King Juan Carlos University
Archivo Abierto Institucional de la Universidad Rey Juan CarlosNot a member yet
28087 research outputs found
Sort by
Novel Biomarkers for SARS-CoV-2 Infection: A Systematic Review and Meta-Analysis
No full textCOVID-19, caused by SARS-CoV-2, has posed significant challenge to global healthcare systems, necessitating reliable biomarkers to predict disease severity and mortality. This systematic review and meta-analysis evaluated the prognostic value of novel biomarkers in COVID-19 patients. The aim of this study was to identify and prioritize the most prognostically relevant novel biomarkers associated with COVID-19 outcomes. We conducted a systematic review and meta-analysis of the available evidence. A systematic search of PubMed and Web of Science was performed to identify studies on the COVID-19 biomarkers. Observational studies that compared poor (severe disease/mortality) and good outcomes were included. For continuous measures, standard mean differences (SMDs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Pooled sensitivity, specificity, diagnostic odds ratio (DOR), and summary receiver operating characteristic (SROC) curve analyses for the biomarkers were used. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Of the 2907 screened studies, 38 were included (21 in the meta-analysis). MR-proADM showed higher levels of prediction for poor outcomes (SMD = 1.40, 95% CI: 1.11-1.69; AUC 0.74-0.96; sensitivity, 85%; specificity, 71%). The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) showed a high correlation with disease severity (SMD = 1.07, 95% CI: 0.79-1.35; AUC 0.73-0.98; sensitivity, 86%; specificity, 78%). Increased KL-6 levels were associated with lung injury (SMD = 1.22, 95% CI: 0.24-2.19; AUC 0.85-0.95). Other biomarkers (suPAR, miR-155, Galectin-3) showed promise but lacked sufficient data for pooled analysis. Heterogeneity was observed among the included studies in terms of diagnostic accuracy. These findings indicate that elevated levels of MR-proADM, NLR, and KL-6 are significantly associated with COVID-19 prognostic accuracy to guide patient management. MR-proADM, NLR, and KL-6 levels demonstrated strong prognostic value for COVID-19 severity and mortality. These biomarkers can enhance clinical decision-making
Evaluating the use of large language models in programming courses: a comparative study
No full textArtificial intelligence (AI), particularly large language models like ChatGPT and Copilot, is reshaping programming education by expanding the sources students use for assistance. As these tools become more common, educators face the task of integrating them in ways that enhance learning outcomes.
This pilot study explored the impact of AI tools compared to traditional resources in an undergraduate programming course. Students were divided into two groups to complete coding exercises during a single session. Learning outcomes were assessed through pre- and post-tests, and self-report measures captured students’ self-perceived competence and resource preferences.
Results showed that the AI-assisted group achieved higher learning gains and completed tasks 16% faster on average. These students also reported greater satisfaction and perceived usefulness, with a preference for AI tools over other support resources —although course materials remained the most valued. The findings underscore AI’s potential to enhance programming education when used to assist essential problem-solving skills.Acción financiada por la Universidad Rey Juan Carlos en la convocatoria de Proyectos de Innovación Educativa 2024/2025, con código de proyecto PIE24_012
Novel utterance data augmentation for intent classification using large language models
No full textThis research has been supported by VoxSmart Trading S.L., and grants from Madrid Autonomous Community (Ref: IND2023/TIC-28393) and the Spanish Ministry of Science and Innovation, under the Knowledge Generation Projects
program: XMIDAS (Ref: PID2021-122640OB-100)Data augmentation is a widely used strategy to enhance the predictive power of machine learning (ML) models. This is the case of intent classification problems, where the end goal of a utterance needs to be categorized using text mining techniques. Nevertheless, recent augmentation methods based on general off-the-shelf Large Language Models (LLMs) have room for improvement. They can struggle to effectively capture the nuances associated with domain-specific scenarios. This paper presents a novel utterance augmentation method that uses LLMs and word embedding models to address the issue, particularly in domain-specific problems. The proposed method starts from a given reference set. Then, paraphrases are generated using LLMs to obtain new utterances that are semantically similar to the original ones, but with different word choices and syntax. Next, synonym replacement is accomplished using a previously trained domain-specific word embedding model. This entails the incorporation of relevant vocabulary to a particular topic into the final augmented dataset, effectively capturing the nuances of domain-specific problems. Experiments were conducted to assess the quality of the proposal in two intent classification problems related to financial trading compliance. The proposal has an advantage over many well-known approaches in the first problem, comprising eight reference utterances and 375 challenging examples in general language. In the second problem, with 13 reference utterances and 525 challenging examples in general and financial trading vocabulary, the proposal outperforms the best-analyzed state-of-the-art methods by up to 15%
Positive Affect Moderates Walking's Impact on Depression in Fibromyalgia Patients
No full textEste estudio analiza cómo el afecto positivo modera la relación entre la actividad física (caminar) y los síntomas depresivos en mujeres con fibromialgia. A través de un diseño correlacional transversal con 231 participantes, se aplicaron modelos de mediación moderada para evaluar si caminar reduce el impacto funcional y la depresión, dependiendo del nivel de afecto positivo. Los resultados muestran que caminar se asocia con menor impacto funcional a través de la reducción de síntomas depresivos, pero solo cuando el afecto positivo es medio o alto. El estudio destaca la importancia de fomentar emociones positivas para potenciar los beneficios del ejercicio físico en pacientes con dolor crónico.Background: Depression and pain have a dependent and complex relationship that increase pain-related barriers related to physical activity in patients with chronic pain. Moreover, positive affect and pain acceptance may also contribute to the development of lasting physical and cognitive resources that can support the maintenance of exercise behavior.
Aim: The aim of this study was to examine the impact of psychosocial variables (commitment to physical activity (walking), positive affect) on depression and activity acceptance among patients with Fibromyalgia (FM).
Design: Cross-sectional correlational study.
Method: Commitment to physical activity (walking), positive affect, depression and activity acceptance were evaluated in 132 FM women. Two models were tested to analyze mediation and moderated mediation effects.
Results: The mediating role of depression between walking and activity acceptance was corroborated regarding the subjective measure of walking. The moderated mediation model found that the effect of walking on activity acceptance was mediated by depression at medium (value: .19; ß = 2.50, [95% CI = 1.19/4.05]) and high levels (value: 9.87; ß =4.46, p < .001, [95% CI = 2.34/6.86]) of positive affect. The indirect effect of walking on activity acceptance via depression was stronger in individuals with higher positive affect.
Conclusions: Different levels of positive affect played a contextual role when trying to prevent the effect of depression on activity acceptance in women that walked.
Clinical implications: Positive affect is a key variable to prevent the effects of depression on activity acceptance in FM women that walk with the goal to exercise. Interventions from positive psychology, cognitive behavioural therapy and acceptance and commitment therapy can be very useful in this context
La duración de los convenios colectivos estatutarios
No full textTesis Doctoral leída en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid en 2025.
Directora:
Dra. Dª. María Luisa Molero MarañónMi primer contacto con la disciplina del Derecho del Trabajo, durante mis estudios de
grado, coincidió con la reforma 2012. En ese momento, tuve la oportunidad de asistir a la
Jornada titulada “La Reforma Laboral 2012” celebrada el 21 de noviembre de dicho año
en la Universidad Rey Juan Carlos, donde pude advertir las consecuencias que la Ley
3/2012, de 6 de julio, provocó en el sistema español de negociación colectiva de manos
del profesor Fernando Valdés Dal-Ré. En dicha intervención, el profesor Valdés destacó,
entre otros aspectos, las implicaciones que se podían derivar de la limitación temporal de
la ultraactividad. Desde el principio, este extremo llamó particularmente mi atención lo
que me condujo a iniciar una investigación preliminar sobre la duración de los convenios
colectivos que se materializó en mi trabajo de fin de Máster, tutorizado por la profesora
Molero Marañón. Ese fue el punto de partida que, junto con el aprendizaje del sistema de
fuentes laborales en el que me impliqué intensamente, me condujo a centrar mi primer
trabajo de investigación en el convenio colectivo, que desde un principio integré como
fuente especial y protagonista de la disciplina, y fuente única dentro del panorama jurídico
universal.
Con carácter general, la singularidad del convenio colectivo se justifica frente al resto de
fuentes por su naturaleza híbrida ente norma y contrato. Si bien, existen otras razones que
respaldan dicha calificación, como su nacimiento de un poder autónomo y privado
reconocido a los representantes de los trabajadores y empresarios, la delimitación tan
particular de sus ámbitos de aplicación o, incluso, su propio procedimiento transaccional
de elaboración. Dentro de dichas particularidades, el presente trabajo se centra en el
estudio de uno de los ámbitos de aplicación del convenio colectivo, esto es, el ámbito
temporal que, como el resto de los aspectos señalados, se va a ver impregnado por los
rasgos de esa naturaleza híbrida que le distingue, configurando un régimen jurídico propio
y diferenciado dentro del sistema de fuentes del derecho.
La duración de los convenios colectivos se sitúa en una posición central dentro del sistema
de relaciones laborales y de la negociación colectiva; prueba de ello son las numerosas
reformas que ha sufrido su régimen jurídico a lo largo del casi medio siglo de vida de la
norma estatutaria. Esta especial atención que el legislador ha prestado sobre el elemento
temporal del convenio lo convierte en un tema idóneo para ser objeto de estudio. Y no
sólo por el número de reformas sufridas, sino por su elevada trascendencia que han
provocado importantes y enriquecedoras controversias. En este sentido, se han sucedido
numerosas interpretaciones doctrinales y jurisprudenciales sobre la totalidad de los
aspectos que componen el ciclo vital del convenio, aumentando el interés que despierta,
sin perjuicio de indicar las dificultades que ha implicado en la investigación el continuo
cambio de la normativa objeto de estudio
Nuevos enfoques metaheurísticos para resolver problemas de dominación
No full textTesis Doctoral leída en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid en 2024. Directores: Abraham Duarte Muñoz; Sergio Pérez PelóEn el contexto actual, donde los sistemas complejos, modelados normalmente como redes, son esenciales para numerosas actividades humanas, resulta crucial identificar rápidamente elementos clave dentro de redes de gran tamaño. Los problemas de dominación en grafos modelan situaciones en las que se debe seleccionar un subconjunto mínimo de nodos estratégicos que cubran eficientemente al resto de la red. Este tipo de problemas es relevante en aplicaciones como el despliegue de infraestructuras de telecomunicaciones, redes de sensores, campañas de vacunación o la detección de vulnerabilidades en sistemas informáticos. Resolverlos con eficacia tiene un efecto directo en la eficiencia operativa, la reducción de costes y la resiliencia de los sistemas. Sin embargo, su exigencia computacional, especialmente en variantes complejas, limita el uso de algoritmos exactos en escenarios de gran escala debido al crecimiento exponencial del espacio de búsqueda. Aunque estos métodos garantizan soluciones óptimas, sus altos tiempos de cómputo restringen su aplicabilidad práctica. En contraste, los algoritmos heurísticos permiten explorar el espacio de soluciones de manera eficiente, ofreciendo resultados de alta calidad en tiempos razonables, aunque sin asegurar optimalidad global. Las heurísticas son especialmente valiosas en contextos dinámicos o con recursos limitados, y su flexibilidad permite adaptarse a distintas variantes del problema, considerando múltiples restricciones y objetivos. Así, el desarrollo de métodos heurísticos eficaces para problemas de dominación representa tanto un avance metodológico como una aportación práctica relevante en múltiples dominios donde la toma de decisiones basada en grafos es esencial. El Problema de Dominación en Grafos, un problema NP-difícil, consiste en identificar un subconjunto mínimo de nodos tal que todos los nodos del grafo estén en él o sean adyacentes a alguno de los elementos de ese subconjunto. Sus aplicaciones incluyen la colocación de sensores, el diseño de redes de vigilancia o la optimización de campañas sanitarias. Entre sus variantes destacan
la dominación total, la dominación conexa y la dominación ponderada, que introducen distintas restricciones y objetivos según el contexto.
Estas variantes pueden modelarse como problemas de optimización, donde
el objetivo común es lograr configuraciones eficientes que garanticen una
cobertura efectiva del grafo, minimizando el número de nodos dominantes u
optimizando otros criterios como coste o robustez.
En esta Tesis Doctoral se proponen diversos algoritmos heurísticos para
resolver varias versiones del Problema de Dominación en Grafos. Se han empleado
técnicas como Variable Neighborhood Search (VNS), Iterated Greedy
(IG) y Scatter Search (SS), evaluadas sobre instancias sintéticas y reales, obteniendo
soluciones competitivas frente a los métodos del estado del arte
IN-origen. Tamnougalt
No full textEste trabajo, realizado en Tamnougalt, Marruecos, ha servido de excusa para dirigir nuestra mirada a la arquitectura vernácula y descubrir los fundamentos de la sostenibilidad a través de lo elemental y de la experiencia acumulada de la tradición, que se sustenta en la lógica y en el sentido común. Algo que nunca se debería olvidar. El seminario “Arquitectura en tierra, patrimonio y sostenibilidad”, organizado por los profesores Emili Manrique y Elisa Bailliet, de las Áreas de Proyectos Arquitectónicos y Construcción, y enmarcado dentro de las I Jornadas de Arquitectura Vernácula, junto con la participación de la ONGD Terrachidia, nos aproximó, entre otras muchas cuestiones, a las técnicas constructivas y a las costumbres sociales, aspectos clave en el proyecto arquitectónico
Coevaluación por pares ciegos en asignaturas del área de filosofía moral
No full textAcción financiada por la Universidad Rey Juan Carlos en la convo-catoria de Proyectos de Innovación Educativa 2024/2025, con código de proyecto PIE24_008.Memoria del proyecto de Innovación docente "Coevaluación por pares ciegos utilizando la herramienta taller del aula virtual", convocatoria 2024/202
Memoria Proyecto de Innovación Educativa HERRAMIENTAS DE VANGUARDIA. Cosecha 2024
No full textEl objetivo principal del Proyecto de Innovación Educativa "Herramientas de Vanguardia. Cosecha 2024" es la generación de un ámbito coordinado y colaborativo, en el que participan estudiantes y docentes de las asignaturas involucradas como “agentes vanguardistas”, como medio para la adquisición de competencias y habilidades a través del desarrollo de herramientas de campo, vinculadas a lo experiencial. En este proceso, se pretende optimizar la calidad de la experiencia de aprendizaje, obteniendo un incremento global en los resultados
Competitive intelligence in tourism: charting future directions through bibliometric analysis
No full textPurposeThis study explores the crucial role of competitive intelligence (CI) in the tourism sector's strategic decision-making. CI has significantly transformed the tourism sector through new insights and sophistication in data analysis and strategic planning. The rise in tourism-related competition, due to new destinations, varied tourist preferences and sustainability emphasis, makes competitive intelligence essential for understanding future market trends and making informed strategic choices.Design/methodology/approachUtilising PRISMA techniques for bibliometric analysis, the study examines literature from 1998 to 2023 (WoS), focusing on service innovation, customer experience management and sustainable strategies. It presents an analysis of the evolution of CI in tourism, its impact, influential works and future research directions.FindingsFindings show that the multidisciplinary nature of CI in tourism is further evidenced by studies on quality cues, travellers' information needs and the utilisation of big data. Future studies need to understand both global trends and regional specifics, as shown in investigations of spatial-temporal tourism dynamics.Originality/valueThis study represents a novel contribution to the field of tourism research by offering a comprehensive bibliometric analysis of CI literature from 1998 to 2023. It uniquely integrates service innovation, customer experience management and sustainable strategies within the context of CI, highlighting its multidisciplinary impacts and evolution. These insights collectively emphasise the need for future innovation and a comprehensive understanding of the global-local nexus to inform future tourism research and practice