Solicitud de embargo por publicación en revista indexada. / OBJECTIVE. To synthesize the evidence regarding prognostic models to predict mortality in patients diagnosed with pulmonary tuberculosis. METHODOLOGY. The current study followed the guidelines of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (The PRISMA Group, 2020) Statement. A literature search on prognostic models aimed to predict mortality in patients diagnosed with pulmonary tuberculosis was conducted by three revisers. We included prospective and retrospective studies where prognostic models predicting mortality were either developed or validated in patients diagnosed with pulmonary tuberculosis. Three reviewers independently assessed the quality of the included studies using the PROBAST tool. (¨Prediction model study Risk Of Bias Assessment Tool¨), which assesses both the risk of bias (RoB) and the applicability of each model. A descriptive analysis of each of the prediction models developed, their performance and the population characteristics of each article was conducted. RESULTS. Only 6 articles met the selection criteria. There was a total of 6 prognostic rules, one in each article. Most studies (5 out of 6) were retrospective cohorts, only 1 study was a prospective case-control study. When adding the population of all the studies, there were a total of 3,553 participants, with samples ranging from 103 participants to 1070 participants. All the studies had a high risk of bias according to the PROBAST tool in the overall assessment. The overall assessment showed that 3 studies had a low concern of applicability, 2 high concern and 1 unclear concern. Only 5 studies developed new prediction rules. In general, the presented models had a good discriminatory ability, with areas under the curve fluctuating between 0.65 up to 0.91. The predictive model with the highest discriminatory power was the one reported by Horita, et - al. with an AUC of 0.910 in the development cohort and 0.893 in the validation cohort. CONCLUSION. Considering that pulmonary tuberculosis is a highly prevalent disease in low-income countries, it would be very useful to have quality tools that allow healthcare personnel to be able to catalog patients with a higher risk of death so that they can receive priority medical attention. / OBJETIVO Sintetizar la evidencia acerca de modelos pronósticos que predicen mortalidad en pacientes con tuberculosis pulmonar. METODOLOGÍA. El siguiente estudio sigue las guías PRISMA del año 2020 (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Se realizó una búsqueda literaria, por tres revisores, de modelos pronósticos que se enfocaban en predecir mortalidad en pacientes diagnosticados con tuberculosis pulmonar. Se incluyeron estudios prospectivos y retrospectivos, donde los modelos pronósticos que predecían mortalidad habían sido desarrollados o validados en pacientes con tuberculosis pulmonar. De manera independiente, tres revisores evaluaron la calidad de los estudios incluidos usando la herramienta PROBAST (¨Prediction model study Risk Of Bias Assessment Tool¨), la cual evalúa el riesgo de sesgo y la aplicabilidad de cada modelo. Se realizó un análisis descriptivo de cada modelo de predicción, su performance, y las características de la población. RESULTADOS. Solo 6 artículos cumplieron los criterios de selección. Hubo un total de 6 modelos pronósticos, uno en cada artículo. La mayoría de los estudios (5 de 6) fueron cohortes retrospectivas, y solo uno fue un estudio de casos y controles prospectivo. Al sumar la población total de los estudios, hubo un total de 3,553 participantes, con muestras desde 103 hasta 1070 participantes. Todos los estudios obtuvieron un alto riesgo de sesgo, de acuerdo a la herramienta PROBAST, en la evaluación global. Además, la evaluación global mostró que 3 estudios obtuvieron una baja preocupación de aplicabilidad, 2 alta preocupación y un estudio preocupación indeterminada. Solo 5 estudios desarrollaron nuevas reglas de predicción, mientras que uno válido una ya existente. En general los modelos de predicción mostraron una buena habilidad discriminatoria, con valores de área bajo la curva que fluctuaban entre 0.65 hasta 0.91. El modelo de predicción con mayor poder discriminatorio fue el reportado por Horita, et – al con un valor de área bajo la curva de 0.910 en la cohorte de desarrollo y 0.893 en la cohorte de validación. CONCLUSIÓN. Tomando en cuenta que la tuberculosis pulmonar es una enfermedad prevalente en países de desarrollo, sería útil contar con herramientas que ayuden a los profesionales de la salud a catalogar a los pacientes con mayor riesgo de mortalidad, para que así ellos puedan recibir atención médica prioritaria. / Tesis

Objectives: to determine the effectiveness of bariatric surgery to reduce the risk of cardiovascular events such as coronary heart disease, stroke, cardiovascular mortality, and total mortality in morbidly obese patients, compared with a non-surgical treatment and no intervention control group. Methods: a systematic review was carried out with cohort-type studies that evaluated, with a minimum follow-up of one year, morbidly obese adults who had undergone bariatric surgery compared to a control group of non-surgical treatment and without intervention in relation to the cardiovascular events such as coronary heart disease, stroke, cardiovascular mortality, and total mortality in morbidly obese patients. Results: 14 studies were selected that met our inclusion criteria. 44,912 patients who underwent bariatric surgery and 208,347 non-surgical controls were included. The high heterogeneity of the included studies did not allow the meta-analysis to be carried out. However, most of the individual results show decreased risk of the outcomes studied. A subgroup analysis was performed, where Bariatric Roux-en-Y surgery reduces the risk of coronary artery disease by approximately 60%. In morbidly obese diabetic patients, our calculations showed a risk reduction of 80% for cardiovascular mortality and 70% for total mortality. Finally, our calculations show a 58% decrease in cardiovascular mortality in studies with a follow-up of 2 or more years. Conclusions: Our study suggests that bariatric surgery is beneficial for morbidly obese adult patients at risk of presenting cardiovascular events. / Objetivos: determinar la efectividad de la cirugía bariátrica para disminuir el riesgo de eventos cardiovasculares como enfermedad coronaria, accidente cerebrovascular, mortalidad cardiovascular y mortalidad total en pacientes obesos mórbidos, comparado con un grupo control de tratamiento no quirúrgico y sin intervención. Métodos: se realizó una revisión sistemática con estudios de tipo cohortes que evalúen, con seguimiento mínimo de un año, a adultos obesos mórbidos que se hayan sometido a cirugía bariátrica en comparación a un grupo control de tratamiento no quirúrgico y sin intervención en relación con los eventos cardiovasculares como enfermedad coronaria, accidente cerebrovascular, mortalidad cardiovascular y mortalidad total en pacientes obesos mórbidos. Resultados: se seleccionaron 14 estudios que cumplieron nuestros criterios de inclusión. Se incluyeron 44 912 pacientes que se sometieron a cirugía bariátrica y 208 347 controles no quirúrgicos. La alta heterogeneidad de los estudios incluidos no permitió realizar el metaanálisis. Sin embargo, la mayoría de los resultados individuales muestran disminución del riesgo de los desenlaces estudiados. Se realizó un análisis por subgrupos, en donde la cirugía bariátrica en Y de Roux disminuye el riesgo de enfermedad coronaria en aproximadamente 60%. En pacientes obesos mórbidos diabéticos nuestros cálculos mostraron reducción del riesgo en 80% de mortalidad cardiovascular y 70% de mortalidad total. Por último, nuestros cálculos demuestran disminución del 58% de la mortalidad cardiovascular en los estudios con un seguimiento de 2 a más años. Conclusiones: Nuestro estudio sugiere que la cirugía bariátrica es beneficiosa para los pacientes adultos obesos mórbidos en riesgo de presentar eventos cardiovasculares / Tesis

Introducción: El presente proyecto de intervención en salud se realizó en el asentamiento humano Pacífico Villa parte alta, ubicado en el distrito de Chorrillos, donde la prevalencia y mortalidad por enfermedades respiratorias en niños menores de 5 años es alta y representa un problema en salud. Objetivos: El proyecto tuvo el objetivo de mejorar el conocimiento de la población sobre la prevención de enfermedades respiratorias agudas en niños menores de 5 años. Para lograr esto se incidió en las principales 3 causas encontradas que eran los inadecuados hábitos de higiene en niños y cuidadores involucrados, la baja cobertura de vacunación en los niños menores de 5 años y la malnutrición en los niños que los predispone a padecer todo tipo de enfermedades. Metodología: Se siguió la metodología del marco lógico, se realizó en primer lugar una priorización de problemas y el análisis de involucrados, se esquematizó el árbol de problemas y árbol de objetivos, a continuación, se analizaron las alternativas de solución y se graficó la estructura analítica del proyecto, luego se realizó la matriz del marco lógico y finalmente se plantearon las actividades y tareas resumidas en la matriz de programación. Actividades: Se realizaron 2 actividades principales que consistieron en la realización de afiches y videos para presentar a la comunidad vía online debido a la coyuntura actual de la pandemia por Sars-CoV-2. Resultados: Los resultados del proyecto a corto plazo se midieron por encuestas de conocimiento respondidas por la comunidad, una antes de la intervención y otra después, siendo el logro final la mejora de conocimiento de la comunidad en materia de prevención de enfermedades respiratorias, reconocimiento de sus signos de alarma, importancia de la vacunación, alimentación saludable, métodos de higiene, lactancia materna, entre otros. / Introduction: This health intervention project was carried out in the Pacific Villa upper part human settlement, located in the district of Chorrillos, where the prevalence and mortality from respiratory diseases in children under 5 years of age is high and represents a health problem. Objectives: The project had the objective of improving the population’s knowledge about prevention of acute respiratory diseases in children under 5 years of age. To achieve this, the main 3 causes found were involved, which were inadequate hygiene habits in children and their caregivers, low vaccination coverage in children under 5 years of age and malnutrition in children that predisposes them to suffer all kinds of diseases. Methodology: The logical framework approach was followed, first a prioritization of problems and the analysis of those involved were carried out, the tree of problems and tree of objectives were outlined, then the solution alternatives were analyzed and the analytical structure of the project, then the logical framework matrix was made and finally the activities and tasks summarized in the programming matrix were proposed. Activities: Two main activities were carried out, which consisted of making posters and videos to present to the community online due to the current situation of the Sars-CoV-2 pandemic. Results: The results of the short-term project were measured by knowledge surveys answered by the community, one before the intervention and another after, the final achievement being the improvement of the community's knowledge in the prevention of respiratory diseases, recognition of its warning signs, the importance of vaccination, healthy eating, hygiene methods, breastfeeding, among others. / Tesis

Objetivo: Se evaluó la utilidad de la razón TG/HDL-c como factor predictor de eventos cardiovasculares y mortalidad en pacientes adultos con enfermedad renal crónica (ERC) en hemodiálisis. Método: Se llevó a cabo una revisión sistemática en las bases Medline, Scopus, Embase, Web of Science y Pubmed para identificar los estudios tipo cohorte relevantes sobre eventos cardiovasculares y mortalidad en pacientes con ERC sometidos a hemodiálisis y el rol del TG/HDL-c como factor de riesgo. Resultado: Se evaluaron cuatro estudios tipo cohorte, con un total de 52 579 pacientes con ERC en hemodiálisis. De estos, tres estudios conducidos en poblaciones asiáticas asociaron la razón TG/HDL-c elevada como un factor de riesgo para eventos cardiovasculares y mortalidad y un estudio conducido en Estados Unidos de América que poseía el mayor porcentaje de la muestra (50 673 pacientes), asoció el marcador como un factor protector. La razón TG/HDL-c elevada se asocia a una mejor supervivencia en pacientes hemodializados y existe una consistente asociación inversa gradual entre TG/HDL-c y mortalidad en todos los subgrupos de análisis. Encontrándose, en la categorización por deciles de la variable de exposición, una disminución de 21% de riesgo de mortalidad cardiovascular y una disminución del 15% para mortalidad por todas las causas en el decil más alto en comparación con el grupo de referencia. (D10 aHR= 0.79: IC95% (0.69- 0.91) y D10 aHR= 0.85: IC95% (0.78- 0.92). Conclusiones: La razón TG/HDL-c se evidencia como un factor protector para desenlaces cardiovasculares y para mortalidad en la población americana y como un factor de riesgo para los mismos en la población proveniente de Asia. Por lo que, los resultados no son concluyentes para su aplicación en cualquier contexto. / Objective: The usefulness of the TG/HDL-c ratio as a predictor of cardiovascular events and mortality in adult patients with chronic kidney disease (CKD) on hemodialysis was evaluated. Method: A systematic review was carried out in the Medline, Scopus, Embase, Web of Science and Pubmed databases to identify the relevant cohort studies on cardiovascular events and mortality in CKD patients undergoing hemodialysis the role of TG/HDL-c as a risk factor. Result: Four cohort-type studies were evaluated, with a total of 52,579 CKD patients on hemodialysis. Of these, three studies conducted in Asian populations associated the elevated TG/HDL-c ratio as a risk factor for cardiovascular events and mortality, and one study conducted in the United States of America had the highest percentage of the sample (50 673 patients), associated the marker as a protective factor. The elevated TG/HDL-c ratio is associated with better survival in hemodialysis patients, and there is a consistent gradual inverse association between TG/HDL-c and mortality in all analysis subgroups. Finding, in the decile categorization of the exposure variable, a 21% decrease in the risk of cardiovascular mortality and a 15% decrease in all-cause mortality in the highest decile compared to the reference group. (D10 aHR=0.79; 95% CI:0.69-0.91 and D10 aHR=0.85; 95%CI:0.78-0.92. Conclusions: The TG/HDL-c ratio is a protective factor for cardiovascular outcomes and mortality in the American population and a risk factor for them in the population from Asia. Therefore, the results are not conclusive for their application in any context. / Tesis

L'objectiu d'aquest treball era avaluar la mortalitat hospitalària de la cirurgia coronaria en malalts de la sanitat pública operats en centres de gestió pública i privada de Catalunya, mitjançant l'ús de dues escales de risc (l'EuroSCORE i un model d'àmbit local). S'analitzà també la validesa dels mètodes d'avaluació i es comparà el resultat de la cirurgia sense circulació extracorpòria respecte de la cirurgia amb circulació extracorpòria. Es van incloure tots els malalts consecutius (1.605) sotmesos a una primera intervenció d'empelt coronari aïllat durant dos anys en cinc hospitals. Els resultats indiquen que a Catalunya: 1) La gestió privada del centre s'associa marginalment amb una millor supervivència. 2) L'efectivitat de la cirurgia coronària a millorat en els últims anys. 3) Ambdós instruments d'ajust del risc son útils per a l'avaluació d'aquests resultats. 4) La cirurgia sense circulació extracorpòria s'associa a millors resultats, sobre tot en els pacients amb risc preoperatori baix. / El objetivo de este trabajo era evaluar la mortalidad hospitalaria de la cirugía coronaria de los pacientes de la sanidad pública operados en centros de gestión pública y privada de Cataluña, mediante dos escalas de riesgo (el EuroSCORE y una de ámbito local). Se analizó también la validez de los métodos de evaluación y se comparó el resultado de la cirugía sin circulación extracorporea con el de la cirugía con circulación extracorporea.Se incluyeron los pacientes (1.605) sometidos a una primera intervención de implante aortocoronario aislado durante dos años en cinco centros.Los resultados indican que en Cataluña: La gestión privada se asocia marginalmente a mejor supervivencia. La efectividad de la cirugía coronaria ha mejorado en los últimos años. Ambos instrumentos de ajuste del riesgo resultan útiles para la evaluación de estos resultados. La cirugía sin circulación extracorporea se asocia a mejores resultados, sobre todo en pacientes de riesgo bajo. / The objective of the present study was to evaluate hospital mortality after coronary surgery in patients from the public health system operated on in public and private centers, using two risk scores (the EuroSCORE and a locally derived model). In addition, validity of such evaluating methods was assessed and the results of off-pump and on-pump coronary surgery were compared.All consecutive patients (1.605) undergoing a first isolated coronary by-pass procedure during two years were recruited in five hospitals.The results show that in Catalonia: 1) Private hospital management is associated to a maginal increase in hospital survival. 2) Effectiveness of coronary by-pass surgery has increased compared to previous evaluations. 3) Both risk scores showed complementary properties fort he evaluation of results. 4) Off-pump coronary surgery is associated to better results and the association is grater in low risk patients.

[ES] Los Cuidados Paliativos (PC) son cuidados médicos especializados cuyo objetivo esmejorar la calidad de vida de los pacientes con enfermedades graves. Históricamente,se han aplicado a los pacientes en fase terminal, especialmente a los que tienen undiagnóstico oncológico. Sin embargo, los resultados de las investigaciones actualessugieren que la PC afecta positivamente a la calidad de vida de los pacientes condiferentes enfermedades. La tendencia actual sobre la PC es incluir a pacientes nooncológicos con afecciones como la EPOC, la insuficiencia de funciones orgánicas ola demencia. Sin embargo, la identificación de los pacientes con esas necesidades escompleja, por lo que se requieren herramientas alternativas basadas en datos clínicos. La creciente demanda de PC puede beneficiarse de una herramienta de cribadopara identificar a los pacientes con necesidades de PC durante el ingreso hospitalario.Se han propuesto varias herramientas, como la Pregunta Sorpresa (SQ) o la creaciónde diferentes índices y puntuaciones, con distintos grados de éxito. Recientemente,el uso de algoritmos de inteligencia artificial, en concreto de Machine Learning (ML), ha surgido como una solución potencial dada su capacidad de aprendizaje a partirde las Historias Clínicas Electrónicas (EHR) y con la expectativa de proporcionarpredicciones precisas para el ingreso en programas de PC. Esta tesis se centra en la creación de herramientas digitales basadas en ML para la identificación de pacientes con necesidades de cuidados paliativos en el momento del ingreso hospitalario. Hemos utilizado la mortalidad y la fragilidad como los dos criterios clínicos para la toma de decisiones, siendo la corta supervivencia y el aumento de la fragilidad, nuestros objetivos para hacer predicciones. También nos hemos centrado en la implementación de estas herramientas en entornos clínicos y en el estudio de su usabilidad y aceptación en los flujos de trabajo clínicos. Para lograr estos objetivos, en primer lugar, estudiamos y comparamos algoritmos de ML para la supervivencia a un año en pacientes adultos durante el ingreso hospitalario. Para ello, definimos una variable binaria a predecir, equivalente a la SQ y definimos el conjunto de variables predictivas basadas en la literatura. Comparamos modelos basados en Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbours (kNN), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM) y Multilayer Perceptron (MLP), atendiendo a su rendimiento, especialmente al Área bajo la curva ROC (AUC ROC). Además, obtuvimos información sobre la importancia de las variables para los modelos basados en árboles utilizando el criterio GINI. En segundo lugar, estudiamos la medición de la fragilidad de la calidad de vida(QoL) en los candidatos a la intervención en PC. Para este segundo estudio, redujimosla franja de edad de la población a pacientes ancianos (≥ 65 años) como grupo objetivo. A continuación, creamos tres modelos diferentes: 1) la adaptación del modelo demortalidad a un año para pacientes ancianos, 2) un modelo de regresión para estimarel número de días desde el ingreso hasta la muerte para complementar los resultadosdel primer modelo, y finalmente, 3) un modelo predictivo del estado de fragilidad aun año. Estos modelos se compartieron con la comunidad académica a través de unaaplicación web b que permite la entrada de datos y muestra la predicción de los tresmodelos y unos gráficos con la importancia de las variables. En tercer lugar, propusimos una versión del modelo de mortalidad a un año enforma de calculadora online. Esta versión se diseñó para maximizar el acceso de losprofesionales minimizando los requisitos de datos y haciendo que el software respondiera a las plataformas tecnológicas actuales. Así pues, se eliminaron las variablesadministrativas específicas de la fuente de datos y se trabajó en un proceso para minimizar las variables de entrada requeridas, manteniendo al mismo tiempo un ROCAUC elevado del modelo. Como resultado, e / [CA] Les Cures Pal·liatives (PC) són cures mèdiques especialitzades l'objectiu de les qualsés millorar la qualitat de vida dels pacients amb malalties greus. Històricament, s'hanaplicat als pacients en fase terminal, especialment als quals tenen un diagnòstic oncològic. No obstant això, els resultats de les investigacions actuals suggereixen que lesPC afecten positivament a la qualitat de vida dels pacients amb diferents malalties. Latendència actual sobre les PC és incloure a pacients no oncològics amb afeccions comla malaltia pulmonar obstructiva crònica, la insuficiència de funcions orgàniques o lademència. No obstant això, la identificació dels pacients amb aqueixes necessitats éscomplexa, per la qual cosa es requereixen eines alternatives basades en dades clíniques. La creixent demanda de PC pot beneficiar-se d'una eina de garbellat per a identificar als pacients amb necessitats de PC durant l'ingrés hospitalari. S'han proposatdiverses eines, com la Pregunta Sorpresa (SQ) o la creació de diferents índexs i puntuacions, amb diferents graus d'èxit. Recentment, l'ús d'algorismes d'intel·ligènciaartificial, en concret de Machine Learning (ML), ha sorgit com una potencial soluciódonada la seua capacitat d'aprenentatge a partir de les Històries Clíniques Electròniques (EHR) i amb l'expectativa de proporcionar prediccions precises per a l'ingrés enprogrames de PC. Aquesta tesi se centra en la creació d'eines digitals basades en MLper a la identificació de pacients amb necessitats de cures pal·liatives durant l'ingréshospitalari. Hem utilitzat mortalitat i fragilitat com els dos criteris clínics per a lapresa de decisions, sent la curta supervivència i la major fragilitat els nostres objectiusa predir. Després, ens hem centrat en la seua implementació en entorns clínics i hemestudiat la seua usabilitat i acceptació en els fluxos de treball clínics.Aquesta tesi se centra en la creació d'eines digitals basades en ML per a la identificació de pacients amb necessitats de cures pal·liatives en el moment de l'ingrés hospitalari. Hem utilitzat la mortalitat i la fragilitat com els dos criteris clínics per ala presa de decisions, sent la curta supervivència i l'augment de la fragilitat, els nostresobjectius per a fer prediccions. També ens hem centrat en la implementació d'aquesteseines en entorns clínics i en l'estudi de la seua usabilitat i acceptació en els fluxos detreball clínics. Per a aconseguir aquests objectius, en primer lloc, estudiem i comparem algorismesde ML per a la supervivència a un any en pacients adults durant l'ingrés hospitalari.Per a això, definim una variable binària a predir, equivalent a la SQ i definim el conjuntde variables predictives basades en la literatura. Comparem models basats en Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbours (kNN), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM) i Multilayer Perceptron (MLP), atenent el seu rendiment,especialment a l'Àrea sota la corba ROC (AUC ROC). A més, vam obtindre informaciósobre la importància de les variables per als models basats en arbres utilitzant el criteri GINI. En segon lloc, estudiem el mesurament de la fragilitat de la qualitat de vida (QoL)en els candidats a la intervenció en PC. Per a aquest segon estudi, vam reduir lafranja d'edat de la població a pacients ancians (≥ 65 anys) com a grup objectiu. Acontinuació, creem tres models diferents: 1) l'adaptació del model de mortalitat a unany per a pacients ancians, 2) un model de regressió per a estimar el nombre de dies desde l'ingrés fins a la mort per a complementar els resultats del primer model, i finalment,3) un model predictiu de l'estat de fragilitat a un any. Aquests models es van compartiramb la comunitat acadèmica a través d'una aplicació web c que permet l'entrada dedades i mostra la predicció dels tres models i uns gràfics amb la importància de lesvariables. En tercer lloc, vam proposar una versió del model de mortalitat a un any en formade calculadora en línia. Aquesta versió es va di / [EN] Palliative Care (PC) is specialized medical care that aims to improve patients' quality of life with serious illnesses. Historically, it has been applied to terminally ill patients, especially those with oncologic diagnoses. However, current research results suggest that PC positively affects the quality of life of patients with different conditions. The current trend on PC is to include non-oncological patients with conditions such as Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), organ function failure or dementia. However, the identification of patients with those needs is complex, and therefore alternative tools based on clinical data are required. The growing demand for PC may benefit from a screening tool to identify patients with PC needs during hospital admission. Several tools, such as the Surprise Question (SQ) or the creation of different indexes and scores, have been proposed with varying degrees of success. Recently, the use of artificial intelligence algorithms, specifically Machine Learning (ML), has arisen as a potential solution given their capacity to learn from the Electronic Health Records (EHRs) and with the expectation to provide accurate predictions for admission to PC programs. This thesis focuses on creating ML-based digital tools for identifying patients with palliative care needs at hospital admission. We have used mortality and frailty as the two clinical criteria for decision-making, being short survival and increased frailty, as our targets to make predictions. We also have focused on implementing these tools in clinical settings and studying their usability and acceptance in clinical workflows. To accomplish these objectives, first, we studied and compared ML algorithms for one-year survival in adult patients during hospital admission. To do so, we defined a binary variable to predict, equivalent to the SQ and defined the set of predictive variables based on literature. We compared models based on Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbours (kNN), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM) and Multilayer Perceptron (MLP), attending to their performance, especially to the Area under the ROC curve (AUC ROC). Additionally, we obtained information on the importance of variables for tree-based models using the GINI criterion. Second, we studied frailty measurement of Quality of Life (QoL) in candidates for PC intervention. For this second study, we narrowed the age of the population to elderly patients (≥ 65 years) as the target group. Then we created three different models: 1) for the adaptation of the one-year mortality model for elderly patients, 2) a regression model to estimate the number of days from admission to death to complement the results of the first model, and finally, 3) a predictive model for frailty status at one year. These models were shared with the academic community through a web application a that allows data input and shows the prediction from the three models and some graphs with the importance of the variables. Third, we proposed a version of the 1-year mortality model in the form of an online calculator. This version was designed to maximize access from professionals by minimizing data requirements and making the software responsive to the current technological platforms. So we eliminated the administrative variables specific to the dataset source and worked on a process to minimize the required input variables while maintaining high the model's AUC ROC. As a result, this model retained most of the predictive power and required only seven bed-side inputs. Finally, we evaluated the Clinical Decision Support System (CDSS) web tool on PC with an actual set of users. This evaluation comprised three domains: evaluation of participant's predictions against the ML baseline, the usability of the graphical interface, and user experience measurement. A first evaluation was performed, followed by a period of implementation of improvements and corrections to the pla / Blanes Selva, V. (2022). Clinical Decision Support Systems for Palliative Care Referral: Design and Evaluation of Frailty and Mortality Predictive Models [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/190993

En esta tesis se ha demostrado que la radiación ultravioleta induce mortalidad en comunidades de fitoplancton de diferentes áreas del Océano Atlántico, del Mar Mediterráneo y del Océano Antártico. El fitoplancton más pequeño (pico-fitoplancton) muestra mayor sensibilidad a la radiación UV respecto al fitoplancton de mayor tamaño. Este estudio identifica que el crecimiento de las poblaciones del fitoplancton antártico está controlado por la radiación ultravioleta con inhibiciones de biomasas por encima del 80-90%. Se demuestra también que la transferencia de radicales OH, generados por la radiación ultravioleta, desde la atmósfera hacia la superficie del Océano causa mortalidad en comunidades de fitoplancton de aguas tropicales, templadas y antárticas. El trabajo presentado en esta tesis muestra la importancia de la radiación ultravioleta como factor que induce mortalidad en el fitoplancton, su influencia en el balance del crecimiento neto de estas poblaciones, así como las consecuencias que se derivan en la cadena trófica.

[EN] Nowadays, biomedical research and decision making depend to a great extent on the data stored in information systems. As a consequence, a lack of data quality (DQ) may lead to suboptimal decisions, or hinder the derived research processes and outcomes. This thesis aims to the research and development of methods for assessing two DQ problems of special importance in Big Data and large-scale repositories, based on multi-institutional, cross-border infrastructures, and acquired during long periods of time: the variability of data probability distributions (PDFs) among different data sources-multi-source variability-and the variability of data PDFs over time-temporal variability. Variability in PDFs may be caused by differences in data acquisition methods, protocols or health care policies; systematic or random errors during data input and management; demographic differences in populations; or even falsified data. To date, these issues have received little attention as DQ problems nor count with adequate assessment methods. The developed methods aim to measure, detect and characterize variability dealing with multi-type, multivariate, multi-modal data, and not affected by large sample sizes. To this end, we defined an Information Theory and Geometry probabilistic framework based on the inference of non-parametric statistical manifolds from the normalized distances of PDFs among data sources and over time. Based on this, a number of contributions have been generated. For the multi-source variability assessment we have designed two metrics: the Global Probabilistic Deviation, which measures the degree of global variability among the PDFs of multiple sources-equivalent to the standard deviation among PDFs; and the Source Probabilistic Outlyingness, which measures the dissimilarity of the PDF of a single data source to a global latent average. They are based on the construction of a simplex geometrical figure (the maximum-dimensional statistical manifold) using the distances among sources, and complemented by the Multi-Source Variability plot, an exploratory visualization of that simplex which permits detecting grouping patterns among sources. The temporal variability method provides two main tools: the Information Geometric Temporal plot, an exploratory visualization of the temporal evolution of PDFs based on the projection of the statistical manifold from temporal batches; and the PDF Statistical Process Control, a monitoring and automatic change detection algorithm for PDFs. The methods have been applied to repositories in real case studies, including the Public Health Mortality and Cancer Registries of the Region of Valencia, Spain; the UCI Heart Disease; the United States NHDS; and Spanish Breast Cancer and an In-Vitro Fertilization datasets. The methods permitted discovering several findings such as partitions of the repositories in probabilistically separated temporal subgroups, punctual temporal anomalies due to anomalous data, and outlying and clustered data sources due to differences in populations or in practices. A software toolbox including the methods and the automated generation of DQ reports was developed. Finally, we defined the theoretical basis of a biomedical DQ evaluation framework, which have been used in the construction of quality assured infant feeding repositories, in the contextualization of data for their reuse in Clinical Decision Support Systems using an HL7-CDA wrapper; and in an on-line service for the DQ evaluation and rating of biomedical data repositories. The results of this thesis have been published in eight scientific contributions, including top-ranked journals and conferences. One of the journal publications was selected by the IMIA as one of the best of Health Information Systems in 2013. Additionally, the results have contributed to several research projects, and have leaded the way to the industrialization of the developed methods and approaches for the audit and control of biomedical DQ. / [ES] Actualmente, la investigación biomédica y toma de decisiones dependen en gran medida de los datos almacenados en los sistemas de información. En consecuencia, una falta de calidad de datos (CD) puede dar lugar a decisiones sub-óptimas o dificultar los procesos y resultados de las investigaciones derivadas. Esta tesis tiene como propósito la investigación y desarrollo de métodos para evaluar dos problemas especialmente importantes en repositorios de datos masivos (Big Data), basados en infraestructuras multi-céntricas, adquiridos durante largos periodos de tiempo: la variabilidad de las distribuciones de probabilidad (DPs) de los datos entre diferentes fuentes o sitios-variabilidad multi-fuente-y la variabilidad de las distribuciones de probabilidad de los datos a lo largo del tiempo-variabilidad temporal. La variabilidad en DPs puede estar causada por diferencias en los métodos de adquisición, protocolos o políticas de atención; errores sistemáticos o aleatorios en la entrada o gestión de datos; diferencias demográficas en poblaciones; o incluso por datos falsificados. Esta tesis aporta métodos para detectar, medir y caracterizar dicha variabilidad, tratando con datos multi-tipo, multivariantes y multi-modales, y sin ser afectados por tamaños muestrales grandes. Para ello, hemos definido un marco de Teoría y Geometría de la Información basado en la inferencia de variedades de Riemann no-paramétricas a partir de distancias normalizadas entre las PDs de varias fuentes de datos o a lo largo del tiempo. En consecuencia, se han aportado las siguientes contribuciones: Para evaluar la variabilidad multi-fuente se han definido dos métricas: la Global Probabilistic Deviation, la cual mide la variabilidad global entre las PDs de varias fuentes-equivalente a la desviación estándar entre PDs; y la Source Probabilistic Outlyingness, la cual mide la disimilaridad entre la DP de una fuente y un promedio global latente. Éstas se basan en un simplex construido mediante las distancias entre las PDs de las fuentes. En base a éste, se ha definido el Multi-Source Variability plot, visualización que permite detectar patrones de agrupamiento entre fuentes. El método de variabilidad temporal proporciona dos herramientas: el Information Geometric Temporal plot, visualización exploratoria de la evolución temporal de las PDs basada en la la variedad estadística de los lotes temporales; y el Control de Procesos Estadístico de PDs, algoritmo para la monitorización y detección automática de cambios en PDs. Los métodos han sido aplicados a casos de estudio reales, incluyendo: los Registros de Salud Pública de Mortalidad y Cáncer de la Comunidad Valenciana; los repositorios de enfermedades del corazón de UCI y NHDS de los Estados Unidos; y repositorios españoles de Cáncer de Mama y Fecundación In-Vitro. Los métodos detectaron hallazgos como particiones de repositorios en subgrupos probabilísticos temporales, anomalías temporales puntuales, y fuentes de datos agrupadas por diferencias en poblaciones y en prácticas. Se han desarrollado herramientas software incluyendo los métodos y la generación automática de informes. Finalmente, se ha definido la base teórica de un marco de CD biomédicos, el cual ha sido utilizado en la construcción de repositorios de calidad para la alimentación del lactante, en la contextualización de datos para el reuso en Sistemas de Ayuda a la Decisión Médica usando un wrapper HL7-CDA, y en un servicio on-line para la evaluación y clasificación de la CD de repositorios biomédicos. Los resultados de esta tesis han sido publicados en ocho contribuciones científicas (revistas indexadas y artículos en congresos), una de ellas seleccionada por la IMIA como una de las mejores publicaciones en Sistemas de Información de Salud en 2013. Los resultados han contribuido en varios proyectos de investigación, y facilitado los primeros pasos hacia la industrialización de las tecnologías / [CA] Actualment, la investigació biomèdica i presa de decisions depenen en gran mesura de les dades emmagatzemades en els sistemes d'informació. En conseqüència, una manca en la qualitat de les dades (QD) pot donar lloc a decisions sub-òptimes o dificultar els processos i resultats de les investigacions derivades. Aquesta tesi té com a propòsit la investigació i desenvolupament de mètodes per avaluar dos problemes especialment importants en repositoris de dades massius (Big Data) basats en infraestructures multi-institucionals o transfrontereres, adquirits durant llargs períodes de temps: la variabilitat de les distribucions de probabilitat (DPs) de les dades entre diferents fonts o llocs-variabilitat multi-font-i la variabilitat de les distribucions de probabilitat de les dades al llarg del temps-variabilitat temporal. La variabilitat en DPs pot estar causada per diferències en els mètodes d'adquisició, protocols o polítiques d'atenció; errors sistemàtics o aleatoris durant l'entrada o gestió de dades; diferències demogràfiques en les poblacions; o fins i tot per dades falsificades. Aquesta tesi aporta mètodes per detectar, mesurar i caracteritzar aquesta variabilitat, tractant amb dades multi-tipus, multivariants i multi-modals, i no sent afectats per mides mostrals grans. Per a això, hem definit un marc de Teoria i Geometria de la Informació basat en la inferència de varietats de Riemann no-paramètriques a partir de distàncies normalitzades entre les DPs de diverses fonts de dades o al llarg del temps. En conseqüència s'han aportat les següents contribucions: Per avaluar la variabilitat multi-font s'han definit dos mètriques: la Global Probabilistic Deviation, la qual mesura la variabilitat global entre les DPs de les diferents fonts-equivalent a la desviació estàndard entre DPs; i la Source Probabilistic Outlyingness, la qual mesura la dissimilaritat entre la DP d'una font de dades donada i una mitjana global latent. Aquestes estan basades en la construcció d'un simplex mitjançant les distàncies en les DPs entre fonts. Basat en aquest, s'ha definit el Multi-Source Variability plot, una visualització que permet detectar patrons d'agrupament entre fonts. El mètode de variabilitat temporal proporciona dues eines: l'Information Geometric Temporal plot, visualització exploratòria de l'evolució temporal de les distribucions de dades basada en la varietat estadística dels lots temporals; i el Statistical Process Control de DPs, algoritme per al monitoratge i detecció automàtica de canvis en les DPs de dades. Els mètodes han estat aplicats en repositoris de casos d'estudi reals, incloent: els Registres de Salut Pública de Mortalitat i Càncer de la Comunitat Valenciana; els repositoris de malalties del cor de UCI i NHDS dels Estats Units; i repositoris espanyols de Càncer de Mama i Fecundació In-Vitro. Els mètodes han detectat troballes com particions dels repositoris en subgrups probabilístics temporals, anomalies temporals puntuals, i fonts de dades anòmales i agrupades a causa de diferències en poblacions i en les pràctiques. S'han desenvolupat eines programari incloent els mètodes i la generació automàtica d'informes. Finalment, s'ha definit la base teòrica d'un marc de QD biomèdiques, el qual ha estat utilitzat en la construcció de repositoris de qualitat per l'alimentació del lactant, la contextualització de dades per a la reutilització en Sistemes d'Ajuda a la Decisió Mèdica usant un wrapper HL7-CDA, i en un servei on-line per a l'avaluació i classificació de la QD de repositoris biomèdics. Els resultats d'aquesta tesi han estat publicats en vuit contribucions científiques (revistes indexades i en articles en congressos), una de elles seleccionada per la IMIA com una de les millors publicacions en Sistemes d'Informació de Salut en 2013. Els resultats han contribuït en diversos projectes d'investigació, i han facilitat la industrialització de les tecnologies d / Sáez Silvestre, C. (2016). Probabilistic methods for multi-source and temporal biomedical data quality assessment [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62188 / TESIS / Premiado