial se encuentra guiada hacia la elección de personal con altas habilidades de liderazgo y gestión del conocimiento, siendo de esta forma la razón del estudio adecuado del liderazgo orientándonos en el modelo de liderazgo de rango total y la importancia de la gestión del conocimiento en la actualidad. Se evidencian numerosos estudios de investigación en donde se han relacionado el estilo de liderazgo organizacional con óptimos resultados (Vega & Zavala, 2004). Lo cual permite realizar investigaciones de diferentes autores sobre la relación que se evidencia entre la gestión del conocimiento y los diferentes tipos de liderazgo del modelo de rango total, y como sus actos pueden llevar a la organización privada a la perdurabilidad, lo cual se definiría como una organización que: A través del tiempo presenta resultados financieros superiores. Adecua su manejo a la intensidad de las condiciones del entorno sectorial y las fuerzas del mercado. Se enfoca en espacios no explotados y hace un estudio detallado de sus competidores diseñando y ejecutando productivamente la cadena de valor. Es aquella que obtiene desempeños eficientes en su gestión por la coherencia de su acción, la identificación de su entorno sectorial y sus políticas de gobierno, evitando estados de morbidez que dificultan su crecimiento rentable y que puede llegar a estados tanticos. Propicia la alineación de las personas con la empresa, la construcción de conocimiento y la calidad en los procesos de interacción social. (Rivera, 2012, p.107)
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Las enfermedades huérfanas en Colombia, se definen como aquellas crónicamente debilitantes, que amenazan la vida, de baja prevalencia (menor 1/5000) y alta complejidad. Se estima que a nivel mundial existen entre 6000 a 8000 enfermedades raras diferentes(1). Varios países a nivel mundial individual o colectivamente, en los últimos años han creado políticas e incentivos para la investigación y protección de los pacientes con enfermedades raras. Sin embargo, a pesar del creciente número de publicaciones; la información sobre su etiología, fisiología, historia natural y datos epidemiológicos persiste escasa o ausente. Los registros de pacientes, son una valiosa herramienta para la caracterización de las enfermedades, su manejo y desenlaces con o sin tratamiento. Permiten mejorar políticas de salud pública y cuidado del paciente, contribuyendo a mejorar desenlaces sociales, económicos y de calidad de vida. En Colombia, bajo el decreto 1954 de 2012 y las resoluciones 3681 de 2013 y 0430 de 2013 se creó el fundamento legal para la creación de un registro nacional de enfermedades huérfanas. El presente estudio busca determinar la caracterización socio-demográfica y la prevalencia de las enfermedades huérfanas en Colombia en el periodo 2013. Métodos: Se realizó un estudio observacional de corte transversal de fuente secundaria sobre pacientes con enfermedades huérfanas en el territorio nacional; basándose en el registro nacional de enfermedades huérfanas obtenido por el Ministerio de Salud y Protección Social en el periodo 2013 bajo la normativa del decreto 1954 de 2012 y las resoluciones 3681 de 2013 y 0430 de 2013. Las bases de datos obtenidas fueron re-categorizadas en Excel versión 15.17 para la extracción de datos y su análisis estadístico posterior, fue realizado en el paquete estadístico para las ciencias sociales (SPSS v.20, Chicago, IL). Resultados: Se encontraron un total de 13173 pacientes con enfermedades huérfanas para el 2013. De estos, el 53.96% (7132) eran de género femenino y el 46.03% (6083) masculino; la mediana de la edad fue de 28 años con un rango inter-cuartil de 39 años, el 9% de los pacientes presentaron discapacidad. El registro contenía un total de 653 enfermedades huérfanas; el 34% del total de las enfermedades listadas en nuestro país (2). Las patologías más frecuentes fueron el Déficit Congénito del Factor VIII, Miastenia Grave, Enfermedad de Von Willebrand, Estatura Baja por Anomalía de Hormona de Crecimiento y Displasia Broncopulmonar. Discusión: Se estimó que aproximadamente 3.3 millones de colombianos debían tener una enfermedad huérfana para el 2013. El registro nacional logró recolectar datos de 13173 (0.4%). Este bajo número de pacientes, marca un importante sub-registro que se debe al uso de los códigos CIE-10, desconocimiento del personal de salud frente a las enfermedades huérfanas y clasificación errónea de los pacientes. Se encontraron un total de 653 enfermedades, un 34% de las enfermedades reportadas en el listado nacional de enfermedades huérfanas (2) y un 7% del total de enfermedades reportadas en ORPHANET para el periodo 2013 (3). Conclusiones: La recolección de datos y la sensibilización sobre las enfermedades huérfanas al personal de salud, es una estrategia de vital importancia para el diagnóstico temprano, medidas específicas de control e intervenciones de los pacientes. El identificar apropiadamente a los pacientes con este tipo de patologías, permite su ingreso en el registro y por ende mejora el sub-registro de datos. Sin embargo, cabe aclarar que el panorama ideal sería, el uso de un sistema de recolección diferente al CIE-10 y que abarque en mayor medida la totalidad de las enfermedades huérfanas.
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Recibido 07 febrero de 2011 • Aceptado 09 de marzo de 2011 • Corregido 23 de agosto de 2011 En este ensayo, a partir de una revisión bibliográfica con respecto a las áreas medulares de un modelo de educación virtual, se proponen algunas orientaciones dirigidas a aquellas personas interesadas en implementar una oferta académica virtual o bimodal, en la Universidad Nacional de Costa Rica. Se razona en función de siete áreas estratégicas sobre las cuales se debe sustentar un modelo de educación virtual: la filosófica; la académica; la profesoral; la estudiantil; la técnica; la legal/jurídica y, la financiera, geográfica y de dirección. Para cada área se presenta: a) un resumen de las tendencias de las mejores prácticas de educación virtual, b) recomendaciones de los expertos para realizar una gestión efectiva de carreras universitarias virtuales o bimodales, c) una breve reseña de las experiencias de la UNA en ese campo. Finalmente, se brindan, para cada área estratégica, algunas sugerencias que la UNA debiera considerar para continuar la ruta que asegure el éxito y la continuidad de sus carreras en modalidades virtuales y bimodales.
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The porpoise of this study was to implement research methodologies and assess the effectiveness and impact of management tools to promote best practices for the long term conservation of the endangered African wild dog (Lycaon pictus). Different methods were included in the project framework to investigate and expand the applicability of these methodologies to free-ranging African wild dogs in the southern African region: ethology, behavioural endocrinology and ecology field methodologies were tested and implemented. Additionally, research was performed to test the effectiveness and implication of a contraceptive implant (Suprenolin) as a management tool for the species of a subpopulation hosted in fenced areas. Attention was especially given to social structure and survival of treated packs. This research provides useful tools and advances the applicability of these methods for field studies, standardizing and improving research instruments in the field of conservation biology and behavioural endocrinology. Results reported here provide effective methodologies to expand the applicability of non-invasive endocrine assessment to previously prohibited fields, and validation of sampling methods for faecal hormone analysis. The final aim was to fill a knowledge gap on behaviours of the species and provide a common ground for future researchers to apply non-invasive methods to this species research and to test the effectiveness of the contraception on a managed metapopulation.
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Biology is now a “Big Data Science” thanks to technological advancements allowing the characterization of the whole macromolecular content of a cell or a collection of cells. This opens interesting perspectives, but only a small portion of this data may be experimentally characterized. From this derives the demand of accurate and efficient computational tools for automatic annotation of biological molecules. This is even more true when dealing with membrane proteins, on which my research project is focused leading to the development of two machine learning-based methods: BetAware-Deep and SVMyr. BetAware-Deep is a tool for the detection and topology prediction of transmembrane beta-barrel proteins found in Gram-negative bacteria. These proteins are involved in many biological processes and primary candidates as drug targets. BetAware-Deep exploits the combination of a deep learning framework (bidirectional long short-term memory) and a probabilistic graphical model (grammatical-restrained hidden conditional random field). Moreover, it introduced a modified formulation of the hydrophobic moment, designed to include the evolutionary information. BetAware-Deep outperformed all the available methods in topology prediction and reported high scores in the detection task. Glycine myristoylation in Eukaryotes is the binding of a myristic acid on an N-terminal glycine. SVMyr is a fast method based on support vector machines designed to predict this modification in dataset of proteomic scale. It uses as input octapeptides and exploits computational scores derived from experimental examples and mean physicochemical features. SVMyr outperformed all the available methods for co-translational myristoylation prediction. In addition, it allows (as a unique feature) the prediction of post-translational myristoylation. Both the tools here described are designed having in mind best practices for the development of machine learning-based tools outlined by the bioinformatics community. Moreover, they are made available via user-friendly web servers. All this make them valuable tools for filling the gap between sequential and annotated data.
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Massive proliferations of cyanobacteria in freshwaters have recently increased, causing ecological and economic losses. Their ever-increasing presence in water sources destined to potabilization has become a major threat for public health, since several species can produce harmful toxins (cyanotoxin). Therefore, additional specific measures to improve management and treatment of drinking water(s) are required. The PhD thesis investigates toxic cyanobacteria in drinking waters with a special focus on Emilia-Romagna (Italy), throughout three separated chapters, each with different specific objectives. The first chapter aims at improving the fast monitoring of cyanobacteria in drinking water, which was investigated by testing different models of multi-wavelength spectrofluorometers. Inter-laboratories calibrations were conducted using mono-specific cultures and field samples, and both the feasibility and the technical limitations of such tools were illustrated. The second chapter evaluates the effectiveness of drinking water treatments in removing cyanobacterial cells and toxins. Two chlorinated oxidants (sodium hypochlorite and chlorine dioxide) already in use for pre-oxidation during water potabilization, were tested on cultures of the toxic cyanobacterium Microcystis aeruginosa posing a specific focus on toxin removal and revealing that pre-oxidation can cause the release of toxins and unknown metabolites. Innovative treatments based on non-thermal plasma were also tested, observing an effective and rapid inactivation of cyanobacterial cells. The third chapter presents a study on a cyanobacterium isolated from a drinking water reservoir of Emilia-Romagna and investigated by combining biological, chemical, and genomic methods. Although the strain did not produce any known cyanotoxin, high toxicity of water-extract was observed in bioassays and potential implications for drinking water were discussed. Overall, the PhD thesis offers new insights into toxic cyanobacteria management in drinking water, highlighting best practices for drinking water managers regarding their detection and removal. Additionally, the thesis provides new contributions to the understanding of the freshwater cyanobacteria community in the Emilia-Romagna region.
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The discovery of new materials and their functions has always been a fundamental component of technological progress. Nowadays, the quest for new materials is stronger than ever: sustainability, medicine, robotics and electronics are all key assets which depend on the ability to create specifically tailored materials. However, designing materials with desired properties is a difficult task, and the complexity of the discipline makes it difficult to identify general criteria. While scientists developed a set of best practices (often based on experience and expertise), this is still a trial-and-error process. This becomes even more complex when dealing with advanced functional materials. Their properties depend on structural and morphological features, which in turn depend on fabrication procedures and environment, and subtle alterations leads to dramatically different results. Because of this, materials modeling and design is one of the most prolific research fields. Many techniques and instruments are continuously developed to enable new possibilities, both in the experimental and computational realms. Scientists strive to enforce cutting-edge technologies in order to make progress. However, the field is strongly affected by unorganized file management, proliferation of custom data formats and storage procedures, both in experimental and computational research. Results are difficult to find, interpret and re-use, and a huge amount of time is spent interpreting and re-organizing data. This also strongly limit the application of data-driven and machine learning techniques. This work introduces possible solutions to the problems described above. Specifically, it talks about developing features for specific classes of advanced materials and use them to train machine learning models and accelerate computational predictions for molecular compounds; developing method for organizing non homogeneous materials data; automate the process of using devices simulations to train machine learning models; dealing with scattered experimental data and use them to discover new patterns.
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When it comes to designing a structure, architects and engineers want to join forces in order to create and build the most beautiful and efficient building. From finding new shapes and forms to optimizing the stability and the resistance, there is a constant link to be made between both professions. In architecture, there has always been a particular interest in creating new shapes and types of a structure inspired by many different fields, one of them being nature itself. In engineering, the selection of optimum has always dictated the way of thinking and designing structures. This mindset led through studies to the current best practices in construction. However, both disciplines were limited by the traditional manufacturing constraints at a certain point. Over the last decades, much progress was made from a technological point of view, allowing to go beyond today's manufacturing constraints. With the emergence of Wire-and-Arc Additive Manufacturing (WAAM) combined with Algorithmic-Aided Design (AAD), architects and engineers are offered new opportunities to merge architectural beauty and structural efficiency. Both technologies allow for exploring and building unusual and complex structural shapes in addition to a reduction of costs and environmental impacts. Through this study, the author wants to make use of previously mentioned technologies and assess their potential, first to design an aesthetically appreciated tree-like column with the idea of secondly proposing a new type of standardized and optimized sandwich cross-section to the construction industry. Parametric algorithms to model the dendriform column and the new sandwich cross-section are developed and presented in detail. A catalog draft of the latter and methods to establish it are then proposed and discussed. Finally, the buckling behavior of this latter is assessed considering standard steel and WAAM material properties.
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This paper presents a best-practice model for the redesign of virtual learning environments (VLEs) within creative arts to augment blended learning. In considering a blended learning best-practice model, three factors should be considered: the conscious and active human intervention, good learning design and pedagogical input, and the sensitive handling of the process by trained professionals. This study is based on a comprehensive VLE content analysis conducted across two academic schools within the creative arts at one Post-92 higher education (HE) institution. It was found that four main barriers affect the use of the VLE within creative arts: lack of flexibility in relation to navigation and interface, time in developing resources, competency level of tutors (confidence in developing online resources balanced against other flexible open resources) and factors affecting the engagement of ‘digital residents’. The experimental approach adopted in this study involved a partnership between the learning technology advisor and academic staff, which resulted in a VLE best-practice model that focused directly on improving aesthetics and navigation. The approach adopted in this study allowed a purposive sample of academic staff to engage as participants, stepping back cognitively from their routine practices in relation to their use of the VLE and questioning approaches to how they embed the VLE to support teaching and learning. The model presented in this paper identified a potential solution to overcome the challenges of integrating the VLE within creative arts. The findings of this study demonstrate positive impact on staff and student experience and provide a sustainable model of good practice for the redesign of the VLE within creative disciplines.
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This chapter explores the impact of innovation technologies such as simulation, modelling, and rapid prototyping on engineering practice. Innovation technologies help redefine the role of engineers in the innovation process, creating a new division of innovative labour both with and across organizations. This chapter also explores the boundaries of experimentation and inertia within particular domains of problem-solving to create new opportunities and value.