Agrupación de técnicas inteligentes para predecir Reacción Adversa a Medicamentos / Grouping smart techniques to predict Adverse Drug Reaction

Las Reacciones Adversas a Medicamentos (RAM), pueden causar incapacidad temporal o permanente al paciente, incluso tener un desenlace fatal. La ocurrencia de las RAM, presentan costos directos teniendo en cuenta: salario de la persona, gasto de material y costo de los medicamentos, los cuales aumentan la cuantía al tratarla. Con el objetivo de predecir que RAM le puede causar a un paciente, teniendo en cuenta: las características de los pacientes, la interacción entre medicamentos y las propias RAM; se crean y agrupan algunas técnicas de inteligencia artificial, donde cada una de ellas resuelve un problema determinado, pero en conjunto logran predecir una Reacción Adversa a Medicamentos. Entre las técnicas aplicadas se encuentra: razonamiento basado en caso, razonamiento basado en reglas y reconocimiento de patrones. La validación de cada una de estas técnicas se realiza de forma independiente, demostrando que el uso de estas, permite a los profesionales de salud contar con un apoyo informático en el momento de la consulta médica(AU)

Adverse Drug Reactions (ADRs) can cause temporary or permanent disability to the patient, even resulting in a fatal outcome. The occurrence of ADRs present direct costs taking into account: salary of the person, expenditure of material and cost of medicines, which increase the amount when dealing with it. With the aim of predicting which RAM can cause a patient, taking into account: the characteristics of patients, the interaction between medications and the RAM itself; Some artificial intelligence techniques are created and grouped, where each one solves a specific problem, but together they can predict an Adverse Drug Reaction. Among the applied techniques is: case-based reasoning, rule-based reasoning, and pattern recognition. The validation of each of these techniques is performed independently, demonstrating that the use of these, allows health professionals to have a computer support at the time of medical consultation(AU)

Agrupación de técnicas inteligentes para predecir Reacción Adversa a Medicamentos / Grouping smart techniques to predict Adverse Drug Reaction

Las Reacciones Adversas a Medicamentos (RAM) pueden causar incapacidad temporal o permanente al paciente, incluso tener un desenlace fatal. La ocurrencia de las RAM, presentan costos directos teniendo en cuenta: salario de la persona, gasto de material y costo de los medicamentos, los cuales aumentan la cuantía al tratarla. Con el objetivo de predecir que RAM le puede causar a un paciente, teniendo en cuenta: las características de los pacientes, la interacción entre medicamentos y las propias RAM; se crean y agrupan algunas técnicas de inteligencia artificial, donde cada una de ellas resuelve un problema determinado, pero en conjunto logran predecir una Reacción Adversa a Medicamentos. Entre las técnicas aplicadas se encuentra: razonamiento basado en caso, razonamiento basado en reglas y reconocimiento de patrones. La validación de cada una de estas técnicas se realiza de forma independiente, demostrando que el uso de estas, permite a los profesionales de salud contar con un apoyo informático en el momento de la consulta médica(AU)

Adverse Drug Reactions (ADRs) can cause temporary or permanent disability to the patient, even resulting in a fatal outcome. The occurrence of ADRs present direct costs taking into account: salary of the person, expenditure of material and cost of medicines, which increase the amount when dealing with it. With the aim of predicting which RAM can cause a patient, taking into account: the characteristics of patients, the interaction between medications and the RAM itself; Some artificial intelligence techniques are created and grouped, where each one solves a specific problem, but together they can predict an Adverse Drug Reaction. Among the applied techniques is: case-based reasoning, rule-based reasoning, and pattern recognition. The validation of each of these techniques is performed independently, demonstrating that the use of these, allows health professionals to have a computer support at the time of medical consultation(AU)

Factores asociados a la calidad de vida de adultos mayores. Cartagena (Colombia) / Factors associated to life quality of older adults. Cartagena (Colombia)

Objetivo: Identificar los factores sociodemográficos asociados a la calidad de vida relacionada con salud de los adultos mayores de la Comuna 9 del Distrito de Cartagena. Materiales y métodos: Encuesta transversal. Población de 5020 adultos mayores, muestra de 514 personas. Muestreo en dos etapas: primero estratificado, considerando la proporción de adultos mayores en cada barrio de la Comuna 9, y luego aleatorio simple, para seleccionar las manzanas donde ubicar a los participantes. Auxiliares de investigación, previamente entrenados, recolectaron la información durante abril-mayo de 2009. Se aplicó el instrumento "Índice Multicultural de Calidad de Vida". Se realizó inicialmente un análisis descriptivo de las variables y luego un análisis logístico multivariado para establecer las posibles asociaciones. Resultados: Participaron 514 adultos mayores: 65,8% mujeres; 43% viven en unión libre o son casados; 56,6% han cursado estudios de primaria; 58% no trabaja y el 64,3% residía en estrato 1 o 2. Estar pensionado o estar trabajando aumenta 2,7 veces la posibilidad de tener un buen bienestar psicológico (OR= 2,729 IC 95%= 1,758-4,236). Conclusiones: Ser mujer, tener nivel de escolaridad secundaria o más, vivir en estrato tres o cuatro, ser pensionado o estar trabajando y vivir con menos de cuatro personas muestra asociación a la calidad de vida relacionada con salud de los adultos mayores.

Objective: To identify socio-demographic factors associated with quality of life related to health of the elderly in the Community 9 District of Cartagena. Materials and methods: Cross-sectional survey. 5,020 elderly population, sample size of 514 people. Sampling in two stages: first stratified by considering the proportion of elderly people in every district of the Commune 9 and then simple random blocks to select where to place the participants. Previously trained research assistants collected information during the months of April-May 2009. The instrument was administered Index Multicultural Quality of Life. Was initially a descriptive analysis of the variables and then a multivariate logistic analysis to establish potential partnerships. Results: Participants were 514 older adults: 65.8% female, 43% cohabiting or were married, 56.6% have completed primary education, 58% not working and 64.3% resided in stratum 1 or 2. Be retired or be working increases 2.7 times more like-ly to have a good psychological well-being (OR = 2.729 95% CI = 1.758 to 4.236). Conclusions: Being female, having secondary school level or older, live in stratum three or four, be retired or be working and living on less than four people, showed an association with the quality of life related to health of older adults.