Repositorio Académico de la Universidad Católica del Maule
Not a member yet
5788 research outputs found
Sort by
Refining PREVENT prediction models for 10-year risk of cardiovascular disease using measures of anxiety and depression
No full textBackground: Anxiety and depression are associated with cardiovascular disease (CVD). We aimed to investigate whether adding measures of anxiety and depression to the American Heart Association Predicting Risk of Cardiovascular Disease Events (PREVENT) predictors improves the prediction of CVD risk.
Methods: We developed and internally validated risk prediction models using 60% and 40% of the cohort data from the UK Biobank, respectively. Mental health predictors included baseline depressive symptom score and self-reported and record-based history of anxiety and depression diagnoses before the baseline. We identified CVD events using hospital admission and death certificate data over a 10-year period from baseline. We determined incremental predictive values by adding the mental health predictors to the PREVENT predictors using Harrell’s C-indices, sensitivity, specificity, and net reclassification improvement indices. We used a threshold of 10-year risk of incident CVD of greater than 5%.
Results: Of the 502 366 UK Biobank participants, we included 195 489 in the derivation set and 130 326 in the validation set. In the validation set, the inclusion of all mental health measures, except self-reported anxiety, produced a very modest increase in the C-index and specificity while sensitivity remained unchanged. Among these mental health predictors, depressive symptom score produced the greatest improvements in both C-index (difference of 0.005, 95% confidence interval 0.004–0.006) and specificity (difference of 0.89%). Depressive symptom score showed similar small improvements in female and male validation sets.
Interpretation: Our findings suggest that the inclusion of measures of depression and anxiety in PREVENT would have little additional effect on the risk classification of CVD at the population level and may not be worthwhile
Self-directed movement learning: pedagogical reflections
No full textIntroducción: La Educación Física, en el sector educativo, utiliza el movimiento para estimular y enseñar a niños y jóvenes a mantenerse activos y mantener una vida activa. Sin embargo, el movimiento no siempre se explora, analiza y realiza con el cuidado necesario.
Objetivo: Presentar reflexiones sobre lineamientos didácticos para la enseñanza del movimiento.
Metodología: Este es un ensayo con un enfoque teórico relacionado con el tema de la enseñanza del movimiento en las clases de Educación Física.
Discusión: Es común la Educación Física que trabaja la simplicidad del movimiento y únicamente la reproducción de acciones estereotipadas y estandarizadas por el deporte institucionalizado. Es importante entender que accedemos al mundo a través del movimiento y lo percibimos, comprendemos y relacionamos con él a través de las respuestas que esta relación nos proporciona. En este sentido, buscar formas de potenciar la interacción entre el hombre, el mundo y el movimiento se convierte en un lineamiento importante en el trabajo del profesional de Educación Física.
Conclusiones: Como punto concluyente tenemos que el movimiento como puerta de entrada al aprendizaje merece especial atención a la hora de ser enseñado, respetando las etapas, individualidades, intereses y necesidades de los participantes, brindándoles la condición de autonomía sobre su mundo del movimiento
Relationship between heart rate variability, physical activity levels, and sociodemographic factors in young adults: cross-sectional study
No full textIntroducción: la variabilidad de la frecuencia cardiaca es un indicador clave de la salud cardiovascular y del equilibrio autonómico, influido por diversos factores, como la edad y el estrés. Objetivo: relacionar la variabilidad de la frecuencia cardiaca con la composición corporal, el nivel de actividad física, la calidad del sueño y el estrés autopercibido en adultos jóvenes chilenos con bajo riesgo cardiometabólico. Metodología: estudio transversal realizado durante el 2024, participación de 32 adultos jóvenes (18 a 30 años), seleccionados mediante criterios de inclusión basados en niveles adecuados de actividad física y la ausencia de enfermedades crónicas. El análisis considero las variables composición corporal, calidad del sueño, niveles de estrés, niveles de actividad física y la variabilidad de la frecuencia cardiaca, siendo esta última medida registrada en un periodo de 5 minutos en reposo. Resultados: la edad mostró una relación negativa significativa con RMSSD (β = -0.43, t = -2.48, p = .02), lo que indica una disminución de la actividad parasimpática a medida que aumenta la edad. El estrés autopercibido, sin embargo, no mostró un impacto significativo en RMSSD (β = .09, p = .60) ni en la relación RR/RMSSD (β = -0.37, p = .04). Discusión: Los hallazgos subrayan la importancia de la variabilidad de la frecuencia cardiaca como indicador de salud autonómica, destacando cómo la edad y el estrés afectan la modulación vagal. Estos resultados refuerzan la necesidad de integrar el monitoreo autonómico en estrategias preventivas para mejorar la salud cardiovascular. Conclusiones: la variabilidad de la frecuencia cardiaca se relaciona de manera significativa con la edad y el estrés autopercibido. Estos hallazgos subrayan la importancia de integrar el monitoreo autonómico en estrategias preventivas de salud
Exploring mathematical modelling competencies and errors in teacher education
No full textEl estudio analiza las competencias de profesores en formación en la resolución de problemas de modelación matemática, caracterizando niveles de logro, interrelaciones y su influencia en el éxito, usando GeoGebra y colaboración entre pares. Examina errores y dificultades en cada competencia. Los resultados muestran un menor desarrollo en codificación, validación e interpretación de resultados, y una correlación significativa entre representación, visualización y construcción de modelos reales. Aunque no se midió el impacto de GeoGebra y la colaboración, se observó que estos elementos son prometedores para la indagación, visualización y validación en la modelación matemática
Mechanical properties of high entropy alloy nanoparticles obtained by nanoindentation: a BCC HfNbZrTaTi and FCC FeNiCrCoCu case
No full textAtomistic simulations were employed to investigate the mechanical properties of a Face-centered Cubic (FCC) FeNiCrCoCu and a base centered cubic (BCC) HfNbTaZrTi High Entropy Alloy (HEA) nanoparticles. The study reveals that both types of nanoparticles exhibit significantly higher yield strength, compressive strength, and effective Young’s modulus compared to their bulk HEA counterparts, consistent with experimental observations. Plastic deformation in BCC nanoparticles is facilitated by 1/2
dislocations, serving as precursors for twin-assisted deformation. In contrast, FCC nanoparticles undergo plastic deformation characterized by nucleation and pile-up of stacking faults, akin to other FCC nanoparticles. Results are compared to the respective average atom materials. For FCC AA the behavior is extremely similar to the HEA FCC case. For BCC AA there are significant differences in dislocation and twinning behavior compared to the BCC HEA case, leading to more twins and less dislocations in the AA case. The similarity in deformation mechanisms for HEA and FCC nanoparticles suggests that the crystal lattice dictates deformation behavior, rather than chemical complexity. However, for BCC NPs, chemical complexity plays a role in the interplay between dislocations and twins, and on dislocation evolution. This study enhances our understanding of high-entropy alloy nanoparticle mechanics and offers insights into tailoring material responses through surface modification
Relationship between dynamic postural balance with jumping and sprinting performance in professional soccer players
No full textIntroducción: el fútbol es un deporte que exige habilidades físicas y motoras complejas, siendo el equilibrio postural dinámico un componente clave para el rendimiento deportivo.
Objetivo: determinar la relación entre el equilibrio postural dinámico y el desempeño en pruebas de salto y esprint en futbolistas profesionales.
Metodología: se realizó un estudio observacional transversal con 24 futbolistas profesionales, evaluando el equilibrio postural dinámico mediante la prueba y-balance test (YBT) y el rendimiento físico con pruebas de salto y esprint lineal, curvo y con cambio de dirección. Los datos se analizaron mediante correlaciones de pearson.
Resultados: los resultados mostraron que el equilibrio postural dinámico, especialmente en las direcciones anterior y posterolateral del YBT, se asocia positivamente con un mejor rendimiento en las pruebas de salto, esprint lineal y esprint curvo. Sin embargo, no se encontraron relaciones significativas con el esprint con cambio de dirección.
Conclusiones: se concluye que el equilibrio postural dinámico desempeña un papel fundamental en habilidades específicas del fútbol, como el salto y el esprint, lo que subraya la importancia de incluir entrenamiento de equilibrio en los programas de preparación física para futbolistas profesionales
Measuring mental health in university students in Chile: construction and validation of a questionnaire
No full textIntroducción: A partir de los cambios que el confinamiento pandémico trajo consigo, la salud mental en el sector educación pasó a ser relevante, toda vez que, estas alteraciones de las prácticas académicas de este periodo están evidenciando secuelas en la salud mental de los estudiantes. Objetivo: Construir y validar un instrumento que mida la salud mental desde una perspectiva socioeconómica, la cual concibe la salud mental como un emergente social. Metodología: Se realizó un estudio cuantitativo, no experimental y transversal. La muestra fue de 313 estudiantes universitarios. Desde una perspectiva teórica socioeconómica, el instrumento se configuró en siete dimensiones, distribuidas en 24 ítems, los cuales fueron medidos a través de una escala de tipo Likert. Resultados: 309 sujetos completaron el instrumento correctamente. El cuestionario creado mostró adecuados índices psicométricos. Las siete dimensiones que se han definido teóricamente son: Salud Mental (SM); Carga Académica (CA); Rendimiento Académico (RA); Apoyo familiar (AF); Relación entre Pares (RP); Disposición docente hacia la salud mental del/la estudiante (DD); y Oferta Programática Institución (OP). Estas dimensiones pueden explicar el 68,7% de la varianza del constructo. Conclusión: La escala de percepción de salud mental para estudiantes universitarios posee validez y fiabilidad, por lo tanto, permite su aplicación como un instrumento adecuado y pertinente
Intelligent reflective surface-assisted visible light communication with angle diversity receivers and RNN: optimizing non-line-of-sight indoor environments
No full textThis paper presents an innovative approach to improving visible light communication (VLC) systems in total shadowing conditions by integrating intelligent reflecting surfaces (IRSs), angle diversity receivers (ADRs), and recurrent neural networks (RNNs). Two ADR configurations (pyramidal and hemispherical) are evaluated, along with signal combination mechanisms: maximum ratio combining (MRC) and select best combining (SBC). The RNN is employed to dynamically optimize the IRS placement, maximizing the signal-to-noise ratio (SNR) at the ADRs and enhancing overall system performance in non-line-of-sight (NLoS) scenarios. This study investigates the spatial distribution of SNRs in VLC systems using RNN-optimized IRSs, comparing the performance of different ADR configurations and signal combination methods. The results demonstrate significant improvements in received power and the SNR compared to non-optimized setups, showcasing the effectiveness of RNN-based optimization for robust signal reception. This article highlights the potential of machine learning in enhancing VLC technology, offering a practical solution for real-world indoor applications. The findings emphasize the importance of adaptive IRS placement and spur further exploration of advanced algorithms and ADR designs to address challenges in complex indoor environments
Is parasitic infection a buffer against metal pollution?
No full textMetal pollution is a major global issue in aquatic environments, affecting environmental quality and potentially altering host–parasite dynamics. This study evaluates the buffering role of a larval trematode Himasthla sp. under experimental conditions to test the effect of copper (Cu) exposure on the survival of the marine snail Echinolittorina peruviana. Snails were collected from intertidal rocky pools over a two-month period from Coloso (23°45’S, 70°28’W), northern Chile, and identified as parasitized or unparasitized. Both groups were then exposed to Cu concentrations (3 and 6 mg/L). Kaplan–Meier curves were used to determine the percentage of survival over time and the respective confidence intervals (CI). A nested ANOVA was conducted to assess whether rediae abundance per snail varied by experiment time, snail status, and Cu concentration. Snail survival was affected by both Cu-concentrations, but the effect was greater at 6 mg/L. At 3 mg/L, 57% (CI: 49.9–66.6%) of unparasitized snails were alive at 192 h, while 56% (CI: 46.6–67.4%) of parasitized snails survived at 216 h. At 6 mg/L, 42% (CI:35-51%) of unparasitized snails survived at 192 h, while 48% of parasitized snails survived at 216 h (CI:39-59%). Regardless of Cu concentration, after 240 h, all unparasitized snails had died, while 15% of parasitized snails remained alive. Dead snails harboured 125±53 rediae, while survivors had 194±73 rediae, with no significant differences between treatments. Our results show that parasitized snails survived longer than unparasitized snails, suggesting a trade-off between parasitism and host survival in polluted environments
Dynamic surgical prioritization: a machine learning and XAI-based strategy
No full textSurgical waiting lists present significant challenges to healthcare systems, particularly in resource-constrained settings where equitable prioritization and efficient resource allocation are critical. We aim to address these issues by developing a novel, dynamic, and interpretable framework for prioritizing surgical patients. Our methodology integrates machine learning (ML), stochastic simulations, and explainable AI (XAI) to capture the temporal evolution of dynamic prioritization scores, ()
, while ensuring transparency in decision making. Specifically, we employ the Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) for predictive modeling, stochastic simulations to account for dynamic variables and competitive interactions, and SHapley Additive Explanations (SHAPs) to interpret model outputs at both the global and patient-specific levels. Our hybrid approach demonstrates strong predictive performance using a dataset of 205 patients from an otorhinolaryngology (ENT) unit of a high-complexity hospital in Chile. The LightGBM model achieved a mean squared error (MSE) of 0.00018 and a coefficient of determination (2
) value of 0.96282, underscoring its high accuracy in estimating ()
. Stochastic simulations effectively captured temporal changes, illustrating that Patient 1’s ()
increased from 0.50 (at =0
) to 1.026 (at =10
) due to the significant growth of dynamic variables such as severity and urgency. SHAP analyses identified severity (Sever) as the most influential variable, contributing substantially to ()
, while non-clinical factors, such as the capacity to participate in family activities (Lfam), exerted a moderating influence. Additionally, our methodology achieves a reduction in waiting times by up to 26%, demonstrating its effectiveness in optimizing surgical prioritization. Finally, our strategy effectively combines adaptability and interpretability, ensuring dynamic and transparent prioritization that aligns with evolving patient needs and resource constraints