Predicción de la evapotranspiración de referencia utilizando redes neuronales artificiales / Reference evapotranspiration prediction using Artificial Neural Networks

RESUMEN La evapotranspiración de referencia (ETo) es una variable hidrológica de gran importancia en el manejo del riego. Su estimación se realiza con la ecuación de Penman-Montieth (PM), que requiere de muchas variables meteorológicas, las cuales, a veces, no se encuentran disponibles. Dado que la ETo es una variable no lineal y compleja, en los últimos años han surgido métodos alternativos para su estimación, como las redes neuronales artificiales (RNA). El objetivo del presente trabajo fue estimar la evapotranspiración de referencia (ETo) usando la ecuación de Penman-Montieth, a fin de desarrollar modelos de redes neuronales artificiales (RNA) que permitan predecir la ETo en regiones con información climatológica limitada, y su vez comparar el desempeño de tres modelos de RNA: FFNN, ERNN y NARX. Se utilizó información diaria durante el periodo 1 de enero de 2007 al 31 de diciembre de 2018, de las estaciones meteorológicas ENP8 y ENP4 de la CDMX. Se realizó un análisis de correlación y el análisis de sensibilidad de Garson para estudiar 2 casos (red estática FFNN y redes dinámicas: ERNN y NARX) usando 3 modelos de RNA: 1) RNA con 6 entradas: radiación solar (Rad), temperatura máxima y mínima (Tmax, Tmin), humedad relativa máxima y mínima (HRmax, HRmin) y velocidad del viento (u); y 2) RNA con 2 entradas (Rad y Tmax). La variable de salida fue la ETo calculada con la ecuación de PM. En todos los casos, las 3 RNA fueron muy parecidas, la diferencia más notable es que las redes dinámicas (ERNN y NARX) requieren de menor número de iteraciones para llegar al desempeño óptimo. Las RNA entrenadas, únicamente con Rad y Tmax como entradas, fueron capaces de predecir la ETo en el largo plazo, durante 440 d, en otra estación meteorológica cercana (ENP4), con eficiencias mayores al 90 %.

ABSTRACT Reference evapotranspiration (ETo) is a hydrological variable of great importance in irrigation management. Its estimation is carried out with the Penman-Montieth (PM) equation that requires many meteorological variables and that are sometimes not available. Since ETo is a nonlinear and complex variable, in recent years alternative methods have emerged for its estimation, such as artificial neural networks (ANN). The objective of this work was to estimate the reference evapotranspiration (ETo) using the Penman-Montieth equation, in order to develop artificial neural network (ANN) models that allow ETo to be predicted in regions with limited climatological information, and in turn to compare the performance of three RNA models: FFNN, ERNN and NARX. Daily informtion was used during the January 1, 2007 to December 31, 2018 period, for the ENP8 and ENP4 meteorological stations in Mexico city. Based on the correlation analysis and the Garson sensitivity analysis, 2 cases were studied for the 3 ANN models: 1) ANN with 6 inputs: solar radiation (Rad), maximum and minimum temperature (Tmax, Tmin), maximum and minimum relative humidity (RHmax, RHmin), and wind speed (u), and 2) RNA with 2 inputs (Rad and Tmax). The output variable was the ETo, calculated with the PM equation. In all cases, the performance of the 3 ANNs was very similar. The most notable difference is that the dynamic networks (ERNN and NARX) require fewer iterations to achieve the optimum performance. ANNs trained only with radiation and maximum temperature as inputs were able to predict a long-term ETo for 440 at another nearby meteorological station (ENP4), with efficiencies greater than 90 %.

Vacunación VPH: propuesta bioética y consentimiento informado / VPH vaccine: bioethical proposal and informed consent

Explorar el nivel de información y actitud sobre la vacunación VPH, en la población susceptible de aceptarla y diseñar un instrumento a fin de obtener el consentimiento informado para aplicarla. Se explora el nivel de conocimiento sobre el tema a través de una encuesta dirigida a 469 personas. El 77 por ciento eran mujeres y 23 por ciento hombres, cuyas edades oscilaban entre 10 y 59 años. Más del 55 por ciento estaban entre 20 y 39 años. Su nivel de instrucción en más del 55 por ciento era educación media o técnica. Más del 80 por ciento tenía poco o ningún conocimiento sobre el tema, sin embargo, cerca del 70 por ciento reconoce la relación del VPH con el cáncer de cuello uterino y más del 77 por ciento no sabía que actualmente mueren alrededor de 1 700 mujeres por año a causa de esta enfermedad. Más del 77 por ciento sabe que esta mortal dolencia se puede prevenir y 55 por ciento reconoce que existen lesiones previas curables. El 72 por ciento sabe que un examen ginecológico periódico puede detectar lesiones virales causantes de cáncer. Más del 55 por ciento ignora la existencia de una vacuna preventiva. El 72 por ciento desconoce que la vacuna es aplicable a niñas a partir de los 9 años de edad. Más del 80 por ciento está a favor de la vacunación y 86 por ciento aceptaría que se le aplicara la vacuna. El 75 por ciento consentiría a que se vacunara a su hija. Más del 73 por ciento piensa que la vacunación debería ser obligatoria. Con esta información se construye un formato para obtener la decisión informada y se presenta a fin de considerarla para su aplicación.

Leiomiosarcoma epiteloide gástrico. Presentación de un caso / Gastric epithelial leiomyosarcoma. A case review

Se presenta un caso de Leiomiosarcoma epiteloide gástrico de 10 cm de diámetro de la curvatura mayor del órgano en un hombre de 76 años de edad operado en nuestro centro al cual se le realizó gastrectomía subtotal y restitución de la continuidad gastrointestinal con gastroyeyunostomía tipo Billroth II. Teniendo en cuenta que este tipo histológico se observa solamente en el 2 porciento de los tumores gástricos con una supervivencia promedio a los 5 años del 50 porciento, se describen los hallazgos clínicos, anatomopatológicos y operatorios en este paciente con satisfactoria evolución postoperatoria.