MINSAP ha dado hoy dentro de su paquete informativo dos datos que nos llaman la atención, uno nos ALARMA y el otro nos Esperanza.
Nos ALARMA que dos casos confirmados no tengan claras su fuentes de contagio.. no queremos siquiera tratar de formalizar que significa eso porque no tenemos datos de esas personas para poder determinar si estaban en confinación, si son los de Isla de la Juventud, el fallecido llegado tarde a la atención médica y su esposa, o en general, más datos. Recordando que el escenario se complica con focos comunitario. De todas formas, en nuestra predicción ya nos parece tener bien determinada la variable R0= 2,76 y que caracteriza la capacidad expansiva del virus. Con este valor estimado ahora solo resta aplicarlo a diferentes configuraciones de población, que en el caso de brotes comunitarios ya NO sería la confinada.
Nos ESPERANZA que MINSAP se haya pronunciado sobre la un estudio colaborativo dirigido por el Biomedicine Discovery Institute (BDI) de la Universidad de Monash en Melbourne (Australia), junto al Peter Doherty Institute of Infection and Immunity (Doherty Institute), que ha evidenciado en cultivos celulares que un medicamento antiparasitario, denominado ivermectin y disponible en todo el mundo, es capaz de matar al nuevo coronavirus en 48 horas.
ACLARAR que de un estudio EN VIDRIO, que es como se denomina esta fase de los estudios, donde se hace un cultivo celular en un laboratorio y se le aplica cierto protocolo de investigación, aún necesita que se haga estudio en animales y humanos para confirmar la acción de la droga en las condiciones de un sujeto vivo, que no es lo mismo que el cultivo in vitro. De todas formas al tratarse de un medicamento bien conocido y utilizado en otras experiencias antivirales, es menos complicado ponerlo en práctica activa. Una sustancia o droga nueva, como por ejemplo los candidatos vacunales en desarrollo necesitan muchos más estudios y tiempo.
Pero que MINSAP lo nombre, siendo tan cautos a la hora de dar información y suponiendo que tienen información de mucha más calidad y además el criterio que a nosotros por mucho nos falta, a nosotros nos habla de que tal vez esta vez si tengamos un arma terapéutica más eficiente en las manos.
La noticia no podría ser mejor para Cuba, que con la epidemia contenida, podría contar además con una cura que nos aleje del riesgo de un rebrote en otro momento con una población susceptible casi al 100 %.
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RESUMEN
Antecedentes: los cambios relacionados con la edad en la red vascular se han documentado ampliamente, sin embargo, la identificación no lineal solo se ha aplicado de manera esporádica al análisis de las señales cardiovasculares.
Objetivo: determinar los cambios con la edad en los componentes espectrales de las realizaciones sin ruido (NFR) obtenidas a partir de señales fotopletismográficas, resumidas en el índice regresivo de la complejidad por núcleos (KCRIndex).
Métodos: Con 190 participantes aparentemente sanos (de 9 a 89 años) residentes en Orense, España, se registraron señales fotopletismográficas durante 5 minutos en posición supina usando un oxímetro de pulso Nellcor-395; las señales se digitalizaron a 1000 Hz, y se sometieron a identificación no lineal a través de un estimador autorregresivo no lineal por núcleos. El KCRIndex se define como el promedio de al menos tres valores de pendiente negativos en el espectro log-log de NFR en la región de frecuencia de 9 a 25 Hz.
Resultados: KCRIndex disminuyó con la edad de forma lineal y no difirió entre géneros. La línea de regresión obtenida fue KCRIndex = -0.025 * edad + 6.868 (r = -0.751).
Conclusiones: Este índice propuesto está fuertemente correlacionado con la edad, lo que abre nuevas posibilidades para la exploración cardiovascular en entornos de atención primaria de salud e incluso en condiciones de campo.
Palabras clave: edad cardiovascular; señal fotopletismográfica; dinámica no lineal; regresión no lineal no paramétrica; KCRIndex
SUMMARY
Background: Age-related changes in the vascular network have been widely documented, however, nonlinear identification has been poorly applied to the analysis of cardiovascular signals.
Objective: To determine the impact of age on spectral components of Noise-free realizations (NFR) obtained from photoplethysmographic signals, summarized in the Kernel Complexity Regressive Index (KCRIndex).
Methods: With 190 apparently healthy participants (9 to 89 years) from Orense, Spain, Photoplethysmographic signals were recorded during 5 minutes in supine position using Nellcor-395 pulse oximeter; signals were digitized at 1000 Hz, and furtherly submitted to nonlinear identification via a kernel nonlinear autoregressive estimator. KCRIndex is defined as the average of at least three negative slope values at the NFR log-log spectrum in the 9 to 25 Hz frequency region.
Results: KCRIndex decreased with age in a linear fashion and did not differ between genders. The regression line obtained was KCRIndex=-0.025*age+6.868 (r=-0.751).
Conclusions: KCRIndex, is strongly correlated with age, thus opening up new possibilities for cardiovascular exploration at primary health care settings and even on open field conditions.
Key words: cardiovascular age, photoplethysmographic signal, nonlinear dynamics, nonlinear nonparametric regression, KCRIndex
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Estudios anteriores mostraron que la señal fotopletismográfica contiene varios componentes distinguibles desde el punto de vista dinámico. El presente trabajo se ha centrado en la caracterización del componente de baja dimensión, de esa señal.
Nueve sujetos jóvenes (5-22 años de edad) y 10 adultos (30-91 años) todos presuntamente sanos, fueron registrados durante diez minutos en posición supina. Cada registro individual fue subdividido en segmentos de 500 puntos cada uno, y cada segmento fue analizado mediante una metodología de análisis autoregresivo no lineal. A partir de la función autoregresiva estimada para cada segmento se generó la realización libre de ruido (RLR) correspondiente.
Se obtuvo que el 72.8% (657 de las 902 RLR analizadas) de las RLR fueron periódicas, correspondientes a tractores de tipo ciclo límite. Por otra parte, el 14.4% de los atractores eran caóticos mientras que hubo un 7.4% de atractores puntales. En 47 segmentos (5.2%) la apariencia de las RLR era periódica o caótica, pero con del 10% de la amplitud del correspondiente trazo original, y fueron clasificadas como “casipuntuales”. De esta manera, además de los atractores periódicos reportados con anterioridad, es posible encontrar atractores caóticos, puntuales y casipuntuales. Las proporciones de cada tipo de atractor variaba de un individuo a otro, siendo los atractores periódicos más abundantes entre los adultos (p<0.05).
Estos resultados son interpretados como una evidencia de la maduración de la dinámica cardiovascular. Se destaca que la contribución de las influencias estocásticas a la generación de la señal fotopletismográfica no debe ignorarse. La dinámica de tipo ciclo límite al parecer garantiza una mejor robustez el sistema. Al ser el componente fractal de la señal fractal, estudio de la interacción de este componente fractal y el sistema no lineal debe tratarse teóricamente para una mejor comprensión de sus implicaciones para a fisiología cardiovascular.
PALABRAS CLAVE: Señal fotopletismográfica. Dinámica no lineal. Caos.
Previous studies showed that the finger Photoplethysmographic (PPG) signal contains several dynamically distinct components.This work is focused on the characterization of the low-dimensional nonlinear component of the PPG signal.
Nine young (5-22 years of age) and ten adult (30-91 y) presumptively healthy subjects were recorded during 10 minutes in supine position. Each individual traces was divided into non-overlapping segments each with 500 data points, and kernel nonlinearestimation was performed. Noise free Realizations (NFR) were generated for each nonlinearly estimated segment.
We obtained that 72.8% (657 out of 902 analyzed NFR) of the NFR were periodic, corresponding to limit cycle attractors.Besides, 14.4% of the attractors were chaotic, and 7.4% of the NFR corresponded to point attractors. In 47 NFR (5.2%) theappearance was either periodic or chaotic, but their amplitude was less than 10% of the original trace. We classified these traces as ‘quasi-punctual’. Thus, besides previously described periodic attractors, chaotic, quasi-punctual and point attractors may be found. Proportions for each type of attractors varied among subjects, and periodic attractors were more abundant among older subjects (p<0.05).
We interpret these results as an evidence of maturation of the nonlinear cardiovascular dynamics. We stress that the contribution of stochastic influences into the PPG signal cannot be omitted. Limit cycle dynamics apparently warranties a better robustness of the system. Since PPG’s stochastic component is a fractal motion, the study of the interaction between this fractal component and the low-dimensional nonlinear system need to be theoretically handled to understand their implications for cardiovascular physiology.
KEYWORDS: Photoplethysmographic signal. Nonlinear dynamics. Chaos.
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