Body mass to predict 4-6 rm of pectoral and leg muscles exercises in bodybuilders / Predicción de 4-6 rm de ejercicios de piernas y pectorales por masa corporal / Predição de 4-6 rm de exercicios de perna e peitoral pela massa corporal

ABSTRACT Introduction: Submaximal strength testing appears to be valid to prescribe the intensity for strength training protocols that reduce the risk of injuries and testing time. Objective: This study aimed to assess the predictive ability of body mass parameters to estimate 4-6 repetitions maximum (4-6 RM) of Leg press 45°, Chest press, and Pull-down exercises. Methods: Eleven male bodybuilders (age 38.27 ± 10.48 years) participated in this study. Participants completed an incremental external load up to find the load allowing them to perform 4 to 6 maximal repetitions for each exercise in random order. The starting load was 50% of body mass for chest press and pull-down exercises and 100% for leg press. The load increment after each set was 20 kg for lower limb exercises and 10 kg for upper body exercises. Results: Results revealed that body mass had good to optimal relationships with 4-6 RM for all three exercises. Results showed that body mass had a good prediction ability for all three criterion measures. Conclusion: The prediction equations suggested in this study may allow coaches to estimate the 4-6 RM of leg press 45°, chest press, and pull-down performances. Evidence Level IV; Case series.

RESUMEN Introducción: El test de fuerza submáxima parece ser válido para prescribir la intensidad en protocolos de entrenamiento de fuerza, reduciendo el riesgo de lesiones y la duración del test. Objetivo: Evaluar la capacidad predictiva de los parámetros de masa corporal para estimar 4-6 repeticiones máximas (4-6 RM) de ejercicios de Leg press 45°, Chest press y Pull-down realizados por fisicoculturistas. Métodos: Once fisicoculturistas masculinos (38,27 ± 10,48 años) participaron en el estudio. Completaron la carga externa incremental hasta encontrar la carga que les permitiera realizar de 4 a 6 repeticiones máximas para cada ejercicio, en orden aleatorio. La carga inicial se fijó en el 50% de la masa corporal para los ejercicios Chest press y Pull-down, y en el 100% para los ejercicios Leg press. El incremento de carga después de cada ronda fue de 20 kg para los miembros inferiores y 10 kg para los miembros superiores. Resultados: Los resultados revelaron que la masa corporal tiene relaciones satisfactorias con 4-6 RM para los tres ejercicios. Los resultados mostraron que la masa corporal tiene una buena capacidad predictiva en las tres medidas. Conclusión: Las ecuaciones de predicción sugeridas en este estudio pueden permitir a los entrenadores utilizar estos ejercicios para medir el rendimiento a 4-6 RM en ejercicios de Leg press 45°, Chest press y Pull-down. Nivel de Evidencia IV; serie de casos.

RESUMO Introdução: O teste de força submáxima parece ser válido para prescrever a intensidade nos protocolos de treinamento de força, reduzindo o risco de lesões e duração dos testes. Objetivo: Avaliar a capacidade preditiva dos parâmetros de massa corporal para estimar o exercício de 4-6 repetições máximas (4-6 RM) nos exercícios de Leg press 45°, Chest press e Pull-down efetuados por fisiculturistas. Métodos: Onze fisiculturistas masculinos (38,27 ± 10,48 anos) participaram do estudo. Eles completaram a carga externa incremental até encontrar a carga que lhes permitia realizar de 4 a 6 repetições máximas para cada exercício, em ordem aleatória. A carga inicial foi fixada em 50% da massa corporal para os exercícios de Chest press e Pull-down, e 100% para o de Leg press. O incremento de carga após cada rodada foi de 20 kg para o exercício de membros inferiores e 10 kg em membros superiores. Resultados: Os resultados revelaram que a massa corporal apresenta relações satisfatórias com 4-6 RM para todos os três exercícios. Os resultados mostraram que a massa corporal possui boa capacidade preditiva em todas as três medidas. Conclusão: As equações de previsão sugeridas nesse estudo podem permitir o uso desses exercícios pelos técnicos para medir a performance a 4-6 RM nos exercícios de Leg press 45°, Chest press, e Pull-down. Nível de evidência IV; série de casos.

Estimation of potential epidemic risk in the landslide zone based on physical factors in the Sillapa district / Estimación de riesgo potencial epidémico en la zona de deslave basado en factores físicos en el distrito Sillapa

Almost 17% of causes of death due to natural hazards are the product of landslides. Most of them occur in the most deprived places of less developed countries, coexisting a lethal combination of factors that point to this type of tragedies: the natural and the human factor. On the other hand, after a disaster, health care needs and priorities may change; in this sense, the food security of refugees, the supply of drinking water, the disposal of excreta and solid waste, the need for shelters, attention to personal hygiene needs, vector control, attention to injuries after the cleanup activities and the conduct of public health surveillance becomes a priority. To mitigate the disruption, public health authorities must act promptly to avert the adverse effects of the disaster, prevent further damage, and restore public service delivery as soon as possible. In this sense, public health surveillance, epidemiology, can identify local problems and establish priorities for decision-making in the health area. In this article, mention is made of one of the most alarming events that occurred in Sillapata, Peru, where a level 4 landslide affected the infrastructure of the population. Considering an established statistical model, it is possible to predict the zoning of higher risks, and thus establish the most appropriate territorial planning and epidemiological surveillance when similar events reach this population or other populations of the Peruvian State(AU)

Casi el 17 % de causas de muerte por amenazas naturales es producto de los deslizamientos de masa. La mayoría de ellas ocurre en los sitios más deprimidos de los países menos desarrollados coexistiendo una combinación letal de factores que apuntan a este tipo de tragedias: el factor natural y el humano. Por otra parte, después de un desastre, las necesidades y prioridades de cuidado de salud pueden cambiar; en ese sentido, el aseguramiento alimenticio de los refugiados, el suministro de agua de potable, la disposición de excretas y desechos sólidos, la necesidad de albergues, la atención de las necesidades de higiene personal, el control de vectores, la atención de las lesiones después de las actividades de limpieza y la conducción de la vigilancia en salud pública se hace prioritarias. Para mitigar el trastorno, las autoridades de salud pública deben actuar con prontitud para evitar los efectos advesos del desastre, prevenir más daños y restaurar la prestación de servicios públicos lo más pronto posible. En ese sentido, la vigilancia en salud pública, la epidemiología, puede identificar los problemas del lugar y establecer prioridades para la toma de decisiones en el área de la salud. En este artículo, se hace mención a uno de los eventos más alarmante ocurrido en Sillapata, Perú, donde un deslizamiento nivel 4 afectó la infraestructura de la población. Tomando en cuenta, un modelo estadístico establecido es posible predecir la zonificación de mayores riesgos, y de esta manera establecer la planificación territorial y de vigilancia epidemiológica más adecuada cuando eventos similares alcance a esta población o a otras poblaciones del Estado Peruano(AU)

Prediction of heart failure decompensations using artificial intelligence and machine learning techniques / Predicción de las descompensaciones de la insuficiencia cardíaca mediante técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Abstract Introduction: Heart failure (HF) is a major concern in public health. We have used artificial intelligence to analyze information and improve patient outcomes. Method: An Observational, retrospective, and non-randomized study with patients enrolled in our telemonitoring program (May 2014-February 2018). We collected patients’ clinical data, telemonitoring transmissions, and HF decompensations. Results: A total of 240 patients were enrolled with a follow-up of 13.44 ± 8.65 months. During this interval, 527 HF decompensations in 148 different patients were detected. Significant weight increases, desaturation below 90% and perception of clinical worsening are good predictors of HF decompensation. We have built a predictive model applying machine learning (ML) techniques, obtaining the best results with the combination of "Weight + Ankle + well-being plus alerts of systolic and diastolic blood pressure, oxygen saturation, and heart rate." Conclusions: ML techniques are useful tools for the analysis of HF datasets and the creation of predictive models that improve the accuracy of the actual remote patient telemonitoring programs.

Resumen Introducción: La insuficiencia cardíaca (IC) es un motivo de gran preocupación en la salud pública. Hemos utilizado técnicas de aprendizaje automático para analizar información y mejorar los resultados. Métodos: Estudio observacional, retrospectivo y no aleatorizado, con los pacientes incluidos en el programa de telemonitorización de IC de nuestro centro desde mayo 2014 hasta febrero 2018. Se han analizado datos clínicos, transmisiones de telemonitorización y descompensaciones de IC. Resultados: 240 pacientes incluidos con un seguimiento de 13.44 ± 8.65 meses. En este intervalo se han detectado 527 descompensaciones de IC en 148 pacientes diferentes. Los aumentos significativos de peso, la desaturación inferior al 90% y la percepción de empeoramiento clínico, han resultado buenos predictores de la descompensación de IC. Hemos construido un modelo predictivo aplicando técnicas de aprendizaje automático obteniendo los mejores resultados con la combinación de "Peso + Edemas en EEII + empeoramiento clínico + alertas de tensión arterial sistólica y diastólica, saturación de oxígeno y frecuencia cardiaca". Conclusiones: Las técnicas de inteligencia artificial son herramientas útiles para el análisis de las bases de datos de IC y para la creación de modelos predictivos que mejoran la precisión de los programas de telemonitorización actuales.

Modelos predictivos de mortalidad utilizados en el adulto mayor con abdomen agudo quirúrgico

RESUMEN Introducción: durante las últimas décadas se han desarrollado diversos modelos predictivos de mortalidad, pero solo un limitado número de ellos se han diseñado específicamente para estimar la mortalidad quirúrgica en el adulto mayor. Objetivo: analizar las características de los modelos predictivos de mortalidad utilizados en el adulto mayor con abdomen agudo quirúrgico. Desarrollo: la revisión se realizó con la utilización de motores de búsqueda como el Google Académico, fueron consultados 112 artículos en español e inglés en las bases de SciELO, Pubmed y Dialnet. Conclusiones: El score APACHE II y la escala POSSUM son los modelos predictivos de mortalidad más fiables, difundidos y utilizados a nivel mundial en el adulto mayor con abdomen agudo quirúrgico. Será necesario unificar variables de estos modelos y agregar la fragilidad fisiológica del adulto mayor para así lograr un modelo más fiable y seguro en esta población de pacientes específica.

ABSTRACT Introduction: during the last decades, various predictive models of mortality have been developed, but only a limited number of them have been specifically designed to estimate surgical mortality in the elderly. Objective: analyze the characteristics of the predictive models of mortality used in the elderly with acute abdomen surgical. Development: the review was carried out using search engines such as Google Scholar, were consulted 112 articles in spanish and english in the databases of SciELO, Pubmed and Dialnet. Conclusions: APACHE II score and the POSSUM scale are the more reliable mortality predictive models, disseminated and used worldwide in the older adult with acute surgical abdomen. It will be necessary to unify variables of these models and add the physiological fragility of the elderly in order to achieve a more reliable and safe in this specific patient population.

RESUMO Introdução: Durante as últimas décadas, vários modelos preditivos de mortalidade foram desenvolvidos, mas apenas um número limitado deles foi projetado especificamente para estimar a mortalidade cirúrgica em idosos. Objetivo: analisar as características dos modelos preditivos de mortalidade utilizados em idosos com abdome cirúrgico agudo. Desenvolvimento: a revisão foi realizada por meio de buscadores como o Google Acadêmico, foram consultados 112 artigos em espanhol e inglês nas bases de dados SciELO, Pubmed e Dialnet. Conclusões: O escore APACHE II e a escala POSSUM são os modelos preditivos de mortalidade mais confiáveis, difundidos e utilizados mundialmente em idosos com abdome cirúrgico agudo. Será necessário unificar as variáveis ​​desses modelos e agregar a fragilidade fisiológica dos idosos a fim de alcançar um modelo mais confiável e seguro nesta população específica de pacientes.

Validation of a stratification system of surgical risk for valve surgery: VMCP score / Validación de un sistema de estratificación de riesgo quirúrgico para cirugía valvular: Escala VMCP

Abstract: Introduction: One of the various instruments that can be used to evaluate the impact of risk factors on the survival of patients undergoing valve surgery is the VMCP score. This work evaluates the performance of this tool. Objective: To validate the surgical risk score for heart valve surgery (VMCP score) in our hospital unit. Material and method: A prospective cohort study was conducted on 239 patients undergoing heart valve surgery, estimating the risk with the VMCP score. The sample was divided into two groups at a cut-off point of 8. The discriminating power of the score was analyzed based on the area under the ROC curve. A value of p < 0.05 was considered significant. The data were processed using SPSS v.25.0. Results: The score stratified the samples as follows: 40.6% of patients were without risk and 59.4% were at risk. The evaluation of the calibration component showed that the score was not appropriate for our sample (Cronbach's alpha coefficient: 0.59). The discrimination component of the score showed a poor capacity to distinguish between the population at risk of mortality (0.630) and/or morbidity (0.655). Conclusion: It is not valid to use the surgical risk score for heart valve surgery (VMCP score) in our hospital unit.

Resumen: Introducción: Existen diversos instrumentos para evaluar el impacto de los factores de riesgo sobre la supervivencia del paciente sometido a cirugía valvular, entre los que encontramos la escala VMCP, por lo que conminaremos a una evaluación del desempeño. Objetivo: Validar la escala de riesgo quirúrgico para cirugía valvular: Escala VMCP en nuestra unidad hospitalaria. Material y métodos: Se realizó un estudio de cohortes prospectivo en 239 pacientes sometidos a cirugía valvular y se les estimó el riesgo mediante la escala VMCP. La muestra se dividió en dos grupos de acuerdo con un punto de corte de 8. La capacidad de discriminación se analizó mediante el área bajo la curva ROC. Una p < 0.05 fue significativa. Los datos se procesaron con SPSS v-25.0. Resultados: La estratificación de la escala mostró: 40.6% de pacientes sin riesgo y 59.4% con riesgo. La evaluación del componente de calibración mostró que la escala no se ajusta a nuestra muestra (Coeficiente Alfa de Cronbach 0.59). La evaluación del componente de discriminación mostró que no puede distinguir la población con riesgo de mortalidad (0.630) y/o morbilidad (0.655). Conclusión: No es válido el uso del sistema de estratificación de riesgo quirúrgico para cirugía valvular, la escala VMCP, en nuestra unidad hospitalaria.

Modelos matemáticos estimadores de la infección por COVID-19: consideraciones esenciales y proyecciones en Colombia / Mathematical models for COVID-19 infection estimation: essential considerations and projections in Colombia

RESUMEN Objetivo Estimar el comportamiento de la infección por COVID-19 en Colombia mediante modelos matemáticos. Métodos Se construyeron dos modelos matemáticos para estimar los casos confirmados importados y los casos confirmados relacionados de la infección por COVID-19 en Colombia, respectivamente. La fenomenología de los casos confirmados importados es modelada con una función sigmoidal, mientras que los casos confirmados relacionados son modelados mediante una combinación de funciones exponenciales y funciones algebraicas polinomiales. Se utilizan algoritmos de ajuste basados en métodos de mínimos cuadrados y métodos de búsqueda directa para la determinación de los parámetros de los modelos. Resultados El modelo sigmodial realiza una estimación altamente convergente de los datos reportados, al 28 de mayo de 2020, de los casos confirmados importados de infección por COVID-19. El modelo muestra un error de predicción de 0,5%, que se mide usando la raíz del error cuadrático medio normalizado. El modelo para los casos confirmados reportados como relacionados muestra un error en la predicción del 3,5 % y un sesgo bajo del -0,01 asociado a la sobrestimación. Conclusiones El presente trabajo evidencia que los modelos matemáticos permiten eficaz y efectivamente predecir el comportamiento de la infección por COVID-19 en Colombia cuando los casos importados y los casos relacionados de infección son consideradores de manera independiente.(AU)

ABSTRACT Objective To estimate the COVID-19 infection behavior in Colombia using mathematical models. Methods Two mathematical models were constructed to estimate imported confirmed cases and related confirmed cases of COVID-19 infection in Colombia, respectively. The phenomenology of imported confirmed cases is modeled with sigmoidal function, while related confirmed cases are modeled using a combination of exponential functions and polynomial algebraic functions. The fitting algorithms based on least squares methods and direct search methods are used to determine the parameters of the models. Results The sigmodial model performs a highly convergent estimation of the reported confirmed cases of COVID-19 infection to May 28, 2020. This model achieved a prediction error of 0.5 % measured using the normalized root mean square error. The model of the confirmed cases reported as related shows a 3.5 % prediction error and a low bias of -0.01 associated with overestimation. Conclusions This work shows that the mathematical models allow to predict the behavior of the infection efficiently and effectively by COVID 19 in Colombia when the imported cases and the related cases of infection are independently considered.(AU)

Situación futura de la cardiopatía isquémica en el estado de San Luis Potosí: un modelo dinámico predictivo / Future status of ischaemic heart disease in the state of San Luis Potosí: A predictive dynamic model

Resumen Objetivo: Desarrollar un modelo dinámico predictivo para generar y analizar la situación futura de la tasa de incidencia de la enfermedad isquémica del corazón en población de 25 años y mayores en México, en función de la variación en el tiempo de algunos factores de riesgo. Método: Estudio ecológico retrospectivo durante el periodo 2013-2015, en la ciudad de San Luis Potosí (México). Se utilizaron bases de datos secundarias con indicadores oficiales de los 58 municipios que conforman el estado de San Luis Potosí, los cuales corresponden a los años 2000, 2005 y 2010. Se analizaron 8 indicadores a nivel municipio, por medio de los métodos de análisis de componentes principales, modelos de ecuaciones estructurales, modelaje dinámico y software de simulación. Resultados: Fueron extraídos 3 componentes que en conjunto explican el 80.43% de la varianza total de los indicadores oficiales utilizados; el segundo componente tiene un peso de 16.36 unidades que favorecen el incremento de la enfermedad analizada; este componente está integrado solo por el indicador EDAD 60-64 y el escenario esperado del mismo va en aumento. El modelo estructural confirma que los indicadores explican el 42% de la variación de esta enfermedad; los posibles escenarios para los años 2015, 2020 y 2025 son de 195.7, 240.7 y 298, respectivamente, por cada 100,000 habitantes de 25 años y mayores. Conclusiones: Se espera un incremento exponencial en la tasa de incidencia de la enfermedad isquémica del corazón; la edad de 60-64 años se identificó como el factor de riesgo de más peso. © 2017 Instituto Nacional de Cardiología Ignacio Chávez. Publicado por Masson Doyma México S.A. Este es un artículo Open Access bajo la licencia CC BY-NC-ND (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

Abstract Objective: To develop a predictive dynamic model to generate and analyse the future status of the incidence rate of ischaemic heart disease in a population of 25 years and over in Mexico, according to the variation in time of some risk factors. Method: Retrospective ecological study performed during the period 2013-2015, in San Luis Potosí City, Mexico. Secondary databases that corresponded to the years 2000, 2005, and 2010, were used along with official indicators of the 58 municipalities of the state of San Luis Potosí. Eight indicators were analysed at municipality level, using principal components analysis, structural equation modelling, dynamic modelling, and simulation software methods. Results: Three components were extracted, which together explained 80.43% of the total variance of the official indicators used. The second component had a weight of 16.36 units that favoured an increase of the disease analysed. This component was integrated only by the indicator AGE 60-64 and the expected stage of it increasing. The structural model confirmed that the indicators explain 42% of the variation of this disease. The possible stages for the years 2015, 2020, and 2025 are 195.7, 240.7, and 298.0, respectively for every 100,000 inhabitants aged 25 and over. Conclusions: An exponential increase in the incidence rate of ischaemic heart disease is expected, with the age of 60-64 years being identified as the highest risk factor. © 2017 Instituto Nacional de Cardiología Ignacio Chávez. Published by Masson Doyma México S.A. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

Actualización del modelo predictivo SEGRAV 23, intervenciones diagnósticas terapéuticas de mayor riesgo / Updating the predictive model SEGRAV 23, higher risk diagnostic and therapeutic interventions

Introducción: los modelos predictivos constituyen herramienta importante en cuidados intensivos. La escala SEGRAV 23 ha mostrado su validez para establecer pronóstico en pacientes pediátricos. Objetivo: determinar intervenciones de mayor riesgo del SEGRAV 23. Métodos: estudio observacional, analítico, de cohorte retrospectivo, en el cual se aplicó el modelo SEGRAV 23 en pacientes con neumonía adquirida en la comunidad, en la Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos del Hospital Militar Central Dr. Luis Díaz Soto , durante cinco años (2007-2008, 2012-2014). La muestra fue de 356 pacientes. Se calculó chi cuadrado de ajuste, se comprobó independencia a través de chi cuadrado de Pearson y prueba exacta de Fisher, con nivel de significación estadística p< 0,05. Se descartaron variables no puntuables y las de menor influencia en categoría fallecidos (p> 0,05). Se calculó odds ratio (OR) con intervalo de confianza (IC) de 95 por ciento para determinar riesgo. Resultados: la mortalidad fue 2,53 por ciento (356 ingresos/9 fallecidos), los pacientes no graves predominaron (222/62,4 por ciento; p< 0,05). Entre los muy graves (12/3,4 por ciento) y críticos (9/2,5 por ciento) estuvieron todos los fallecidos. Una vía venosa central (71/19,9 por ciento y tratamiento de trastornos hidroelectrolíticos severos (63/17,7 por ciento) fueron más frecuentes. El doppler transcraneal, la nutrición parenteral total y el tratamiento de la coagulación intravascular diseminada, no puntuaron. Realización de tomografía, una vía venosa central, intervención quirúrgica y pleurotomía mostraron relación poco significativa con mortalidad (p> 0,05). La realización de reanimación cardiopulmonar (OR= 1 380; IC 95 por ciento [113,198-16 823,63]) y uso de FiO2≥ de 60 por ciento (OR= 454,67; IC 95 por ciento [48,89-4 228,57]) presentaron mayor riesgo. Conclusiones: de las 23 intervenciones diagnósticas y terapéuticas del SEGRAV 23, se determinaron 15 asociadas a mayor riesgo de mortalidad(AU)

Introduction: predictive models are an important tool in intensive care. The SEGRAV 23 scale has proven to be useful to establish a prognosis in pediatric patients. Objective: determine SEGRAV 23 higher risk interventions. Methods: an observational analytical retrospective cohort study based on application of the SEGRAV 23 model was conducted with community-acquired pneumonia patients at the Pediatric Intensive Care Unit of Dr. Luis Díaz Soto Central Military Hospital during five years (2007-2008, 2012-2014). The sample consisted of 356 patients. Adjustment chi square was estimated, and independence verified by Pearson's chi-squared test and Fisher's exact test, with a statistical significance level of p< 0.05. Nonpoint variables and those with a lesser influence on the deceased category (p> 0.05) were discarded. Odds ratio (OR) was estimated with a confidence interval (CI) of 95 percent to determine risk. Results: mortality was 2.53 percent (356 admissions/9 deaths), with a predominance of non-critical patients (222/62.4 percent; p< 0.05). All the deaths were among very critical (12/3.4 percent) and critical (9/2.5 percent) patients. The most frequent procedures were one central venous route (71/19.9 percent) and treatment for severe hydroelectrolitic disorders (63/17.7 percent). Transcranial Doppler, total parenteral nutrition, and the treatment for disseminated intravascular coagulation did not score. Tomography, one central venous route, surgery and pleurotomy exhibited a not very significant relationship to mortality (p> 0.05). Cardiopulmonary resuscitation (OR= 1 380; CI 95 percent [113.198-16 823.63]) and the use of FiO2≥ 60 percent (OR= 454.67; IC 95 percent [48.89-4 228.57]) displayed higher risk. Conclusions: of the 23 SEGRAV 23 diagnostic and therapeutic interventions, 15 were found to be associated with a higher risk of mortality(AU)