Prevención de infecciones por Acinetobacter baumannii en la unidad de cuidados intensivos de adultos de un hospital de segundo nivel de atención

GEORGINA ROMERO GENARO (2023, [Otro, Trabajo terminal, especialidad])

El Acinetobacter es un cocobacilo aerobio gramnegativo que se ha descrito desde un

organismo de patogenicidad cuestionable hasta el de un agente infeccioso de gran

importancia hospitalaria en todo el mundo y se presenta en pacientes susceptibles con

mayor frecuencia en las unidades de cuidados intensivos (UCI). En nuestro país existen

estudios relacionado con este microorganismo que sustenta la importancia de la

prevención.

Este trabajo de investigación titulado “Prevención por acinetobacter baumannii en la

unidad de cuidados intensivos de un hospital de segundo nivel de atención”, tiene como

objetivo prevenir las infecciones asociadas por Acinetobacter baumannii. Mediante tres

variables las cuales son: higiene de manos, limpieza y desinfección de material y equipo

y la técnica de barrera máxima.

Se realizó un estudio de tipo cuantitativo, descriptivo y observacional. La muestra de

estudio está conformada por 30 profesionales de enfermería que se encuentran adscritas

a la UCI. Se realiza una evaluación de conocimientos a través de un instrumento sobre

las medidas de prevención que consta de 10 preguntas con opción multiple donde los

criterios de evaluación son: muy bueno, bueno y deficiente esta medición sustenta la

necesidad de la realización de este estudio. Con respecto al conocimiento que tiene el

personal profesional de enfermería encuestado sobre la eficiencia de las medidas de

prevención por acinetobacter baumannii se obtuvo un indicador de eficiencia general

bueno de un 72%. Los resultados por variable fueron los siguientes: el 80% fue de

conocimiento, el 63% al lavado de manos, 72% corresponde a la limpieza y desinfección

del material y equipo así como por último se obtuvo el 80% en la técnica de barrera

máxima.

Estos resultados nos permiten implementar las medidas preventivas mediante la difusión

con base en la NOM-045-SSA-2015 para la vigilancia epidemiológica, prevención y

control de las infecciones asociadas a la atención de la salud, al personal de enfermería

de la UCI.

Acinetobacter is a gram-negative aerobic coccobacillus that has been described from an

organism of questionable pathogenicity to that of an infectious agent of great hospital

importance worldwide and occurs in susceptible patients more frequently in intensive care

units (ICU). In our country there are studies related to this microorganism that support the

importance of prevention.

This research work entitled "Prevention of Acinetobacter baumannii in the intensive care

unit of a second level care hospital", aims to prevent infections associated with

Acinetobacter baumannii. By means of three variables which are: hand hygiene, cleaning

and disinfection of airway material and equipment and the maximum barrier technique.

A quantitative, descriptive and observational study was carried out. The study sample

consisted of 30 nursing professionals assigned to the ICU. Knowledge was evaluated by

means of an instrument on prevention measures consisting of 10 multiple-choice

questions where the evaluation criteria are: very good, good and deficient, this

measurement supports the need to carry out this study. With respect to the knowledge

that the professional nursing personnel surveyed have about the efficiency of

acinetobacter baumannii prevention measures, a good overall efficiency indicator of 72%

was obtained. The results by variable were as follows: 80% were for knowledge, 63% for

hand washing, 72% for cleaning and disinfection of material and equipment, and 80% for

the maximum barrier technique.

These results allow us to implement preventive measures through dissemination based

on NOM-045-SSA-2015 for epidemiological surveillance, prevention and control of

healthcare-associated infections, to ICU nursing staff.

MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD CIENCIAS MÉDICAS acinetobacter baumannii, prevención, lavado de manos, desinfección y la técnica de barrera máxima. acinetobacter baumannii, prevention, hand washing, disinfection and maximum barrier technique.

Determinantes del uso de efectivo en México: análisis a través de la ENIF 2018

Juan Pablo Gómez Ayala (2021, [Tesis de maestría])

En este trabajo se analiza el impacto que tienen la economía formal como la educación y disciplina financiera en el uso de efectivo como medio de pago en México. Se estima que como mínimo, una persona que mejore su educación financiera (acerté una pregunta adicional) reducirá en 1.5% su probabilidad de comprar algún bien con efectivo; en cambio si mejora su disciplina financiera (practicar hábitos saludables más frecuentemente), aumentará la probabilidad de que pague servicios con efectivo en 2%.

Cash and carry transactions -- Payment -- Effect of financial literacy on -- Mexico -- 2018 -- Econometric models. Cash and carry transactions -- Payment -- Effect of informal sector (Economics) on -- Mexico -- 2018 -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES

Reconocimiento continuo de la Lengua de Señas Mexicana

Continuous recognition of Mexican Sign Language

Ricardo Fernando Morfín Chávez (2023, [Tesis de maestría])

La Lengua de Señas Mexicana (LSM) es la lengua utilizada por la comunidad Sorda en México, y, a menudo, subestimada y pasada por alto por la comunidad oyente, lo que resulta en la exclusión sistemática de las personas Sordas en diversos aspectos de la vida. Sin embargo, la tecnología puede desempeñar un papel fundamental en acercar a la comunidad Sorda con la comunidad oyente, promoviendo una mayor inclusión y comprensión entre ambas. El objetivo principal de este trabajo es diseñar, implementar y evaluar un sistema de reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM mediante, visión por computadora y técnicas de aprendizaje máquina. Se establecieron objetivos específicos, que incluyen la generación de un conjunto de datos de señas estáticas, pertenecientes al alfabeto manual de la LSM, el diseño de un modelo de reconocimiento, y la evaluación del sistema, tanto en la modalidad aislada como en la continua. La metodología involucra dos evaluaciones distintas. La primera se enfoca en el reconocimiento de señas estáticas en el dominio aislado, para ello se capturaron datos de 20 participantes realizando movimientos de la mano en múltiples ángulos. Se evaluaron diversas técnicas de aprendizaje automático, destacando que el enfoque basado en Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) obtuvo los mejores resultados (F1-Score promedio del 0.91). La segunda evaluación se concentra en el reconocimiento continuo de señas estáticas, con datos recopilados de seis participantes con diferentes niveles de competencia en LSM, logrando un rendimiento sólido con errores cercanos al 7 %. Además, se evaluó la viabilidad del sistema en aplicaciones de tiempo real, demostrando un excelente desempeño (velocidad promedio de procesamiento de 45 cuadros por segundo). A pesar de los logros alcanzados, es importante reconocer que este proyecto se centró en el reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM. Queda pendiente, como un desafío interesante, la exploración del reconocimiento continuo de señas dinámicas en LSM para futuras investigaciones. Se considera esencial explorar enfoques orientados a la escalabilidad y aplicaciones en tiempo real en investigaciones posteriores.

This study focuses on the continuous recognition of static signs in Mexican Sign Language (Lengua de Señas Mexicana (LSM)), the language used by the Deaf community in Mexico. Despite its significance, LSM is often underestimated and overlooked, leading to the systematic exclusion of Deaf individuals in various aspects of life. The primary objective of this work is to design, implement, and evaluate a continuous static sign recognition system in LSM using computer vision and machine learning techniques. Specific goals were established, including the creation of a dataset of static signs belonging to the manual alphabet of LSM, the design of a recognition model, and the evaluation of the system in both isolated and continuous modes. The methodology involves two distinct evaluations. The first one focuses on the recognition of static signs in the isolated domain, for which data from 20 participants performing hand movements at various angles were collected. Various machine learning techniques were evaluated, with the Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)-based approach achieving the best results (average F1-Score of 0.91). The second evaluation centers on the continuous recognition of static signs, using data collected from six participants with varying levels of competence in LSM, achieving robust performance with errors close to 7 %. Furthermore, the feasibility of the system in real-time applications was assessed, demonstrating excellent performance (average processing speed of 45 frames per second). Despite the achievements, it is important to recognize that this project focused on continuous recognition of static signs in LSM. It remains an interesting challenge to explore the continuous recognition of dynamic signs in LSM for future research. It is considered essential to explore scalability-oriented approaches and real-time applications in subsequent investigations.

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