Artificial intelligence to predict bed bath time in Intensive Care Units / Inteligencia artificial para predecir la hora del baño en cama en Unidades de Cuidados Intensivos / Inteligência artificial para predição do tempo de banho no leito em Unidades de Terapia Intensiva

ABSTRACT Objectives: to assess the predictive performance of different artificial intelligence algorithms to estimate bed bath execution time in critically ill patients. Methods: a methodological study, which used artificial intelligence algorithms to predict bed bath time in critically ill patients. The results of multiple regression models, multilayer perceptron neural networks and radial basis function, decision tree and random forest were analyzed. Results: among the models assessed, the neural network model with a radial basis function, containing 13 neurons in the hidden layer, presented the best predictive performance to estimate the bed bath execution time. In data validation, the squared correlation between the predicted values and the original values was 62.3%. Conclusions: the neural network model with radial basis function showed better predictive performance to estimate bed bath execution time in critically ill patients.

RESUMEN Objetivos: evaluar el rendimiento predictivo de diferentes algoritmos de inteligencia artificial para estimar el tiempo de ejecución del baño en cama en pacientes críticos. Métodos: estudio metodológico, que utilizó algoritmos de inteligencia artificial para predecir el tiempo de baño en cama en pacientes críticos. Se analizaron los resultados de modelos de regresión múltiple, redes neuronales perceptrón multicapa y función de base radial, árbol de decisión y random forest. Resultados: entre los modelos evaluados, el modelo de red neuronal con función de base radial, que contiene 13 neuronas en la capa oculta, presentó el mejor desempeño predictivo para estimar el tiempo de ejecución del baño en cama. En la validación de datos, la correlación al cuadrado entre los valores predichos y los valores originales fue del 62,3%. Conclusiones: el modelo de red neuronal con función de base radial mostró mejor rendimiento predictivo para estimar el tiempo de ejecución del baño en cama en pacientes críticos.

RESUMO Objetivos: avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de inteligência artificial para estimar o tempo de execução do banho no leito em pacientes críticos. Métodos: estudo metodológico, que utilizou algoritmos de inteligência artificial para predizer o tempo de banho no leito em pacientes críticos. Foram analisados os resultados dos modelos de regressão múltipla, redes neurais perceptron multicamadas e função de base radial, árvore de decisão e random forest. Resultados: entre os modelos avaliados, o modelo de rede neural com função de base radial, contendo 13 neurônios na camada oculta, apresentou melhor performance preditiva para estimar o tempo de execução do banho no leito. Na validação dos dados, o quadrado da correlação entre os valores preditos e os valores originais foi de 62,3%. Conclusões: o modelo de rede neural com função de base radial apresentou melhor performance preditiva para estimar o tempo de execução do banho no leito em pacientes críticos.

As redes vivas na produção do cuidado com o usuário na centralidade do tratamento para tuberculose multidroga resistente / Las redes vivas en la producción del cuidado con el usuario en la centralidad del tratamiento para la tuberculosis multidrogo resistente / Live networks in care production with the user at the center of the treatment for multidrugresistant tuberculosis

Vivenciamos a trajetória de uma usuária-guia no tratamento para tuberculose multidroga resistente (TB-MDR). As narrativas das redes vivas na produção de cuidado apontam para os seguintes itens: 1) cuidar no ato de viver: suplantar os estigmas e cultivar vínculos que ajudem a superar os discursos fomentados pelo medo, preconceitos, exclusão e invisibilidade dos sujeitos; 2) redes vivas de cuidado: os entremeios da norma; e 3) as interfaces de atenção usuário-trabalhador da saúde: como desmistificar o julgamento dos trabalhadores da saúde, que, subordinados a protocolos limitantes, muitas vezes estigmatizam o usuário como "abandonador de tratamento"?. A usuária-guia vislumbrou que cuidar é se desterritorializar, é colocar os desejos como potência para transformação, saindo do modus operandi rumo à criatividade, tendo o usuário no centro do processo. (AU)

Presenciamos la trayectoria de una usuaria-guía en el tratamiento para tuberculosis multidrogo resistente (TB-MDR). Las narrativas de las Redes Vivas en la producción de cuidado señalan: 1) cuidar en el acto de vivir: suplantar los estigmas y cultivar vínculos que ayuden a superar los discursos fomentados por el miedo, prejuicios, exclusión e invisibilidad de los sujetos. 2) Redes Vivas de cuidado: los entresijos de la norma y 3) las interfaces de atención usuario-trabajador de la salud: ¿cómo desmistificar el juicio de los trabajadores de la salud quienes, subordinados a protocolos limitantes, muchas veces estigmatizan al usuario como "abandonador de tratamiento"? La usuaria-guía vislumbró que cuidar es desterritorializarse, es colocar los deseos como potencia para trasformación, saliendo del modus operandi rumbo a la creatividad, colocando al usuario en el centro del proceso. (AU)

We followed the trajectory of a guiding user undergoing treatment for multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB). The narratives of Live Networks in care production showed: 1) Caring in the act of living: Overcoming stigmas and cultivating bonds that help overcome discourses fostered by fear, prejudice, exclusion and invisibility of subjects; 2) Live Networks of care: The in-betweens of the norm; and 3) Interfaces of user-health worker care: How can we demystify the judgment of health workers who, subordinated to limiting protocols, often stigmatize the user as someone who "abandons the treatment"? The guiding user perceived that caring means deterritorializing oneself, expressing one's desires as power for transformation, and leaving the modus operandi towards creativity, with the user at the center of the process. (AU)

Performance analysis of pretrained convolutional neural network models for ophthalmological disease classification / Análise de desempenho de modelos de rede neural convolucional pré-treinados para classificação de doenças oftalmológicas

ABSTRACT Purpose: This study aimed to evaluate the classification performance of pretrained convolutional neural network models or architectures using fundus image dataset containing eight disease labels. Methods: A publicly available ocular disease intelligent recognition database has been used for the diagnosis of eight diseases. This ocular disease intelligent recognition database has a total of 10,000 fundus images from both eyes of 5,000 patients for the following eight diseases: healthy, diabetic retinopathy, glaucoma, cataract, age-related macular degeneration, hypertension, myopia, and others. Ocular disease classification performances were investigated by constructing three pretrained convolutional neural network architectures including VGG16, Inceptionv3, and ResNet50 models with adaptive moment optimizer. These models were implemented in Google Colab, which made the task straight-forward without spending hours installing the environment and supporting libraries. To evaluate the effectiveness of the models, the dataset was divided into 70%, 10%, and 20% for training, validation, and testing, respectively. For each classification, the training images were augmented to 10,000 fundus images. Results: ResNet50 achieved an accuracy of 97.1%; sensitivity, 78.5%; specificity, 98.5%; and precision, 79.7%, and had the best area under the curve and final score to classify cataract (area under the curve = 0.964, final score = 0.903). By contrast, VGG16 achieved an accuracy of 96.2%; sensitivity, 56.9%; specificity, 99.2%; precision, 84.1%; area under the curve, 0.949; and final score, 0.857. Conclusions: These results demonstrate the ability of the pretrained convolutional neural network architectures to identify ophthalmological diseases from fundus images. ResNet50 can be a good architecture to solve problems in disease detection and classification of glaucoma, cataract, hypertension, and myopia; Inceptionv3 for age-related macular degeneration, and other disease; and VGG16 for normal and diabetic retinopathy.

RESUMO Objetivo: Avaliar o desempenho de classificação de modelos ou arquiteturas de rede neural convolucional pré--treinadas usando um conjunto de dados de imagem de fundo de olho contendo oito rótulos de doenças diferentes. Métodos: Neste artigo, o conjunto de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares publicamente disponível foi usado para o diagnóstico de oito rótulos de doenças diferentes. O banco de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares tem um total de 10.000 imagens de fundo de olho de ambos os olhos de 5.000 pacientes para oito categorias que contêm rótulos saudáveis, retinopatia diabética, glaucoma, catarata, degeneração macular relacionada à idade, hipertensão, miopia, outros. Investigamos o desempenho da classificação de doenças oculares construindo três arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas diferentes, incluindo os modelos VGG16, Inceptionv3 e ResNet50 com otimizador de Momento Adaptativo. Esses modelos foram implementados no Google Colab o que facilitou a tarefa sem gastar horas instalando o ambiente e suportando bibliotecas. Para avaliar a eficácia dos modelos, o conjunto de dados é dividido em 70% para treinamento, 10% para validação e os 20% restantes utilizados para teste. As imagens de treinamento foram expandidas para 10.000 imagens de fundo de olho para cada tal. Resultados: Observou-se que o modelo ResNet50 alcançou acurácia de 97,1%, sensibilidade de 78,5%, especificidade de 98,5% e precisão de 79,7% e teve a melhor área sob a curva e pontuação final para classificar a categoria da catarata (área sob a curva=0,964, final=0,903). Em contraste, o modelo VGG16 alcançou uma precisão de 96,2%, sensibilidade de 56,9%, especificidade de 99,2% e precisão de 84,1%, área sob a curva 0,949 e pontuação final de 0,857. Conclusão: Esses resultados demonstram a capacidade das arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas em identificar doenças oftalmológicas a partir de imagens de fundo de olho. ResNet50 pode ser uma boa solução para resolver problemas na detecção e classificação de doenças como glaucoma, catarata, hipertensão e miopia; Inceptionv3 para degeneração macular relacionada à idade e outras doenças; e VGG16 para retinopatia normal e diabética.

Machine learning in predicting severe acute respiratory infection outbreaks / Aprendizado de máquina na previsão de surtos de síndrome respiratória aguda grave / Aprendizaje automático en la predicción de brotes de síndrome respiratorio agudo grave

Abstract: Severe acute respiratory infection (SARI) outbreaks occur annually, with seasonal peaks varying among geographic regions. Case notification is important to prepare healthcare networks for patient attendance and hospitalization. Thus, health managers need adequate resource planning tools for SARI seasons. This study aims to predict SARI outbreaks based on models generated with machine learning using SARI hospitalization notification data. In this study, data from the reporting of SARI hospitalization cases in Brazil from 2013 to 2020 were used, excluding SARI cases caused by COVID-19. These data were prepared to feed a neural network configured to generate predictive models for time series. The neural network was implemented with a pipeline tool. Models were generated for the five Brazilian regions and validated for different years of SARI outbreaks. By using neural networks, it was possible to generate predictive models for SARI peaks, volume of cases per season, and for the beginning of the pre-epidemic period, with good weekly incidence correlation (R2 = 0.97; 95%CI: 0.95-0.98, for the 2019 season in the Southeastern Brazil). The predictive models achieved a good prediction of the volume of reported cases of SARI; accordingly, 9,936 cases were observed in 2019 in Southern Brazil, and the prediction made by the models showed a median of 9,405 (95%CI: 9,105-9,738). The identification of the period of occurrence of a SARI outbreak is possible using predictive models generated with neural networks and algorithms that employ time series.

Resumo: Surtos de síndrome respiratória aguda grave (SRAG) ocorrem anualmente, com picos sazonais variando entre regiões geográficas. A notificação dos casos é importante para preparar as redes de atenção à saúde para o atendimento e internação dos pacientes. Portanto, os gestores de saúde precisam ter ferramentas adequadas de planejamento de recursos para as temporadas de SRAG. Este estudo tem como objetivo prever surtos de SRAG com base em modelos gerados com aprendizado de máquina usando dados de internação por SRAG. Foram incluídos dados sobre casos de hospitalização por SRAG no Brasil de 2013 a 2020, excluindo os casos causados pela COVID-19. Estes dados foram preparados para alimentar uma rede neural configurada para gerar modelos preditivos para séries temporais. A rede neural foi implementada com uma ferramenta de pipeline. Os modelos foram gerados para as cinco regiões brasileiras e validados para diferentes anos de surtos de SRAG. Com o uso de redes neurais, foi possível gerar modelos preditivos para picos de SRAG, volume de casos por temporada e para o início do período pré-epidêmico, com boa correlação de incidência semanal (R2 = 0,97; IC95%: 0,95-0,98, para a temporada de 2019 na Região Sudeste). Os modelos preditivos obtiveram uma boa previsão do volume de casos notificados de SRAG; dessa forma, foram observados 9.936 casos em 2019 na Região Sul, e a previsão feita pelos modelos mostrou uma mediana de 9.405 (IC95%: 9.105-9.738). A identificação do período de ocorrência de um surto de SRAG é possível por meio de modelos preditivos gerados com o uso de redes neurais e algoritmos que aplicam séries temporais.

Resumen: Brotes de síndrome respiratorio agudo grave (SRAG) ocurren todos los años, con picos estacionales que varían entre regiones geográficas. La notificación de los casos es importante para preparar las redes de atención a la salud para el cuidado y hospitalización de los pacientes. Por lo tanto, los gestores de salud deben tener herramientas adecuadas de planificación de recursos para las temporadas de SRAG. Este estudio tiene el objetivo de predecir brotes de SRAG con base en modelos generados con aprendizaje automático utilizando datos de hospitalización por SRAG. Se incluyeron datos sobre casos de hospitalización por SRAG en Brasil desde 2013 hasta 2020, salvo los casos causados por la COVID-19. Se prepararon estos datos para alimentar una red neural configurada para generar modelos predictivos para series temporales. Se implementó la red neural con una herramienta de canalización. Se generaron los modelos para las cinco regiones brasileñas y se validaron para diferentes años de brotes de SRAG. Con el uso de redes neurales, se pudo generar modelos predictivos para los picos de SRAG, el volumen de casos por temporada y para el inicio del periodo pre-epidémico, con una buena correlación de incidencia semanal (R2 = 0,97; IC95%: 0,95-0,98, para la temporada de 2019 en la Región Sudeste). Los modelos predictivos tuvieron una buena predicción del volumen de casos notificados de SRAG; así, se observaron 9.936 casos en 2019 en la Región Sur, y la predicción de los modelos mostró una mediana de 9.405 (IC95%: 9.105-9.738). La identificación del periodo de ocurrencia de un brote de SRAG es posible a través de modelos predictivos generados con el uso de redes neurales y algoritmos que aplican series temporales.

Sobre ativismos e conhecimentos: a experiência de associações canábicas no Brasil / On activism and knowledge: the experience of cannabis associations in Brazil

Resumo O surgimento de associações civis em prol da cannabis se iniciou na década de 2010. Diante da inércia do Estado, essas organizações têm atuado no acolhimento, apoio, informação, capacitação e facilitação do acesso de pacientes e familiares a medicamento produzido à base de maconha, substância proibida no Brasil. Este estudo visa analisar como o ativismo canábico promovido pelas associações brasileiras se fundamenta em conhecimentos científicos ou adquiridos pela vivência dos associados. A metodologia englobou entrevistas com participantes das associações ACuCa, Ama+me e Apepi e análise de conteúdo dos perfis dessas instituições no Instagram. Verificou-se que o ativismo canábico no Instagram apresenta semelhanças com aquele praticado presencialmente, no entanto, o ativismo nas mídias sociais prioriza a divulgação do conhecimento pela informação e capacitação de seus seguidores, tendo o cuidado de tratar o conteúdo para se adequar às diretrizes da plataforma. Além disso, as principais linhas de atuação do associativismo canábico (acolhimento e distribuição de óleos medicinais) aparecem de forma velada nas publicações, sendo que em sua maioria ocorrem em conversas privadas nos meios de comunicação com as associações.

Abstract The emergence of civil associations in favor of cannabis began in the 2010s. Faced with the inertia of the State, these organizations have acted in the reception, support, information, training, and facilitation of access for patients and their families to the medicine produced from marijuana, a prohibited substance in Brazil. This study aims to analyze how cannabis activism promoted by Brazilian associations is based on scientific knowledge or knowledge acquired through the experience of members. The methodology included interviews with participants from the ACuCa, Ama+me, and Apepi associations, as well as the Content Analysis of the profiles of these institutions on Instagram. It was found that cannabis activism on Instagram is similar to that practiced in person; however, activism on social media prioritizes the dissemination of knowledge through information and training of its followers, being careful to treat the content in order to suit the guidelines of the platform. In addition, the main lines of action of cannabis associations (reception and distribution of medicinal oils) appear in a veiled way in the publications, most of which occur through private conversations in the media with the associations.

Ai based motion analysis software for sport and physical therapy assessment / Software de análisis de movimiento basado en ia para la evaluación del deporte y la fisioterapia / Software de análise de movimento baseado em ia para avaliação de esporte e fisioterapia

ABSTRACT Introduction: As the World Health Organization declared the novel coronavirus as a pandemic in March 2020, physical therapy is more difficult to execute, and social distancing is mandatory in the healthcare sector. Objective: In physical therapy, an online video analysis software that provides real-time graphic and numerical information about the patient's movement executions without direct personal contact would mean a significant improvement in eHealth treatment. Methods: We have developed a software layer on top of OpenPose human body position estimation software that can extract the time series of angles of arbitrary body parts using the output coordinates from OpenPose processing the data recorded by two cameras simultaneously. To validate the procedure of determining the joint angles using the Openpose software we have used the Kinovea software. Results: The comparison of the determined maximal knee angle in our and the Kinovea software, which is widely used in biomechanical measurements, was not significantly different (2.03±1.06°, p<0.05) Conclusion: This indicates, that the developed software can calculate the appropriate joint angles with the accuracy that physiotherapy treatments require. As, to our knowledge no such software yet exists, with the help of this software development, therapists could control and correct the exercises in real-time, and also from a distance, and physical therapy effectiveness could be increased. Level of Evidence II; Experimental, comparative.

RESUMEN Introducción: Como la Organización Mundial de la Salud declaró el nuevo coronavirus como una pandemia en marzo de 2020, la fisioterapia es más difícil de ejecutar, el distanciamiento social es obligatorio en el sector de la salud. Objetivo: En la práctica de fisioterapia un software de análisis de vídeo online que proporcione información gráfica y numérica en tiempo real sobre las ejecuciones de movimiento del paciente sin contacto personal directo supondría una mejora significativa en el tratamiento de la eSalud. Métodos: Fue desarrollado una capa de software sobre el software de estimación de posición del cuerpo humano OpenPose que puede extraer la serie temporal de ángulos de partes arbitrarias del cuerpo utilizando las coordenadas de salida de OpenPose procesando los datos registrados por dos cámaras simultáneamente. Para validar el procedimiento de determinación de los ángulos articulares mediante el software Openpose fue utilizado el software Kinovea. Resultados: La comparación del ángulo máximo de rodilla determinado en nuestro software y Kinovea, que es ampliamente utilizado en mediciones biomecánicas, no fue significativamente diferente (2,03±1,06°, p<0,05). Conclusión: Esto indica que el software desarrollado puede calcular los ángulos articulares adecuados con la precisión que requieren los tratamientos de fisioterapia. Dado que aún no existe dicho software, con la ayuda de este desarrollo de software, los terapeutas podrían controlar y corregir los ejercicios en tiempo real, y también a distancia, y se podría aumentar la eficacia de la fisioterapia. Nivel de Evidencia II; Experimental, comparativo.

RESUMO Introdução: Como a Organização Mundial da Saúde declarou o novo coronavírus como pandemia em março de 2020, a fisioterapia é mais difícil de executar, o distanciamento social é obrigatório no setor de saúde. Objetivo: Na prática da fisioterapia, um software de análise de vídeo online que fornece informações gráficas e numéricas em tempo real sobre as execuções de movimento do paciente sem contato pessoal direto significaria uma melhora significativa no tratamento eHealth. Métodos: Desenvolveu-se uma camada de software em cima do software de estimativa de posição do corpo humano OpenPose que pode extrair as séries temporais de ângulos de partes do corpo arbitrárias usando as coordenadas de saída do OpenPose processando os dados gravados por duas câmeras simultaneamente. Para validar o procedimento de determinação dos ângulos articulares utilizando o software Openpose utilizou-se o software Kinovea. Resultados: A comparação do ângulo máximo do joelho determinado em nosso e no software Kinovea, amplamente utilizado em medidas biomecânicas, não foi significativamente diferente (2,03±1,06°, p<0,05) Conclusão: Isso indica que o software desenvolvido pode calcular os ângulos articulares adequados com a precisão que os tratamentos de fisioterapia exigem. Como esse software ainda não existe, com a ajuda do desenvolvimento desse software, os terapeutas puderam controlar e corrigir os exercícios em tempo real, e também à distância, aumentando a eficácia da fisioterapia. Nível de Evidência II; Experimental, comparativo.

¡Ey parce! Estoy buscando camello: Cómo las redes de los contactos sociales definen la situación laboral de jóvenes en sectores populares y marginados de Cali

La búsqueda de empleo usando los contactos sociales a pesar de ser una práctica común, en ocasiones no genera los resultados esperados. Con el objetivo de comprobar lo anterior; en este documento se configuran las redes de contactos sociales de un grupo de jóvenes que viven en contextos de marginalidad y violencia de las comunas 1, 14, 16, 18 y 20 de Cali que participaron en el programa denominado Tratamiento Integral a Pandillas - Jóvenes Sin Fronteras (TIP-JSF), un proceso de intervención psicosocial desde una perspectiva integral que promovía la inclusión social. Las redes de contactos sociales halladas a través de una encuesta se caracterizan por ser pequeñas y cerradas, aumentando la probabilidad de que quienes las conforman, presenten el mismo estado laboral: desempleo o informalidad laboral. Es clave, entonces, que las/os jóvenes amplíen sus contactos para que los vinculen con otros que les puedan brindar información de mejores vacantes laborales.

The search for employment using social contacts, despite being a common practice, sometimes does not generate the expected results. In order to verify the above, this paper describes the social contact networks of a group of young people living in contexts of marginality and violence in Cali's communes 1, 14, 16, 18 and 20 who participated in the program called Integral Treatment for Gangs - Youth Without Borders (TIP-JSF), a process of psychosocial intervention from an integral perspective that promoted social inclusion. The social networks found through a survey are characterized by being small and closed, increasing the likelihood that those who make up these networks have the same employment status: unemployment or informal employment. It is essential for young people to expand their contacts and link them with other contacts that can provide them with information on better job vacancies.

A busca de emprego usando contatos sociais, apesar de ser uma prática comum, às vezes não gera os resultados esperados. Para verificar isso, este artigo descreve as redes de contatos sociais de um grupo de jovens que vivem em contextos de marginalidade e violência nas comunas 1, 14, 16, 18 e 20 de Cali e que participaram do programa chamado Tratamento Integral para Gangues - Jovens Sem Fronteiras (TIP-JSF), um processo de intervenção psicossocial de uma perspectiva holística que promoveu a inclusão social. As redes sociais encontradas por meio de uma pesquisa são caracterizadas por serem pequenas e fechadas, aumentando a probabilidade de que aqueles que as formam tenham a mesma situação de emprego: desemprego ou emprego informal. É fundamental, portanto, que os jovens ampliem seus contatos para conectá-los a outras pessoas que possam lhes fornecer informações sobre melhores vagas de emprego.

La Apropiación Social del Conocimiento y su articulación con la cultura científico-tecnológica desde la perspectiva epistemológica de León Olivé

León Olivé es considerado uno de los filósofos de la ciencia e investigadores contemporáneos más importantes de México e Iberoamérica. Su pensamiento se distingue por las aportaciones realizadas en ámbitos de investigación como: la epistemología y la filosofía de las ciencias, el análisis de las relaciones interculturales y el estudio de las relaciones entre ciencia, tecnología y sociedad. Recurrió al pluralismo como enfoque epistémico para examinar los contextos multiculturales latinoamericanos donde coexisten conocimientos científico-tecnológicos con conocimientos tradicionales; ello le permitió desarrollar una concepción novedosa de la innovación a través de las Redes Sociales de Innovación (RSI). Sustentado en estos argumentos el presente artículo tiene como objetivo analizar la articulación entre las categorías de Apropiación Social del Conocimiento (ASC) y cultura científico-tecnológica desde la perspectiva epistemológica pluralista de dicho autor. El análisis de documentos constituyó el método principal para la reconstrucción sintética del contenido objeto de estudio.

León Olivé is considered one of the most important contemporary philosophers of science and researchers in Mexico and Latin America. His epistemology is distinguished by the contributions made in research areas such as: epistemology and philosophy of science, the analysis of intercultural relations and the study of the relationship between science, technology and society. He resorted to pluralism as an epistemic approach to examine Latin American multicultural contexts, where scientific-technological knowledge coexists with traditional knowledge; this allowed him to develop a novel conception of innovation through Social Innovation Networks (SIN). Based on these arguments, the aim of this article is to analyze the articulation between the categories of Social Appropriation of Knowledge (ASC) and scientific-technological culture from a pluralist epistemological perspective. Document analysis constituted the main method for the synthetic reconstruction of the content under study.

Redes sociales de apoyo formales e informales para la reducción de pobreza del adulto mayor y su familia

Introducción: El aumento en la esperanza de vida se ha convertido en una realidad, en una problemática y en un reto para los países en desarrollo como Colombia, marcado por determinantes sociales dentro de los cuales la población adulta mayor se ve ampliamente afectada. Objetivo: Describir la percepción del adulto mayor y su familia acerca de las redes sociales de apoyo formales e informales, que contribuyen en la reducción de la pobreza. Materiales y métodos: Se realizó un estudio cualitativo con enfoque fenomenológico. Participaron 22 adultos mayores, 3 hombres y 19 mujeres entre los 60 y 89 años, dos cuidadores y un empleado administrativo de la institución en Neiva (Huila). Resultados: Los hallazgos se enmarcaron bajo tres cuatro categorías instauradas previa revisión teórica: precepción de envejecimiento, estructura de las redes sociales de apoyo, dinámica familiar y percepción de redes sociales de apoyo; además, se obtuvieron durante el estudio emergieron tres categorías emergentes: la pobreza más allá del concepto económico, entre lo espiritual y emocional como red de apoyo y la resignificación del trabajo en el adulto mayor como una opción. Conclusiones: Los adultos mayores perciben las redes sociales de apoyo formales e informales como necesarias para su bienestar físico, espiritual y emocional, además, identifican la resignificación del trabajo como una opción de vida desde sus capacidades instrumentales, junto con la espiritualidad, la cual se fortalece a lo largo de sus vidas y al interior de sus familias.

Introduction: The increase in life expectancy has become a reality, a problem, and a challenge for developing countries such as Colombia, marked by social determinants in which the elderly population is largely affected. Objective: Describe the perception of older adults and their families regarding formal and informal social support networks that contribute to poverty reduction. Materials and methods: A qualitative study using a phenomenological approach was conducted. Twenty-two older adults, three men and 19 women, between 60 and 89 years old; two caregivers, and an administrative employee at the institution in Neiva (Huila) participated. Results: The findings were framed under four categories established after a theoretical review: perception of aging, structure of social support networks, family dynamics, and perception of social support networks. Three categories emerged during the study: Poverty beyond the economic concept, between the spiritual and emotional as a support network, and the resignification of work in the elderly as an option. Conclusions: Older adults perceive formal and informal social support networks as something necessary for their physical, spiritual, and emotional well-being. In addition, they identify the resignification of work as a life option based on their instrumental capabilities, along with spirituality, which is strengthened throughout their lives and within their families.

Tomografía fotoacústica y Deep Learning en aplicacionesmédicas

En las últimas décadas, las imágenes fotoacústicas han demostrado su eficacia en el apoyo al diagnóstico de algunas enfermedades, así como en la investigación médica, ya que a través de ellas es posible obtener información del cuerpo humano con características específicas y profundidad de penetración, desde 1 cm hasta 6 cm dependiendo en gran medida del tejido estudiado, además de una buena resolución. Las imágenes fotoacústicas son comparativamente jóvenes y emergentes y prometen mediciones en tiempo real, con procedimientos no invasivos y libres de radiación. Por otro lado, aplicar Deep Learning a imágenes fotoacústicas permite gestionar datos y transformarlos en información útil que genere conocimiento. Estas aplicaciones poseen ventajas únicas que facilitan la aplicación clínica. Se considera que con estas técnicas se pueden proporcionar diagnósticos médicos confiables. Es por eso que el objetivo de este artículo es proporcionar un panorama general de los casos donde se combina el Deep Learning con técnicas fotoacústicas.

In recent decades, photoacoustic imaging has proven its effectiveness in supporting the diagnosis of some diseases as well as in medical research, since through them it is possible to obtain information of the human body with specific characteristics and depth of penetration, from 1 cm to 6 cm depending largely on the tissue studied, in addition to a good resolution. Photoacoustic imaging is comparatively young and emerging and promises real-time measurements, with non-invasive and radiation-free procedures. On the other hand, applying Deep Learning to photoacoustic images allows managing data and transforming them into useful information that generates knowledge. These applications have unique advantages that facilitate clinical application. It may be possible with these techniques to provide reliable medical diagnoses. That is why the aim of this article is to provide an overview of cases combining Deep Learning with photoacoustic techniques.

Contribuições para a mobilização social, comunicação e educação em saúde sobre a doença de Chagas no YouTube ­ percurso e notas sobre o canal Falamos de Chagas / Contributions to social mobilization, communication and health education on Chagas disease on YouTube ­ route and notes on the channel Falamos de Chagas / Aportes a la movilización social, comunicación y educación en salud sobre la enfermedad de Chagas en YouTube ­ trayectoria y notas en el canal Falamos de Chagas

A doença de Chagas crônica afeta seis milhões de pessoas em regiões endêmicas, com 30 mil novos casos anuais ­ logo, espaços de divulgação científica são muito importantes para ofertar informações de qualidade à população. As iniciativas envolvendo o controle da doença de Chagas não podem se limitar às pesquisas com enfoque biológico. Este estudo objetiva apresentar um panorama sobre o processo de construção do canal Falamos de Chagas, no YouTube, sua importância para a comunicação, a informação, a educação em saúde e a mobilização social, bem como refletir sobre a qualidade de uma subamostra de vídeos do canal. Trata-se de um estudo qualitativo, dividido em duas fases: criação do canal e análise qualitativa dos vídeos sobre a doença disponíveis no YouTube. Observamos que existe potencial nas redes sociais, enquanto recurso de comunicação, contudo é preciso cautela, uma vez que se faz necessária a certificação da qualidade do material

Chronic Chagas disease affects six million people in endemic regions, with 30,000 new infected cases an-nually ­ thus, initiatives involving science diffusion are relevant to offer qualified information to the people. Chagas disease control initiatives cannot be limited to the level of biological focused research. This study aims to present an overview of the construction process of the YouTube channel Falando de Chagas, its importance for communication, information, health education and social mobilization, as well as to reflect on the quality of a subsample of videos present in the channel. Qualitative in nature, the study was divided into two stages: construction of the channel and qualitative analysis of videos about the disease available on YouTube. We observed that there is potential for social networks as communication resources, but caution is needed in their use, since the quality of the material needs certification

La enfermedad de Chagas crónica afecta seis millones de personas en regiones endémicas, con 30.000 nuevos casos anuales ­ los espacios de divulgación científica son muy importantes para ofrecer información a la población. Las iniciativas de control de la enfermedad de Chagas no pueden limitarse al nivel de investigación con enfoque biológico. El estudio tiene como objetivo presentar un panorama del proceso de construcción del canal Falando de Chagas, en YouTube, su importancia para la comunicación, información, educación en salud y movilización social, así como reflexionar sobre la calidad de una submuestra de videos presentes en la canal. De naturaleza cualitativa, el estudio se dividió en dos fases: construcción del canal y análisis cualitativo de videos sobre la enfermedad disponibles en YouTube. Observamos que existe potencial para las redes sociales como recurso de comunicación, sin embargo, se requiere cautela en su uso, ya que se requiere certificar la calidad del material

Os Fenômenos de Massa e as Redes Sociais no Contexto Político Brasileiro: Uma Leitura Psicanalítica / Mass Phenomena and Social Networks in the Brazilian Political Context: A Psychoanalytic Reading / Fenómenos de Masas y Redes Sociales en el Contexto Político Brasileño: Una Lectura Psicoanalítica

O presente artigo tem como objetivo analisar os movimentos de massa contemporâneos presentes no cenário político brasileiro nos anos de 2013 e 2015, assim como seus efeitos no laço social, a partir das contribuições da psicanálise, valendo-se, em especial, dos textos clássicos de Freud que tratam sobre as massas e o mal-estar na cultura e das elaborações lacanianas sobre os discursos que sustentam o laço social. Com isso, busca-se levantar algumas hipóteses e refletir acerca do fenômeno de formação de massas na atualidade, onde se destaca a mais potente ferramenta de mobilização política contemporânea: as redes sociais. Atualmente, avolumam-se os exemplos no Brasil e no mundo de manifestações convocadas pelas redes sociais, com seu poder de propagação e disseminação de informação e desinformação. Nos últimos dez anos, o que colhemos é a intensificação e complexificação desses processos, conforme avança o "poder" das redes sociais e a forma como ela vem se estabelecendo em nossas sociedades. Na copulação entre ciência e capitalismo observada nas redes, os algoritmos respondem e operam de acordo com os interesses do mercado, manipulando as subjetividades.

This article aims to analyze the contemporary mass movements present on the Brazilian political scenario in the years 2013 and 2015, as well as their effects on the social bond, based on the contributions of psychoanalysis, using, in particular, Freud's classic texts that deal with the masses, civilization and its discontents and the lacanian elaborations on the discourses that sustain the social bond. With this, we seek to raise some hypotheses and reflect on the phenomenon of mass formation today, where the most powerful tool of contemporary political mobilization stands out: the social networks. Currently, examples in Brazil and around the world of demonstrations convened by social networks, with their power to propagate and disseminate information and misinformation, are growing. In the last ten years, what we have seen is the intensification and complexity of these processes, as the "power" of social networks advances and the way in which it has been establishing itself in our societies. In the copulation between science and capitalism observed in the networks, the algorithms respond and operate according to the interests of the market, manipulating subjectivities.

Este artículo tiene como objetivo analizar los movimientos de masas contemporáneos presentes en el escenario político brasileño en los años 2013 y 2015, así como sus efectos en el lazo social, a partir de las contribuciones del psicoanálisis, utilizando, en particular, de los textos clásicos de Freud que tratan sobre las masas y el malestar en la cultura y las elaboraciones lacanianas sobre los discursos que sustentan el lazo social. Con ello, buscamos plantear algunas hipótesis y reflexionar sobre el fenómeno de la formación de masas en la actualidad, donde se destaca la herramienta más poderosa de la movilización política contemporánea: las redes sociales. Actualmente, crecen los ejemplos en Brasil y en el mundo de manifestaciones convocadas por las redes sociales, con su poder de propagar y difundir información y desinformación. En los últimos diez años lo que hemos visto es la intensificación y complejidad de estos procesos, a medida que avanza el "poder" de las redes sociales y la forma en que se ha ido instalando en nuestras sociedades. En la cópula entre ciencia y capitalismo observada en las redes, los algoritmos responden y operan de acuerdo a los intereses del mercado, manipulando subjetividades.

Rasgos funcionales de frutos con importancia particular para los dispersores de semillas en el bosque seco tropical

Introducción: La frugivoría es un proceso ecológico determinante para la estructuración y regeneración de los bosques. En los trópicos, donde la diversidad de plantas y animales frugívoros es alta, las relaciones interespecíficas son complejas y requieren estudio. Objetivo: Identificar las especies de plantas ecológicamente importantes en dos redes de interacción, y el papel de los rasgos funcionales de los frutos en esas interacciones en un bosque seco. Métodos: Recolectamos 10 frutos por planta de 10 plantas de cada especie de interés en un bosque seco colombiano, calculamos el índice de importancia de las plantas a partir de la relevancia de aves y mamíferos frugívoros en la estructura de las redes. Esta relevancia se relaciona directamente con el potencial del animal como dispersor efectivo de semillas. Utilizamos modelos lineales generalizados para estimar el tamaño, color, estrato, y tipo de pulpa, en el índice. Resultados: Las plantas más importantes son especies de los géneros Miconia, Ficus, Cecropia, Bursera, Casearia y Trichilia, también identificadas como recursos importantes para los frugívoros de los trópicos en otros estudios. Las plantas con frutos carnosos, rojos y de menor tamaño son los mejores para dispersores de semillas. El índice de importancia de las plantas tiene alta variación; esto sugiere que un conjunto de especies frugívoras beneficiadas por cada especie de planta tiene una contribución diferenciada en procesos ecológicos derivados de la dispersión de semillas. Conclusiones: Programas de restauración para este tipo de bosque tropical seco debería incluir una variedad de plantas, incluyendo especies con frutos pequeños, rojos y carnosos.

Introduction: Frugivory is a pivotal ecological process for the structure and regeneration of forests. In the tropics, where the diversity of plants and frugivorous animals is high, interspecific relationships in the interaction networks are complex and need study. Objective: To identify ecologically important plant species in two interaction networks, and the role of functional fruit traits in those interactions in a dry forest. Methods: We collected 10 fruits per plant from 10 plants of each species of interest in a Colombian dry forest, we calculated the Plant Importance Index based on the bird and mammal frugivores relevance for network structure. This relevance is directly related to the animal's potential as effective seed dispersers. We used generalized linear models to estimate the effect of fruit size, color, stratum, and type of pulp, on the index. Results: The most important plants are species of the genera Miconia, Ficus, Cecropia, Bursera, Casearia and Trichilia, also identified as important resources for tropical frugivores in other studies. Plants with small, red, and fleshy fruits are the best for seed dispersers. The plant importance index has a high variation; this suggests that the set of frugivore species benefited by each plant species has a differential contribution to the ecological processes derived from seed dispersal. Conclusions: Restoration programs for this kind of tropical dry forest should include a variety of plants, including species with small, red, and fleshy fruits.

Redes sociais virtuais, satisfação corporal e práticas corporais: um estudo com jovens adultos / Virtual social networks, body satisfaction and body practices: a study with young adults

Trata-se de uma pesquisa realizada a partir de uma perspectiva psicossocial, que buscou relacionar a satisfação corporal de jovens adultos com suas práticas corporais e o uso que fazem de redes sociais virtuais. Participaram do estudo 207 jovens, que responderam um questionário online autoaplicado, cujas respostas foram tratadas com estatística descritiva e inferencial. Os resultados indicaram que a satisfação corporal é mais presente entre os praticantes de atividades físicas, e, em contrapartida, observou-se menor satisfação corporal entre os participantes mais aderentes a dietas e cirurgias plásticas estéticas. Algumas práticas corporais encontraram associação estatística significativa com o uso das redes sociais virtuais: praticantes de atividade física as acessam por menor tempo diário e visualizam conteúdos alusivos à saúde; dietas e cirurgias plásticas estão associadas ao maior acesso a conteúdos de influenciadores digitais. Assim, a satisfação corporal e a forma como jovens utilizam redes sociais virtuais podem ter influência sobre suas práticas corporais.

This was a study conducted from a psychosocial perspective, which sought to relate the body satisfaction of young adults with their body practices and the use they make of virtual social networks. Participants were 207 young people who answered a self-administered online questionnaire, whose responses were treated using descriptive and inferential statistics. Body satisfaction was more present among practitioners of physical activities, and, on the other hand, low body satisfaction was observed among participants more adherent to diets and aesthetic plastic surgeries. Some bodily practices were significantly associated with the use of virtual social networks: practitioners of physical activity access them for less time daily and view content alluding to health; diets and plastic surgery are associated with greater access to content from digital influencers. Thus, body satisfaction and the way young people use virtual social networks can influence their body practices.

Development of a convolutional neural network for diagnosing osteoarthritis, trained with knee radiographs from the ELSA-Brasil Musculoskeletal / Desenvolvimento de rede neural convolucional para o diagnóstico radiográfico de osteoartrite dos joelhos no ELSA-Brasil Musculoesquelético

Abstract Objective: To develop a convolutional neural network (CNN) model, trained with the Brazilian "Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto Musculoesquelético" (ELSA-Brasil MSK, Longitudinal Study of Adult Health, Musculoskeletal) baseline radiographic examinations, for the automated classification of knee osteoarthritis. Materials and Methods: This was a cross-sectional study carried out with 5,660 baseline posteroanterior knee radiographs from the ELSA-Brasil MSK database (5,660 baseline posteroanterior knee radiographs). The examinations were interpreted by a radiologist with specific training, and the calibration was as established previously. Results: The CNN presented an area under the receiver operating characteristic curve of 0.866 (95% CI: 0.842-0.882). The model can be optimized to achieve, not simultaneously, maximum values of 0.907 for accuracy, 0.938 for sensitivity, and 0.994 for specificity. Conclusion: The proposed CNN can be used as a screening tool, reducing the total number of examinations evaluated by the radiologists of the study, and as a double-reading tool, contributing to the reduction of possible interpretation errors.

Resumo Objetivo: Desenvolver um modelo computacional - rede neural convolucional (RNC) - treinado com radiografias da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto Musculoesquelético (ELSA-Brasil Musculoesquelético), para a classificação automática de osteoartrite dos joelhos. Materiais e Métodos: Trata-se de um estudo transversal abrangendo todos os exames da linha de base do ELSA-Brasil Musculoesquelético (5.660 radiografias dos joelhos em incidência posteroanterior). Os exames foram interpretados por médico radiologista com treinamento específico e calibração previamente publicada. Resultados: A RNC desenvolvida apresentou área sob a curva característica de operação do receptor de 0,866 (IC 95%: 0,842-0,882). O modelo pode ser calibrado para alcançar, não simultaneamente, valores máximos de 0,907 para acurácia, 0,938 para sensibilidade e 0,994 para especificidade. Conclusão: A RNC desenvolvida pode ser utilizada como ferramenta de triagem, reduzindo o número total de exames avaliados pelos radiologistas do estudo, e/ou como ferramenta de segunda leitura, contribuindo com a redução de possíveis erros de interpretação.

Compreensão dos usuários sobre os níveis de atenção à saúde com enfoque na atenção primária à saúde / Users' understanding of health care levels with a focus on primary health care

Objetivo: analisar a compreensão dos usuários sobre os níveis de atenção à saúde com enfoque na atenção primária à saúde. Método: estudo de quantitativo, com delineamento transversal, exploratório e descritivo realizado no Hospital Municipal e Unidade Básica de Saúde localizados no município de Arandu/SP, no período de 15 a 31 de outubro de 2021. Resultados: idade média foi de 31 a 59 anos com 54,71%, sexo feminino com representatividade de 92,45%, 39,62% possuíam o ensino médio e 71,69% religião católica. A ocupação prevalente foi do lar e aposentado com 13,20%. 60,37% não apresentam morbidades, 81,13% procuram o hospital para atendimento, 81% destacou a escuta qualificada das demandas pelo hospital e 83% afirmaram que o agendamento no Centro de Saúde é difícil de conseguir. Conclusão: a construção de políticas públicas e ampliação dos serviços de assistência primária à saúde são a melhor estratégia para garantir a sustentabilidade dos sistemas de saúde.(AU)

Objective: to analyze users' understanding of health care levels with a focus on primary health care. Method: a basic, exploratory and descriptive study carried out at the Municipal Hospital and Health Unit carried out in the municipality of Arandu/SP1, from 15 to 31 of 2020. Results: mean age was 31 to 59 years with54.71%, female sex, representing 92.45%, 39.62% had high school and 71.69% were Catholic. The predominant occupation was housewives and retired with 13.20%. 60.37% do not have morbidities 81.13% and demand 8 the hospital for care, 1% highlighted to respect the demands by the hospital 83% said scheduling at the Health Center is difficult to achieve. Conclusion: the construction of public policies and health care services guaranteed to the best health strategy to guarantee the maintenance of health systems.(AU)

Objetivo: analizar la comprensión de los usuarios sobre los niveles de atención de salud con enfoque en la atención primaria de salud. Método: estudio cuantitativo, transversal, exploratorio y descriptivo realizado en el Hospital Municipal y Unidad Básica de Salud localizados en el municipio de Arandu/SP, del 15 al 31 de octubre de 2021. Resultados: la edad media fue de 31 a 59 años con 54,71%, sexo femenino con una representatividad de 92,45%, 39,62% tenían enseñanza media y 71,69% religión católica. La ocupación prevalente fue doméstica y jubilado con 13,20%. El 60,37% no tenían morbilidades, el 81,13% buscaban el hospital para ser atendidos, el 81% destacaron la escucha calificada de las demandas por el hospital y el 83% afirmaron que la programación en el Centro de Salud es difícil de conseguir. Conclusión: la construcción de políticas públicas y la ampliación de los servicios de atención primaria son la mejor estrategia para garantizar la sostenibilidad de los sistemas de salud.(AU)

Trabalho remoto e uso de redes sociais como instrumentos de extensão e aprendizagem durante a pandemia de COVID-19 / Remote work and the use of social networks as extension and learning tools during the COVID-19 pandemic

Objetivo: Descrever a experiência do uso de redes sociais como instrumentos em ações de educação em saúde, promoção e prevenção durante a pandemia de COVID-19. Metodologia: Trata-se de um estudo descritivo realizado no projeto de extensão "Sustentabilidade do PET-SAÚDE Interprofissionalidade" dando continuidade às ações interventivas do curso de Odontologia da Universidade Federal de Juiz de Fora, campus Governador Valadares-MG, que realizou ações de promoção de saúde em atenção primária entre abril de 2020 e junho de 2021. O projeto teve a participação de 4 discentes e 2 docentes do curso de Odontologia da UFJF/GV com parceria da Secretaria Municipal de Saúde de Governador Valadares-MG. As ações foram desenvolvidas pelos discentes, os quais dividiram o processo em nove etapas. As atividades foram veiculadas pelas redes sociais sob o título "Vida Saudável e Autocuidado: PET-Saúde Interprofissionalidade UFJF/GV". Resultados: Foram realizadas 37 postagens com abordagem de 33 assuntos, alguns temas foram divididos entre partes 1 e 2, para melhor enfoque das comunicações. Obtivemos na rede social Instagram um total de 175 seguidores que acompanhavam as publicações feitas semanalmente. Os materiais produzidos também foram postados em formato de vídeo no Youtube e compartilhados no Facebook, visando aumentar a interação com os seguidores, somando 642 visualizações. As postagens atingiram o total de 1510 curtidas nas páginas do projeto. Conclusão: As redes sociais demostraram ser inovadoras na disseminação de informação para a população, alcançando a troca de saberes, no processo ensino-aprendizagem em tempos de pandemia, possibilitando o desenvolvimento de competências necessárias para a formação profissional.(AU)

Objective: To describe the experience of using social networks as instruments in health education, promotion and prevention actions during the COVID-19 pandemic. Methodology: This is a descriptive study carried out in the extension project "Sustainability of PET-SAÚDE Interprofissionalidade", continuing the interventional actions of the Dentistry course at the Federal University of Juiz de Fora, Governador Valadares-MG campus, which carried out actions to promote health in primary care between April 2020 and June 2021. The project had the participation of 4 students and 2 professors from the UFJF/GV Dentistry course in partnership with the Municipal Health Department of Governador Valadares-MG. The actions were developed by the students, who divided the process into nine stages. The activities were broadcast on social networks under the title "Healthy Life and Self-Care: PET-Saúde Interprofissionalidade UFJF/GV". Results: 37 posts were made covering 33 subjects, some themes were divided into parts 1 and 2, for a better focus on communications. We obtained a total of 175 followers on the Instagram social network that followed the publications made weekly. The materials produced were also posted in video format on Youtube and shared on Facebook, aiming to increase interaction with followers, totaling 642 views. Posts reached a total of 1510 likes on the project pages. Conclusion: Social networks proved to be innovative in disseminating information to the population, achieving the exchange of knowledge in the teaching-learning process in times of pandemic, enabling the development of skills necessary for professional training. (AU)

Odontologia hospitalar no ambiente digital: o que se pública sobre esta habilitação? / Hospital dentistry in the digital environment: what is published about this qualification?

Objetivo: O objetivo deste trabalho foi caracterizar as publicações sobre odontologia hospitalar disponíveis em páginas da internet e em páginas do Instagram, além de avaliar a qualidade dos conteúdos disponíveis do ponto de vista da evidência científica e do uso de referências. Métodos: Foi realizado um estudo transversal e exploratório. A partir da pesquisa da chave de busca "odontologia hospitalar" foram localizadas páginas do Instagram e da Internet via Google. Resultados: No Instagram foram localizadas 15 páginas que atendiam aos critérios de inclusão, e as últimas 5 publicações foram analisadas (n=75). Para o Google foram avaliados conteúdos que correspondessem à projeto de lei, entre os primeiros 25 resultados da pesquisa, já que se trata dos mais relevantes a partir da marcação do algoritmo. Percebeu-se que o uso de referências não é frequente nem nas publicações do Instagram, tampouco nos conteúdos da Internet. Tal fato é tão importante, que os resultados deste trabalho demonstram essa urgência na mudança de cenário dos conteúdos publicados na rede mundial de computadores. Conclusão: Nesse sentido, os professores e os próprios conselhos podem atuar como bússolas, na orientação da divulgação e consumo de conteúdo aos estudantes e aos profissionais de saúde.(AU)

Aim: The objective of this study was to characterize the publications on hospital dentistry available on websites and Instagram pages, in addition to evaluating the quality of the available content from the point of view of scientific evidence and the use of references. Methods: A cross-sectional and exploratory study was carried out. From the research of the search key "hospital dentistry", Instagram and Internet pages were located via Google. Results: On Instagram, 15 pages that met the inclusion criteria were located, and the last 5 publications were analyzed (n=75). For Google, content that corresponded to the bill was evaluated, among the first 25 search results, since these are the most relevant based on the algorithm's marking. It was noticed that the use of references is not frequent either in Instagram publications or in Internet content. This fact is so important that the results of this work demonstrate this urgency in changing the scenario of content published on the World Wide Web. Conclusion: In this sense, professors and the councils themselves can act as compasses, guiding the dissemination and consumption of content to students and health professionals. (AU)

Artificial intelligence: Its role in dermatopathology

Artificial intelligence (AI), a major frontier in the field of medical research, can potentially lead to a paradigm shift in clinical practice. A type of artificial intelligence system known as convolutional neural network points to the possible utility of deep learning in dermatopathology. Though pathology has been traditionally restricted to microscopes and glass slides, recent advancement in digital pathological imaging has led to a transition making it a potential branch for the implementation of artificial intelligence. The current application of artificial intelligence in dermatopathology is to complement the diagnosis and requires a well-trained dermatopathologist’s guidance for better designing and development of deep learning algorithms. Here we review the recent advances of artificial intelligence in dermatopathology, its applications in disease diagnosis and in research, along with its limitations and future potential

Valoración del uso de redes sociales y otros factores asociados al rendimiento académico de estudiantes del nivel medio de una institución educativa

Introducción: En pandemia SARS-CoV-2 se utilizaron plataformas digitales para enseñanza-aprendizaje, en pos-pandemia posiblemente continuó la adherencia a redes sociales (RS) afectando el rendimiento académico. Objetivos: evaluar asociación del rendimiento académico con factores como uso de RS, aspectos sociodemográficos, actividades no académicas, prácticas alimentarias, motivación personal y fatiga en estudiantes del 1°al 3° curso (nivel medio) del Colegio Defensores del Chaco (Luque-Central). Materiales y Métodos: diseño transversal, correlacional y descriptivo realizado durante primer semestre del 2023 con muestra probabilística de 175 estudiantes, ambos sexos, sanos. Para uso de RS y otros datos se utilizó una encuesta digital auto aplicada previo consentimiento informado. Para rendimiento académico se usó calificación en Lengua y Literatura. Resultados: Edad promedio fue 16?0,9 años. Fueron mujeres 47,4%(n=83); 98,9%(n=173) utilizaba RS. 72% usaba Instagram, WhatsApp 71,4%, TikTok 56,6%, Facebook 13,1% y Twitter 8,6%. 100% utilizaba teléfono móvil para RS. El promedio de calificaciones 3,6 ? 13; 34,9% (n=61) obtuvo calificación 5,22,9% (n=40) 4,12% (n=21) 3; 34%(n=42) 2 y 6,3%(n=11) calificación 1. 40,6%(n=71) usaba RS 1-3 horas/día, 26,3%(n=46) 4-6 horas/día, 20,6%(n=36) ≥7horas/día <1hora/día; sin diferencias de calificaciones según tiempo en RS (Kruskall-Wallis; p=0,64). 3,2 ?1,3DE fue el promedio de calificaciones para varones y 3,9?1,3 DE para mujeres (Student p=0,002). Sin diferencias en calificaciones entre quienes no trabajan y aquellos que si (3,6?1,3DE vs 3,1?1,4DE; Student p=0,05). Como otras actividades recreativas, 43,4%(n=76) realizaba tareas hogareñas, 20%(n=70) actividad física (gimnasio/deportes), 1 estudiante lectura, sin diferencia en calificaciones según actividad física (Student p=0,42). El 64%(n=112) no cumplía recomendaciones de cantidad/día de comidas, 36%(n=63) si lo hacía; sin diferencias en calificaciones (p=0,05) tampoco según motivación (ANOVA p=0,11). 2 (1,1%) refirieron no estar fatigados en aula. Conclusiones: No hubo diferencias en el rendimiento académico según tiempo de acceso a redes sociales, factor laboral, la motivación, frecuencia de alimentación o actividad física. Las mujeres tuvieron mejor rendimiento académico que los varones.

Introduction: During the SARS-CoV-2 pandemic, digital platforms were used for teaching and learning; during the post-pandemic period, continued use of social networks (SN) possibly occurred, affecting academic performance. Objectives: to evaluate the association of academic performance with factors such as SN use, sociodemographic aspects, non-academic activities, eating practices, personal motivation and fatigue in students from 10th to 12th grade (high school) at the Defensores del Chaco School (Luque-Central). Materials and Methods: this was a cross-sectional, correlational and descriptive study carried out during the first semester of 2023 with a probabilistic sample of 175 healthy students of both sexes. For the use of SN and other data, a self-applied digital survey was used with prior informed consent. For academic performance, the grade in Language and Literature was used. Results: Average age was 16±0.9 years. 47.4% (n=83) were women; 98.9% (n=173) used SN. 72% used Instagram®, 71.4% used WhatsApp®, 56.6% TikTok, 13.1% Facebook and 8.6% Twitter. 100% used a mobile phone for SN. The grade point average was 3.6±1.3; 34.9% (n=61) obtained a grade of 5 (highest), 22.9%(n=40) 4, 12%(n=21) 3; 24%(n=42) 2 and 6.3%(n=11) obtained a 1 (lowest). 40.6%(n=71) used SN 1-3 hours/day, 26.3%(n=46) 4- 6 hours/day, 20.6%(n=36) ≥7 hours/day, 12.6%(n=22) <1 hour/day; with no differences in grades observed according to SN time usage (Kruskall-Wallis; p=0.64). 3.2±1.3SD was the average grade for boys and 3.9±1.3 SD for girls (Student' T, p=0.002). No differences in grades between those who do not work and those who do (3.6±1.3SD vs 3.1±1.4SD; Student p=0.05) were observed. As for other recreational activities, 43.4% (n=76) performed household chores, 20% (n=70) physical activity (gym/sports), 1 student reading, with no difference in grades according to physical activity (Student p=0, 42). 64% (n=112) did not meet recommendations for amount/day of meals, 36% (n=63) did, with no differences in grades (p=0.05) observed according to amount/day of meals nor according to motivation (ANOVA p=0.11). 2 (1.1%) reported not being fatigued in the classroom. Conclusions: There were no differences in academic performance according to SN usage time, work, motivation, frequency of eating or physical activity. Girls had a better academic performance than boys.