El presente trabajo nos habla acerca de las experiencias vividas y aprendizajes adquiridos a través de 30 casos clínicos llevados a cabo en el Centro de Salud Materno Infantil Manuel Barreto y en el Hospital María Auxiliadora localizados en la ciudad de Lima- Perú. Esto incluirá tanto el diagnóstico como el manejo farmacológico y quirúrgico de las patologías y las complicaciones que puede conllevar esta. Además de las limitaciones presentadas por la coyuntura actual al llevar a cabo los casos y la importancia de realizar una buena historia clínica. Por otro lado, se discutirá acerca de la vida cotidiana de un nuevo internado dentro de una pandemia que no tiene vigencia, el cambio dentro del sistema de salud y las deficiencias que ha presentado incluso antes presentarse la pandemia. La transición de llevar el internado en un hospital a llevarlo en un centro de salud de primer nivel, y como entablar una nueva conexión y realizar trabajo en equipo tanto con tus compañeros internos como con el personal de salud (enfermeras, técnicos y residentes). Las expectativas de cómo desarrollar un nuevo internado y adecuarse a un ambiente laboral totalmente distinto al ya establecido, donde no siempre se cuenta con todos los implementos necesarios para hacer un diagnóstico oportuno. Así mismo, las competencias y actitudes mediante la realización de casos clínicos dentro de los establecimientos de salud. Por último, y lo más importante, la atención al paciente, sus dolencias y como realizar en un futuro el correcto abordaje para poder mejorar la calidad de vida del paciente. / The present paper is based on the experiences and lessons learned through 30 clinical cases carried out at the Manuel Barreto Maternal and Child Health Center and the Maria Auxiliadora Hospital located in the city of Lima-Peru. This will include both the diagnosis and the pharmacological and surgical management of the pathologies and the complications that this can bring. In addition to the limitations presented by the current situation in carrying out the cases and the importance of carrying out a good medical history. On the other hand, the daily life of a new boarding school within an unabated pandemic, the change within the health system and the deficiencies that have arisen even before the pandemic occurs will be discussed. The transition from taking the boarding school in a hospital to taking it to a first-level health center, and how to establish a new connection and engage in teamwork with both your co-interns and health personnel (nurses, technicians, and residents). Expectations of how to develop a new boarding school and adapt to a completely different working environment from the one already established, where not always have all the necessary tools to make a timely diagnosis. Likewise, competencies and attitudes through clinical cases within health facilities. Finally, and most importantly, patient care, their ailments and how to take the right approach in the future to improve the quality of life of the patient. / Trabajo de Suficiencia Profesional

Se describe la evidencia actual del efecto del SARS-CoV-2 a nivel de tejido renal. Se realizó una revisión narrativa de los artículos publicados en SCOPUS y PUBMED hasta septiembre de 2020. Los resultados se dividieron en las siguientes secciones: evidencia del efecto directo del virus en el riñón, mecanismos de invasión celular, mecanismos de injuria celular y las potenciales implicaciones terapéuticas de estos hallazgos. El SARS-CoV-2 invade las células del túbulo proximal y los podocitos, a través del receptor ECA-2. La invasión y replicación viral podrían producir daño mediante un efecto citopático directo aunado a un daño mediado por la respuesta inmune. Debido a la expresión celular de ECA-2, se ha propuesto a los Inhibidores del Sistema Renina–Angiotensina–Aldosterona como un potencial tratamiento contra la COVID-19. Sin embargo, a la fecha, la evidencia no apoya su uso. / We describe evidence on SARS-CoV-2 effect on the kidney. We carried a narrative review of articles published in SCOPUS and PUBMED until September 2020. The results were divided into six topics: evidence of direct effect of virus on the kidney, mechanisms of cellular invasion, mechanisms of kidney injury, and potential therapeutic implications. SARS-Cov-2 gains access to proximal tubule cells and podocytes via ACE-2 receptors. Viral invasion and replication may induce kidney damage through a direct cytopathic effect and immune-mediated damage. Due to ACE-2 cellular expression, Renin–Angiotensin–Aldosterone System Inhibitors have been proposed as potential treatment for COVID-19. However, current evidence does not support its therapeutic use. / Trabajo de investigación

Tesis por compendio / [ES] En los últimos años, el aprendizaje profundo (DL) se ha convertido en una de las principales áreas de la inteligencia artificial (IA), impulsado principalmente por el avance en la capacidad de procesamiento. Los algoritmos basados en DL han logrado resultados asombrosos en la comprensión y manipulación de diversos tipos de datos, incluyendo imágenes, señales de habla y texto. La revolución digital del sector sanitario ha permitido la generación de nuevas bases de datos, lo que ha facilitado la implementación de modelos de DL bajo el paradigma de aprendizaje supervisado. La incorporación de estos métodos promete mejorar y automatizar la detección y el diagnóstico de enfermedades, permitiendo pronosticar su evolución y facilitar la aplicación de intervenciones clínicas de manera más efectiva. Una de las principales limitaciones de la aplicación de algoritmos de DL supervisados es la necesidad de grandes bases de datos anotadas por expertos, lo que supone una barrera importante en el ámbito médico. Para superar este problema, se está abriendo un nuevo campo de desarrollo de estrategias de aprendizaje no supervisado o débilmente supervisado que utilizan los datos disponibles no anotados o débilmente anotados. Estos enfoques permiten aprovechar al máximo los datos existentes y superar las limitaciones de la dependencia de anotaciones precisas. Para poner de manifiesto que el aprendizaje débilmente supervisado puede ofrecer soluciones óptimas, esta tesis se ha enfocado en el desarrollado de diferentes paradigmas que permiten entrenar modelos con bases de datos débilmente anotadas o anotadas por médicos no expertos. En este sentido, se han utilizado dos modalidades de datos ampliamente empleadas en la literatura para estudiar diversos tipos de cáncer y enfermedades inflamatorias: datos ómicos e imágenes histológicas. En el estudio sobre datos ómicos, se han desarrollado métodos basados en deep clustering que permiten lidiar con las altas dimensiones inherentes a este tipo de datos, desarrollando un modelo predictivo sin la necesidad de anotaciones. Al comparar el método propuesto con otros métodos de clustering presentes en la literatura, se ha observado una mejora en los resultados obtenidos. En cuanto a los estudios con imagen histológica, en esta tesis se ha abordado la detección de diferentes enfermedades, incluyendo cáncer de piel (melanoma spitzoide y neoplasias de células fusocelulares) y colitis ulcerosa. En este contexto, se ha empleado el paradigma de multiple instance learning (MIL) como línea base en todos los marcos desarrollados para hacer frente al gran tamaño de las imágenes histológicas. Además, se han implementado diversas metodologías de aprendizaje, adaptadas a los problemas específicos que se abordan. Para la detección de melanoma spitzoide, se ha utilizado un enfoque de aprendizaje inductivo que requiere un menor volumen de anotaciones. Para abordar el diagnóstico de colitis ulcerosa, que implica la identificación de neutrófilos como biomarcadores, se ha utilizado un enfoque de aprendizaje restrictivo. Con este método, el coste de anotación se ha reducido significativamente al tiempo que se han conseguido mejoras sustanciales en los resultados obtenidos. Finalmente, considerando el limitado número de expertos en el campo de las neoplasias de células fusiformes, se ha diseñado y validado un novedoso protocolo de anotación para anotaciones no expertas. En este contexto, se han desarrollado modelos de aprendizaje profundo que trabajan con la incertidumbre asociada a dichas anotaciones. En conclusión, esta tesis ha desarrollado técnicas de vanguardia para abordar el reto de la necesidad de anotaciones precisas que requiere el sector médico. A partir de datos débilmente anotados o anotados por no expertos, se han propuesto novedosos paradigmas y metodologías basados en deep learning para abordar la detección y diagnóstico de enfermedades utilizando datos ómicos e imágenes histológicas. / [CA] En els últims anys, l'aprenentatge profund (DL) s'ha convertit en una de les principals àrees de la intel·ligència artificial (IA), impulsat principalment per l'avanç en la capacitat de processament. Els algorismes basats en DL han aconseguit resultats sorprenents en la comprensió i manipulació de diversos tipus de dades, incloent-hi imatges, senyals de parla i text. La revolució digital del sector sanitari ha permés la generació de noves bases de dades, la qual cosa ha facilitat la implementació de models de DL sota el paradigma d'aprenentatge supervisat. La incorporació d'aquests mètodes promet millorar i automatitzar la detecció i el diagnòstic de malalties, permetent pronosticar la seua evolució i facilitar l'aplicació d'intervencions clíniques de manera més efectiva. Una de les principals limitacions de l'aplicació d'algorismes de DL supervisats és la necessitat de grans bases de dades anotades per experts, la qual cosa suposa una barrera important en l'àmbit mèdic. Per a superar aquest problema, s'està obrint un nou camp de desenvolupament d'estratègies d'aprenentatge no supervisat o feblement supervisat que utilitzen les dades disponibles no anotades o feblement anotats. Aquests enfocaments permeten aprofitar al màxim les dades existents i superar les limitacions de la dependència d'anotacions precises. Per a posar de manifest que l'aprenentatge feblement supervisat pot oferir solucions òptimes, aquesta tesi s'ha enfocat en el desenvolupat de diferents paradigmes que permeten entrenar models amb bases de dades feblement anotades o anotades per metges no experts. En aquest sentit, s'han utilitzat dues modalitats de dades àmpliament emprades en la literatura per a estudiar diversos tipus de càncer i malalties inflamatòries: dades ómicos i imatges histològiques. En l'estudi sobre dades ómicos, s'han desenvolupat mètodes basats en deep clustering que permeten bregar amb les altes dimensions inherents a aquesta mena de dades, desenvolupant un model predictiu sense la necessitat d'anotacions. En comparar el mètode proposat amb altres mètodes de clustering presents en la literatura, s'ha observat una millora en els resultats obtinguts. Quant als estudis amb imatge histològica, en aquesta tesi s'ha abordat la detecció de diferents malalties, incloent-hi càncer de pell (melanoma spitzoide i neoplàsies de cèl·lules fusocelulares) i colitis ulcerosa. En aquest context, s'ha emprat el paradigma de multiple instance learning (MIL) com a línia base en tots els marcs desenvolupats per a fer front a la gran grandària de les imatges histològiques. A més, s'han implementat diverses metodologies d'aprenentatge, adaptades als problemes específics que s'aborden. Per a la detecció de melanoma spitzoide, s'ha utilitzat un enfocament d'aprenentatge inductiu que requereix un menor volum d'anotacions. Per a abordar el diagnòstic de colitis ulcerosa, que implica la identificació de neutròfils com biomarcadores, s'ha utilitzat un enfocament d'aprenentatge restrictiu. Amb aquest mètode, el cost d'anotació s'ha reduït significativament al mateix temps que s'han aconseguit millores substancials en els resultats obtinguts. Finalment, considerant el limitat nombre d'experts en el camp de les neoplàsies de cèl·lules fusiformes, s'ha dissenyat i validat un nou protocol d'anotació per a anotacions no expertes. En aquest context, s'han desenvolupat models d'aprenentatge profund que treballen amb la incertesa associada a aquestes anotacions. En conclusió, aquesta tesi ha desenvolupat tècniques d'avantguarda per a abordar el repte de la necessitat d'anotacions precises que requereix el sector mèdic. A partir de dades feblement anotades o anotats per no experts, s'han proposat nous paradigmes i metodologies basats en deep learning per a abordar la detecció i diagnòstic de malalties utilitzant dades *ómicos i imatges histològiques. Aquestes innovacions poden millorar l'eficàcia i l'automatització en la detecció precoç i el seguiment de malalties. / [EN] In recent years, deep learning (DL) has become one of the main areas of artificial intelligence (AI), driven mainly by the advancement in processing power. DL-based algorithms have achieved amazing results in understanding and manipulating various types of data, including images, speech signals and text. The digital revolution in the healthcare sector has enabled the generation of new databases, facilitating the implementation of DL models under the supervised learning paradigm. Incorporating these methods promises to improve and automate the detection and diagnosis of diseases, allowing the prediction of their evolution and facilitating the application of clinical interventions with higher efficacy. One of the main limitations in the application of supervised DL algorithms is the need for large databases annotated by experts, which is a major barrier in the medical field. To overcome this problem, a new field of developing unsupervised or weakly supervised learning strategies using the available unannotated or weakly annotated data is opening up. These approaches make the best use of existing data and overcome the limitations of reliance on precise annotations. To demonstrate that weakly supervised learning can offer optimal solutions, this thesis has focused on developing different paradigms that allow training models with weakly annotated or non-expert annotated databases. In this regard, two data modalities widely used in the literature to study various types of cancer and inflammatory diseases have been used: omics data and histological images. In the study on omics data, methods based on deep clustering have been developed to deal with the high dimensions inherent to this type of data, developing a predictive model without requiring annotations. In comparison, the results of the proposed method outperform other existing clustering methods. Regarding histological imaging studies, the detection of different diseases has been addressed in this thesis, including skin cancer (spitzoid melanoma and spindle cell neoplasms) and ulcerative colitis. In this context, the multiple instance learning (MIL) paradigm has been employed as the baseline in all developed frameworks to deal with the large size of histological images. Furthermore, diverse learning methodologies have been implemented, tailored to the specific problems being addressed. For the detection of spitzoid melanoma, an inductive learning approach has been used, which requires a smaller volume of annotations. To address the diagnosis of ulcerative colitis, which involves the identification of neutrophils as biomarkers, a constraint learning approach has been utilized. With this method, the annotation cost has been significantly reduced while achieving substantial improvements in the obtained results. Finally, considering the limited number of experts in the field of spindle cell neoplasms, a novel annotation protocol for non-experts has been designed and validated. In this context, deep learning models that work with the uncertainty associated with such annotations have been developed. In conclusion, this thesis has developed cutting-edge techniques to address the medical sector's challenge of precise data annotation. Using weakly annotated or non-expert annotated data, novel paradigms and methodologies based on deep learning have been proposed to tackle disease detection and diagnosis in omics data and histological images. These innovations can improve effectiveness and automation in early disease detection and monitoring. / The work of Rocío del Amor to carry out this research and to elaborate this dissertation has been supported by the Spanish Ministry of Universities under the FPU grant FPU20/05263. / Amor Del Amor, MRD. (2023). Deep Learning Strategies for Overcoming Diagnosis Challenges with Limited Annotations [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/200227 / Compendio

Tesis por compendio / [ES] Esta tesis presenta soluciones de vanguardia basadas en algoritmos de computer vision (CV) y machine learning (ML) para ayudar a los expertos en el diagnóstico clínico. Se centra en dos áreas relevantes en el campo de la imagen médica: la patología digital y la oftalmología. Este trabajo propone diferentes paradigmas de machine learning y deep learning para abordar diversos escenarios de supervisión en el estudio del cáncer de próstata, el cáncer de vejiga y el glaucoma. En particular, se consideran métodos supervisados convencionales para segmentar y clasificar estructuras específicas de la próstata en imágenes histológicas digitalizadas. Para el reconocimiento de patrones específicos de la vejiga, se llevan a cabo enfoques totalmente no supervisados basados en técnicas de deep-clustering. Con respecto a la detección del glaucoma, se aplican algoritmos de memoria a corto plazo (LSTMs) que permiten llevar a cabo un aprendizaje recurrente a partir de volúmenes de tomografía por coherencia óptica en el dominio espectral (SD-OCT). Finalmente, se propone el uso de redes neuronales prototípicas (PNN) en un marco de few-shot learning para determinar el nivel de gravedad del glaucoma a partir de imágenes OCT circumpapilares. Los métodos de inteligencia artificial (IA) que se detallan en esta tesis proporcionan una valiosa herramienta de ayuda al diagnóstico por imagen, ya sea para el diagnóstico histológico del cáncer de próstata y vejiga o para la evaluación del glaucoma a partir de datos de OCT. / [CA] Aquesta tesi presenta solucions d'avantguarda basades en algorismes de *computer *vision (CV) i *machine *learning (ML) per a ajudar als experts en el diagnòstic clínic. Se centra en dues àrees rellevants en el camp de la imatge mèdica: la patologia digital i l'oftalmologia. Aquest treball proposa diferents paradigmes de *machine *learning i *deep *learning per a abordar diversos escenaris de supervisió en l'estudi del càncer de pròstata, el càncer de bufeta i el glaucoma. En particular, es consideren mètodes supervisats convencionals per a segmentar i classificar estructures específiques de la pròstata en imatges histològiques digitalitzades. Per al reconeixement de patrons específics de la bufeta, es duen a terme enfocaments totalment no supervisats basats en tècniques de *deep-*clustering. Respecte a la detecció del glaucoma, s'apliquen algorismes de memòria a curt termini (*LSTMs) que permeten dur a terme un aprenentatge recurrent a partir de volums de tomografia per coherència òptica en el domini espectral (SD-*OCT). Finalment, es proposa l'ús de xarxes neuronals *prototípicas (*PNN) en un marc de *few-*shot *learning per a determinar el nivell de gravetat del glaucoma a partir d'imatges *OCT *circumpapilares. Els mètodes d'intel·ligència artificial (*IA) que es detallen en aquesta tesi proporcionen una valuosa eina d'ajuda al diagnòstic per imatge, ja siga per al diagnòstic histològic del càncer de pròstata i bufeta o per a l'avaluació del glaucoma a partir de dades d'OCT. / [EN] This thesis presents cutting-edge solutions based on computer vision (CV) and machine learning (ML) algorithms to assist experts in clinical diagnosis. It focuses on two relevant areas at the forefront of medical imaging: digital pathology and ophthalmology. This work proposes different machine learning and deep learning paradigms to address various supervisory scenarios in the study of prostate cancer, bladder cancer and glaucoma. In particular, conventional supervised methods are considered for segmenting and classifying prostate-specific structures in digitised histological images. For bladder-specific pattern recognition, fully unsupervised approaches based on deep-clustering techniques are carried out. Regarding glaucoma detection, long-short term memory algorithms (LSTMs) are applied to perform recurrent learning from spectral-domain optical coherence tomography (SD-OCT) volumes. Finally, the use of prototypical neural networks (PNNs) in a few-shot learning framework is proposed to determine the severity level of glaucoma from circumpapillary OCT images. The artificial intelligence (AI) methods detailed in this thesis provide a valuable tool to aid diagnostic imaging, whether for the histological diagnosis of prostate and bladder cancer or glaucoma assessment from OCT data. / García Pardo, JG. (2022). Machine learning strategies for diagnostic imaging support on histopathology and optical coherence tomography [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/182400 / Compendio

[ES] La investigación desarrollada para la tesis doctoral ha estado ligada con el proyecto de investigación ROBIM (Robótica autónoma para inspección y evaluación de edificios existentes con integración BIM) y tiene como objetivo general el desarrollo de una tecnología automatizada, activa y multidisciplinar de inspección, evaluación y diagnóstico de la composición, estado de conservación y eficiencia energética de los cerramientos del patrimonio inmueble, que facilite la obtención de información fiel y suficientemente detallada de los sistemas constructivos y lesiones que afectan a la envolvente de los edificios. Para llevar a cabo todos los objetivos planteados, se ha desarrollado un trabajo de 4 años con un equipo multidisciplinar que ha tomado las decisiones en función de los distintos avances desarrollados por la investigación de cada uno de los componentes del equipo. En el caso que ocupa esta investigación, se ha desarrollado una metodología de inspección exprofeso, teniendo como horizonte final el colectivo de técnicos en inspección que tienen que proponer soluciones para la rehabilitación de edificios. Estos técnicos en la mayoría de ocasiones no tienen un protocolo claro a seguir para afrontar la inspección y diagnóstico de un proyecto de rehabilitación, esto ha motivado el desarrollo de esta metodología que de manera semiautomática es capaz de aunar las diferentes etapas bajo un mismo formato para ordenar y facilitar la inspección completa. / [CA] La investigació desenvolupada per a la tesi doctoral ha estat lligada amb el projecte d'investigació ROBIM (Robótica autónoma per a inspecció i avaluació d'edificis existents amb integració BIM) i té com a objectiu general el desenvolupament d'una tecnologia automatitzada, activa i multidisciplinària d'inspecció, avaluació i diagnòstic de la composició, estat de conservació i eficiència energètica dels tancaments del patrimoni immoble, que facilite l'obtenció d'informació fidel i prou detallada dels sistemes constructius i lesions que afecten l'envolupant dels edificis. Per a dur a terme tots els objectius plantejats, s'ha desenvolupat un treball de 4 anys amb un equip multidisciplinari que ha pres les decisions en funció dels diferents avanços desenvolupats per la investigació de cadascun dels components de l'equip. En el cas que ocupa esta investigació, s'ha desenvolupat una metodologia d'inspecció ex-profeso, tenint com a horitzó final el col·lectiu de tècnics en inspecció que han de proposar solucions per a la rehabilitació d'edificis. Estos tècnics en la majoria d'ocasions no tenen un protocol clar a seguir per a afrontar la inspecció i diagnòstic d'un projecte de rehabilitació, això ha motivat el desenvolupament d'esta metodologia que de manera semiautomàtica és capaç de conjuminar les diferents etapes sota un mateix format per a ordenar i facilitar la inspecció completa. / [EN] The research carried out for the doctoral thesis has been linked to the ROBIM research project ROBIM (Autonomous Robotics for Inspection and Evaluation of Existing Buildings with BIM Integration) and its general objetive is the development of an automated, active and multidisciplinary technology for the inspection, evaluation and diagnosis of the composition, state of conservation and energy efficiency of building envelopes, which facilitates obtaining accurate and sufficiently detailed information on the construction systems and injuries that affect the building envelop. In order to achieve all the objectives, set out, work has been carried out over four years with a multidisciplinary team that has taken decisions based on the different advances developed by the research of each of the members or the team. In the case of this research, an ex profeso inspection methodology has been developed, having as a final horizon the group of inspection technicians who have to propose solutions for the rehabilitation of buildings. In most cases, these technicians do not have a clear protocol to follow the dealing with the inspection and diagnosis of a refurbishment project. This has motivated the development of this methodology which, in a semi-automatic way, is capable of bringing together the different stages under a single format in order to organize and facilitate the complete inspection / Sánchez Gómez, S. (2024). Diseño adaptado de técnicas de examen no destructivas para su implementación en sistemas robotizados en inspección de fachadas [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202737

La nostra investigació s'inscriu en la concepció dinàmica de la intel·ligència, i concretament en el processos que configuren el processament cerebral en el Model d'integració de la informació descrit per Das, Kirby i Jarman (1979). Els dos processos cerebrals que constitueixen la base de la conducta intel·ligent són el processament simultani i el processament seqüencial; són les dues estratègies principals del processament de la informació. Tota classe d'estímul és susceptible d'ésser processat o bé seqüencialment (seriació, verbal, anàlisi), o be simultàniament (global, visual, síntesi).Basant-nos en el recull bibliogràfic i amb la convicció de que apropant-nos al coneixement de les peculiaritats del processament de la informació, ens endinsem en la comprensió del procés que mena a la conducta intel·ligent, i per tant, a l'aprenentatge, formulem la següent hipòtesi de treball: en els nens de preescolar (d'entre els 3 i els sis anys) es donaran aquest dos tipus de processament i variaran en funció de l'edat, el sexe, l'atenció, les dificultats d'aprenentatge, els problemes de llenguatge, el bilingüisme, el nivell sociocultural, la dominància manual, el nivell mental i de la presència de patologia. Les diferències que s'esdevinguin ens permetran de formular criteris i pautes per a la intervenció educativa.Els nostres objectius es refonen en mesurar el processament en nens de preescolar de les comarques gironines, verificar la relació de cada tipus de processament amb les variables esmentades, comprovar si s'estableix un paral·lelisme entre el processament i les aportacions de concepció localitzacionista de les funcions cerebrals en base als nostres resultats, i pautes per a la intervenció pedagògica.Quant al mètode, hem seleccionat una mostra representativa dels nens i nenes matriculats a les escoles publiques de les comarques gironines durant el curs 92/93, mitjançant un mostreig aleatori estratificat i per conglomerats. El tamany real de la mostra és de dos-cents seixanta un subjectes.Els instruments emprats han estat els següents: el Test K-ABC de Kaufman & Kaufman (1983) per a la avaluació del processament; un formulari dirigit als pares per a la recollida de la informació pertinent; entrevistes amb les mestres, i el Test de la Figura Humana de Goodenough.Pel que fa referència als resultats de la nostra recerca i en funció dels objectius proposats, constatem els fets següents. En els nens de preescolar, amb edats d'entre els tres i els sis anys, es constata l'existència dels dos tipus de processament cerebral, sense que es doni un predomini d'un sobre de l'altre; ambdós processaments actuen interrelacionadament.Ambdós tipus de processament milloren a mesura que augmenta l'edat, però es constaten diferències derivades del nivell mental: amb un nivell mental normal s'hi associa una millora d'ambdós processaments, mentre que amb un nivell mental deficient només millora fonamentalment el processament seqüencial.Tanmateix, el processament simultani està més relacionat amb les funcions cognitives complexes i és més nivell mental dependent que el processament seqüencial.Tant les dificultats d'aprenentatge com els problemes de llenguatge predominen en els nens i nenes amb un desequilibri significatiu entre ambdós tipus de processament; les dificultats d'aprenentatge estan més relacionades amb una deficiència del processament simultani, mentre que els problemes de llenguatge es relacionen més amb una deficiència en el processament seqüencial.Els nivells socioculturals baixos es relacionen amb resultats inferiors en ambdós tipus de processament.Per altra part, entre els nens bilingües és més freqüent el processament seqüencial significatiu.El test de la Figura Humana es comporta com un marcador de processament simultani i el nivell atencional com un marcador de la gravetat del problema que afecta al processament i en el següent ordre: nivell mental deficient, dificultats, d'aprenentatge i problemes de llenguatge . Les deficiències atencionals van lligades a deficiències en el processament simultani i a la presencia de patologia.Quant a la dominància manual no es constaten diferències en el processament.Finalment, respecte del sexe només podem aportar que quan un dels dos tipus de processament és deficitari,i es dóna per tant, un desequilibri en el processament, predomina significativament el nombre de nens afectats per sobre del de nenes. / This issue was designed to study cerebral processing as an application of the successive-simultaneous processing model (Das, Kirby and Jarman 1979) in children of our country.The relationship between K-ABC simultaneous and successive scores and several conditions as well as the relationship between these conditions and qualitative variables was investigated. Also, Goodenough test was added to the study as a complement. Age, sex, attention, learning difficulties, speech problems, bilingualism, sociocultural level, hand dominance, IQ, are conditions considered in the research. The objectives of the study were to provide conclusions for applicability to learning disabled children and, this way, to assist school teachers in an attempt to ameliorate educational system.Subject SampleRandom sampling of preschool children living in Girona, region of Catalonia (Spain) was selected for the study. The children ranged in age from 36 to 72 months with a mean age of 61 months (SD-8.07). Students (preschool children) participating in the present study were members of two classrooms, grade 1 (P4) and grade 2 (P5). Two strata were done based on the mode of classroom so sample was representative. Given that children population in Girona region is 7095 we were able to calculate sampling in terms of 262 subjects with proportion factor of 3.702 for each stratum. A peculiarity must be mentioned. Catalonia in Spain has two languages, Catalan and Spanish languages but Catalan immersion is carried out in every school in Catalonia.InstrumentsTen subtests of the Kaufman Assessment Battery for Children (Kaufnan & Kaufman,1983) were selected for the present study. Seven simultaneous tests were applied: Gestalt Clousure, Triangles, Matrix Analogies, spatial Memory, Photo Series, Magic Window, Face Recognition. According to age, each child took different number of subtests. Three successive tests were administrated: Number Recall, Word Order, Hand Movements. For complete descriptions of tasks refer to Kaufman & Kaufman manual (1983). Also, the analysis reported by Das (1984) hasbeen considered. In addition to these, the Goodenough test (Harris,1982) was applied as instrument for assessing intellectual stage of development . On the other hand, a questionnaire was done.ProcedureParents' permission was sought prior to assessing the children, and in no case were we denied permission. Subjects were tested individually. Testing was carried out in a quiet room at the school. The average time per assessment was 35 minutes. All the testing was conducted in the school by the same author.Data AnalysisThe SPSS program was used to analyze the data. The Pearson Product-Moment Correlation Coefficient was used to describe a relationship between two variables. The t-Student was used to test the significance of differences between means. Chi-Square (x2) test was used to test the significance of differences between proportions. Mantel-Haenszel test was also applied where indicated for determining whether two variables were dependent or independent.Results and conclusionsThe following statements were concluded: (1) Both cognitive processes, successive and simultaneous, were present in the range of 3-6-year-old. No one of the two modes of processing was significantly superior. Both of them work interrelated. (2) Scores are higher with increasing age in successive and simultaneous processing but in the case of the retarded subjects that is true for the successive but not for the simultaneous. (3) Simultaneous processing is more related to complex cognitive functions than successive processing. (4) Learning difficulties and speech problems are more frequent in the case of imbalanced processing. Learning disability is more frequently related to simultaneous processing but speech problems to successive processing. (5) Lower sociocultural children score worse in both cognitive processing. (6) Bilingual children are more frequently successive in the cognitive processing. (7) No differences with respect to hand dominance were found. (8) When one of the two cognitive processing is deficient (imbalanced processing) the number of boys is significantly superior to the number of girls.

Tesis por compendio / [ES] Según World Health Organization (WHO), el cáncer es una de las principales causas de muerte a nivel mundial, con cerca de 10 millones de fallecimientos en 2020. Esto significa que aproximadamente una de cada seis muertes es causada por el cáncer. Para prevenir y disminuir esta enorme cantidad de muertes, es necesario un diagnóstico preciso del cáncer. Las técnicas basadas en Deep Learning (DL) han ofrecido algunas técnicas en el Diagnóstico Asistido por Computadora (CAD) para ayudar a los médicos con su diagnóstico. Estas técnicas no solo disminuyen la carga de trabajo de los patólogos, sino que también aumentan la precisión de sus diagnósticos con menos costos. Las colecciones de imágenes de alta resolución, como las láminas histopatológicas y las exploraciones médicas, han mejorado el rendimiento de estas técnicas. En esta tesis, nos enfocamos principalmente en imágenes histopatológicas escaneadas por escáneres de Whole Slide Images (WSI). Estas imágenes se introducen en métodos basados en DL, que emplean Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para detectar las anomalías y los patrones en el tejido escaneado. Estas técnicas son capaces de analizar el tejido para disminuir los impactos de los errores humanos en el diagnóstico del cáncer. Content-Based Medical Image Retrieval (CBMIR) es uno de estos métodos que recientemente ha captado la atención de los investigadores en patología digital. En esta tesis, proponemos tres marcos CBMIR sobre imágenes histopatológicas con dos técnicas basadas en DL que se presentan en diferentes escenarios. En cuanto a los obstáculos potenciales que un CBMIR en patología digital podría enfrentar, incluida la limitación de recursos de GPU, la falta de suficientes conjuntos de datos, y las estrictas regulaciones de privacidad de datos para el intercambio de datos. En relación con estas complejidades, nos enfocamos en el aprendizaje federado en la segunda clase de nuestra investigación. En esta sección, combinamos los conceptos de Federated Learning (FL) con un marco CBMIR para imitar un CBMIR Federado Mundial (FedCBMIR) en imágenes histológicas de cáncer de mama. En esta investigación, seguimos tres escenarios para imitar los tres casos de uso de FedCBMIR en el flujo de trabajo médico. En la última contribución de esta tesis, el enfoque principal es una estrategia basada en aprendizaje contrastivo. Proponemos un marco CBMIR que puede superar las técnicas anteriores con el top K (K>1) y también tener un alto rendimiento en la recuperación de imágenes en el top primero. Además, otra contribución de esta tesis es resolver los desafíos que los patólogos tienen al clasificar los Tumores Spitzoides de Potencial Maligno Incierto (STUMP). Los STUMP presentan un dilema diagnóstico debido a su intrincada histología, creando desafíos para establecer parámetros claros entre nevos benignos y melanomas potencialmente malignos. Para ayudar a los patólogos a enfrentar esta complejidad, el marco puede proporcionar parches similares al top K para ellos con sus etiquetas correspondientes. En resumen, los marcos CBMIR y CBHIR propuestos en esta tesis contribuyen al diagnóstico del cáncer de próstata, mama y piel a partir de imágenes histopatológicas mediante el uso de FEs basados en DL en diferentes escenarios. Estos no solo mejoran la precisión y la eficiencia del diagnóstico del cáncer, sino que también prometen facilitar la detección temprana y las estrategias de tratamiento personalizado. Aprovechar estos marcos en el diagnóstico actual del cáncer podría conducir en última instancia a mejores resultados para los pacientes, menores costos de atención médica y una mayor calidad de vida para las personas afectadas por el cáncer de próstata, mama y piel. Estos avances tienen el potencial de impulsar un cambio social positivo y contribuir a la lucha global contra el cáncer. / [CA] Segons l'Organització Mundial de la Salut (OMS), el càncer és una de les principals causes de mort a nivell mundial, amb prop de 10 milions de defuncions en 2020. Això significa que aproximadament una de cada sis morts és causada pel càncer. Per prevenir i disminuir aquesta enorme quantitat de morts, és necessari un diagnòstic precís del càncer. Les tècniques basades en Deep Learning (DL) han ofert algunes tècniques en el Diagnòstic Assistit per Ordinador (CAD) per ajudar els metges amb el seu diagnòstic. Aquestes tècniques no només disminueixen la càrrega de treball dels patòlegs, sinó que també augmenten la precisió dels seus diagnòstics amb menys costos. Les col·leccions d'imatges d'alta resolució, com les làmines histopatològiques i les exploracions mèdiques, han millorat el rendiment d'aquestes tècniques. En aquesta tesi, ens enfoquem principalment en imatges histopatològiques escanejades per escàners de Whole Slide Images (WSI). Aquestes imatges s'introdueixen en mètodes basats en DL, que empren Xarxes Neuronals Convolucionals (CNN) per detectar les anomalies i els patrons en el teixit escanejat. Aquestes tècniques són capaces d'analitzar el teixit per disminuir els impactes dels errors humans en el diagnòstic del càncer. El Content-Based Medical Image Retrieval (CBMIR) és un d'aquests mètodes que recentment ha captat l'atenció dels investigadors en patologia digital. En aquesta tesi, proposem tres marcs CBMIR sobre imatges histopatològiques amb dues tècniques basades en DL que es presenten en diferents escenaris. Pel que fa als obstacles potencials que un CBMIR en patologia digital podria afrontar, inclou la limitació de recursos de GPU, la manca de suficients conjunts de dades, i les estrictes regulacions de privadesa de dades per a l'intercanvi de dades. En relació amb aquestes complexitats, ens enfoquem en l'aprenentatge federat en la segona classe de la nostra investigació. En aquesta secció, combinem els conceptes de Federated Learning (FL) amb un marc CBMIR per imitar un CBMIR Federat Mundial (FedCBMIR) en imatges histològiques de càncer de mama. En aquesta investigació, seguim tres escenaris per imitar els tres casos d'ús de FedCBMIR en el flux de treball mèdic. En l'última contribució d'aquesta tesi, l'enfocament principal és una estratègia basada en aprenentatge contrastiu. Proposem un marc CBMIR que pot superar les tècniques anteriors amb el top K (K>1) i també tenir un alt rendiment en la recuperació d'imatges en el top primer. A més, una altra contribució d'aquesta tesi és resoldre els desafiaments que els patòlegs tenen a l'hora de classificar els Tumors Spitzoides de Potencial Maligne Incert (STUMP). Els STUMP presenten un dilema diagnòstic a causa de la seva intricada histologia, creant desafiaments per establir paràmetres clars entre nevus benignes i melanomes potencialment malignes. Per ajudar els patòlegs a enfrontar aquesta complexitat, el marc pot proporcionar parches similars al top K per a ells amb les seves etiquetes corresponents. En resum, els marcs CBMIR i CBHIR proposats en aquesta tesi contribueixen al diagnòstic del càncer de pròstata, mama i pell a partir d'imatges histopatològiques mitjançant l'ús de FEs basats en DL en diferents escenaris. Aquests no només milloren la precisió i l'eficiència del diagnòstic del càncer, sinó que també prometen facilitar la detecció primerenca i les estratègies de tractament personalitzat. Aprofitar aquests marcs en el diagnòstic actual del càncer podria conduir en última instància a millors resultats per als pacients, menors costos d'atenció mèdica i una major qualitat de vida per a les persones afectades pel càncer de pròstata, mama i pell. Aquests avenços tenen el potencial d'impulsar un canvi social positiu i contribuir a la lluita global contra el càncer. / [EN] According to the World Health Organization (WHO), cancer is one of the leading causes of death worldwide, with nearly 10 million deaths in 2020. This means that approximately one in six deaths is caused by cancer. To prevent and decrease this enormous number of deaths, an accurate cancer diagnosis is necessary. Deep Learning (DL)-based techniques have offered some methods in Computer-Aided Diagnosis (CAD) to assist doctors with their diagnoses. These techniques not only reduce the workload of pathologists but also increase the accuracy of their diagnoses at lower costs. Collections of high-resolution images, such as histopathological slides and medical scans, have improved the performance of these techniques. In this thesis, we focus mainly on histopathological images scanned by Whole Slide Image (WSI) scanners. These images are introduced into DL-based methods, which employ Convolutional Neural Networks (CNN) to detect anomalies and patterns in the scanned tissue. These techniques can analyze the tissue to reduce the impacts of human errors in cancer diagnosis. Content-Based Medical Image Retrieval (CBMIR) is one of these methods that has recently attracted the attention of researchers in digital pathology. In this thesis, we propose three CBMIR frameworks on histopathological images with two DL-based techniques presented in different scenarios. Regarding potential obstacles that a CBMIR in digital pathology might face, including the limitation of GPU resources, the lack of sufficient datasets, and strict data privacy regulations for data sharing. Considering these complexities, we focus on federated learning in the second part of our research. In this section, we combine the concepts of Federated Learning (FL) with a CBMIR framework to simulate a World-Wide Federated CBMIR (FedCBMIR) on histological images of breast cancer. In this research, we follow three scenarios to mimic the three use cases of FedCBMIR in the medical workflow. In the final contribution of this thesis, the main focus is a contrastive learning-based strategy. We propose a CBMIR framework that can surpass previous techniques with the top K (K>1) and also have high performance in retrieving images at the top first. Additionally, another contribution of this thesis is to solve the challenges that pathologists face in grading Spitzoid Tumors of Uncertain Malignant Potential (STUMP). STUMPs present a diagnostic dilemma due to their intricate histology, creating challenges for establishing clear parameters between benign nevi and potentially malignant melanomas. To assist pathologists in coping with this complexity, the framework can provide top K similar patches for them with their corresponding labels. In summary, the CBMIR and CBHIR frameworks proposed in this thesis contribute to the diagnosis of prostate, breast, and skin cancer from histopathological images using DL-based FEs in different scenarios. These not only improve the accuracy and efficiency of cancer diagnosis but also promise to facilitate early detection and personalized treatment strategies. Leveraging these frameworks in current cancer diagnosis could ultimately lead to better patient outcomes, lower healthcare costs, and a higher quality of life for individuals affected by prostate, breast, and skin cancer. These advances have the potential to drive positive social change and contribute to the global fight against cancer. / This study is funded by European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement No. 860627 (CLAR- IFY Project). The work of Adrián Colomer has been supported by the ValgrAI – Valencian Graduate School and Research Network for Artificial Intelligence & Gen- eralitat Valenciana and Universitat Politècnica de València (PAID-PD-22). / Tabatabaei, Z. (2024). Deep learning strategies for histological image retrieval [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/207119 / Compendio

Esta tesis doctoral es el resultado de una dilatada experiencia de investigación en torno al papel esencial protagonizado por la vertiente técnico¿científica en la restauración de bienes inmuebles principalmente. Para ello, se ha perseguido presentarla, de forma ordenada y sistemática, potenciando su aplicabilidad práctica por parte de los diferentes agentes que intervienen en los procesos de intervención. Aunque esta metodología se centra, sobre todo, en edificios con una amplia casuística desde el punto de vista de la conservación, es exportable también a otros casos para utilizarse como herramienta en la elaboración y desarrollo del proyecto y la intervención restauradora. Se demuestra que es posible establecer una retroalimentación entre la obra y el trabajo analítico para depurar un sistema de actuación que facilite la aplicación de los conocimientos y clarifique el proceso restaurador. Esta investigación ha dado como resultado un núcleo cohesionado de pautas que hace de ¿motor de arranque¿ para la aplicación de procedimientos técnico ¿ científicos creando una amplia red de relaciones, de forma que las experiencias desarrolladas se convierten en modelos de intervención al destacar lo más interesante de cada una. El método seguido se presenta en forma de protocolos, articulados de manera clara, para crear un sistema jerarquizado y ramificado en el que las secuencias lógicas pueden ejecutarse de forma independiente, en función de las prioridades o necesidades, facilitando su realización. Ha sido planteado, de manera directa, utilizando un lenguaje técnico asequible para los diferentes agentes que intervienen en los procesos. La herramienta conseguida es versátil y apta para servir de guía de buenas prácticas en las intervenciones. Uno de los ejes fundamentales de desarrollo es la conservación preventiva que establece la necesidad de planificar las acciones estudiando los riesgos a los que está sometido el patrimonio cultural, adoptar medidas para evitar posibles afecciones y procurar el mantenimiento correcto de sus características materiales, estrategias que permiten una gestión más adecuada de los recursos disponibles. Esa visión integradora incluye una comunicación constante con los actores implicados garantizando la sostenibilidad del proceso. La investigación aplicada se ha organizado a partir del caso concreto de la Catedral de Jaén, que presenta unas condiciones excepcionales para verificar la relación entre diferentes procesos de deterioro y la aplicación de una metodología de restauración en circunstancias reales y con una disponibilidad limitada de recursos. Aunque dicho inmueble actúa como fuente principal de la experiencia, existen abundantes ejemplos que provienen fundamentalmente de otros edificios en los cuales se ha aplicado el mismo criterio secuencial para ordenar la información y poderla utilizar de forma coherente y organizada. / Salmerón Escobar, P. (2013). Optimización de procedimientos técnico-científicos aplicados a la restauración del Patrimonio Cultural [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/31206

[EN] Wheelchair users represent around 1% of the population. This group is characterised through the number of hours spent each day in a seated position. This can lead to health problems linked mainly to the development of pressure ulcers. In addition, the position in the wheelchair is critical in order to be able to perform different activities comfortably. The aim of the cushions, integrated in the whole seating system, is to contribute to the prevention, positioning and comfort of the person in a wheelchair. Incorporating the user adequately into the assessment, prescription and development of new cushions is a key aspect, clearly identified in the bibliography, which requires the use of innovation models to produce this incorporation systematically. This research paper adopts the cause-effect model, successfully used in other fields such as the car or shoe making industries, but to date not used in the field of tissue management cushions. The use of this model has allowed for the identification of different links between the consequences of the interaction person-cushion (developed perception of the user) with the cushion and person characteristics, as well as with the physiological and biomechanical response resulting from this interaction. This was a necessary step to obtain design and selection criteria for the cushions. The physiological and biomechanical variables which have been analysed are pressure and microclimate. To study the consequences of this interaction we have considered the user perception obtained by means of a questionnaire. Thirty-six wheelchair users have participated in this study which includes the assessment of twenty-five cushions. The main criteria for the inclusion of users in the study has been the risk level of risk of developing pressure ulcers. The inclusion of cushions was based on the market representation and consideration of the different typologies. From the point of view of the user's opinion this research paper has allowed for the identification of the quality perception factors (F1. Stability, F2.Heat-pain, F3. Fitting, F4. Collapse, F5. Size-aesthetics and F6. Weight-cold) and for the calculation of their weight on the global factors of goodness and evolution of the cushions. In addition, the comparison of the pressure values obtained directly from the wheelchair users and those measured using the dummy highlights a clear divergence between both behaviour. We have also defined design criteria and limit values, admissible and recommendable, for a group of variables, as well as the relation of the subjective variables with these quality factors. The results of this research support the importance of a comprenhensive approach to the cushions, including the design, development and prescription processes whereby the users may become more of a protagonist than they have been so far. / [ES] Las personas en silla de ruedas representan alrededor del 1% de la población. Este colectivo se caracteriza por pasar muchas horas al día sentado. Esto puede comportar problemas de salud vinculados principalmente al desarrollo de úlceras por presión. Por otra parte, el posicionamiento en la silla de ruedas es crítico para poder realizar actividades diversas de forma confortable. El objetivo de los cojines, integrados dentro del sistema de sedestación, es contribuir a la prevención, el posicionamiento y el confort de la persona en la silla de ruedas. Incorporar el usuario de forma adecuada en la evaluación, prescripción y desarrollo de nuevos cojines es un aspecto clave, identificado claramente en la bibliografía, que requiere el uso de modelos de innovación que faciliten esta incorporación de forma sistemática. En este trabajo de investigación se ha adoptado el modelo de evaluación causa-efecto, empleado con éxito en ámbitos como la automoción o el calzado, pero que hasta el momento no se había utilizado en el campo de los cojines antiescaras. El uso de este modelo ha permitido la identificación de diversos encadenamientos entre las consecuencias de la interacción cojín-persona (percepción desarrollada en el usuario) con las características del cojín y la persona, así como con la respuesta fisiológica y biomecánica resultante de esta interacción. Éste era el paso previo para poder obtener criterios de diseño y selección de cojines. Las variables fisiológicas y biomecánicas analizadas han sido la presión y el microclima. Para estudiar las consecuencias de la interacción hemos considerado la percepción del usuario obtenida mediante cuestionarios. Treinta y seis personas en silla de ruedas han participado en este estudio que ha incluido la valoración de veinticinco cojines. El principal criterio para la inclusión de usuarios en el estudio ha sido el nivel de riesgo de desarrollar úlceras por presión. La inclusión de los cojines se ha basado en la representatividad del mercado y la inclusión de tipologías diferentes. Desde el punto de vista de la opinión de los usuarios este trabajo de investigación ha permitido identificar los factores de calidad percibida (F1. Estabilidad, F2. Calor-dolor, F3. Encajonamiento, F4. Colapso, F5. Tamaño-estética y F6. Peso-frío) y calcular el peso de ellos sobre los factores globales de bondad y evolución de los cojines. Por otra parte, la comparación de los valores de presión obtenidos con las personas en silla de ruedas y los medidos con el maniquí constata una clara divergencia en el comportamiento. También se han definido criterios de diseño y valores límite, admisibles y recomendables, para un conjunto de variables, así como su relación con los factores de calidad y las variables subjetivas agrupadas en estos factores. Los resultados de este trabajo apoyan la importancia de una aproximación global a los cojines, que incluya los procesos de diseño, desarrollo y prescripción, donde los usuarios sean mucho más protagonistas de lo que han sido hasta ahora. / [CA] Les persones en cadira de rodes representen al voltant de l'1% de la població. Aquest col·lectiu es caracteritza per passar moltes hores al dia damunt la cadira, cosa que pot comportar problemes de salut vinculats principalment al desenvolupament d'úlceres per pressió. Per altra banda, el posicionament en la cadira de rodes és crític per poder realitzar activitats diverses i que aquestes puguen fer-se de forma confortable. L'objectiu dels coixins, integrats dins del sistema de sedestació, és contribuir a la prevenció, el posicionament i el confort de la persona en la cadira de rodes. Incorporar l'usuari de forma adequada en l'avaluació, prescripció i desenvolupament de nous coixins és un aspecte clau, identificat clarament a la bibliografia, que requereix l'ús de models d'innovació que faciliten aquesta incorporació de forma sistemàtica. En aquest treball d'investigació s'ha adoptat el model d'avaluació causa-efecte, emprat amb èxit en àmbits com l'automoció o el calcer, però que fins al moment no s'havia utilitzat en el camp dels coixins antiescares. L'ús d'aquest model ha permès la identificació de diversos encadenaments entre les conseqüències de la interacció coixí-persona (percepció desenvolupada en l'usuari) amb les característiques del coixí i la persona, així com amb la resposta fisiològica i biomecànica resultant d'aquesta interacció. Aquest era el pas previ per poder obtenir cri teris de disseny i selecció de coixins. Les variables fisiològiques i biomecàniques analitzades han estat la pressió i el microclima. Per a estudiar les conseqüències de la interacció hem considerat la percepció de l'usuari obtinguda mitjançant l'ús de qüestionaris. Trenta-sis persones en cadira de rodes han participat en aquest estudi que ha inclòs la valoració de vint-i-cinc coixins. El principal criteri per a la inclusió d'usuaris en l'estudi ha estat el nivell de risc de desenvolupar úlceres per pressió. Per a la inclusió dels coixins s'ha buscat la representativitat del mercat i la inclusió de tipologies diferents. Des del punt de vista de l'opinió dels usuaris aquest treball d'investigació ha permès identificar els factors de qualitat percebuda (F1. Estabilitat, F2. Calor-dolor, F3. Encaixament, F4. Col·lapse, F5. Grandària-estètica i F6. Pes-fred) i calcular el pes d'ells sobre els factors globals de bondat i evolució dels coixins. Per altra banda, la comparació dels valors de pressió obtinguts amb les persones en cadira de rodes i els mesurats amb el maniquí constata una clara divergència en el comportament. També s'han definit criteris de disseny i valors límit, admissibles i recomanables, per a un conjunt de variables i la seua relació amb els factors de qualitat i les variables subjectives. Els resultats d'aquest treball suporten la importància d'una aproximació global als coixins, que incloga els processos de disseny, desenvolupament i prescripció, on els usuaris siguen molt més protagonistes del que ho han estat fins ara. / Barbera Guillem, R. (2016). Identificació de criteris de disseny i selecció de coixins antiescares, a partir d'aspectes funcionals dels coixins i les característiques particulars i preferències dels usuaris [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/61463