Las estrategias gubernamentales adoptadas a nivel mundial como medida de prevención frente a la emergencia sanitaria generada por el COVID-19, han despertado el interés de la comunidad científica por conocer los efectos de las mismas sobre la salud mental. El objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo de clasificación para pronosticar depresión en estudiantes universitarios por factores de estrés asociados a la pandemia. Se desarrolló un Modelo de Clasificación con Árboles de Decisión (MCAD) a partir de los resultados de una encuesta de percepción con preguntas tipo escala Likert, la cual fue aplicada a una muestra de 833 estudiantes universitarios de diferentes programas académicos de Colombia. La variable dependiente del modelo fue la presencia o ausencia de depresión, y las respuestas de 700 estudiantes se emplearon para el entrenamiento y 133 para la prueba. Se concluye que el MCAD es válido para pronosticar depresión; tuvo una tasa de precisión del 87% en la muestra de prueba. Finalmente, se halló que los factores que más influyen en el desarrollo de estados depresivos en el contexto de la pandemia generada por el COVID-19 en estudiantes universitarios son: estado civil, sexo, edad, problemas educativos e información proveniente de los medios de comunicación.
Los jóvenes infractores de la ley con estructura antisocial tienen alteraciones en la cognición social, lo que se ve reflejado en la dificultad para interactuar con los demás de manera adecuada y ponerse en el lugar del otro como símbolo empático. Se presentan los hallazgos de una revisión sistemática de literatura para dar respuesta a las siguientes preguntas de investigación: ¿Cuáles son las características de la empatía y simpatía en infractores de la ley? ¿Cuáles son las características del razonamiento moral en infractores de la ley?. Se revisaron artículos, libros y publicaciones especializadas en bases de datos científicas. Se concluye que el infractor de la ley con estructura antisocial tiene un funcionamiento neurobiológico diferente al delicuente común, específicamente en las áreas cerebrales asociadas a las respuestas de empatía, simpatía y razonamiento moral; en estos se activan respuestas biológicas placenteras frente a situaciones que generan en la mayoría de la población sentimientos de compasión y dolor. Los hallazgos reportan que las personas con estructura antisocial sienten satisfacción ante el dolor del prójimo, demostrando afectaciones en la cognición social, siendo éste un tema de interés y actualidad para las neurociencias y la neuropsicología social.
Este trabajo presenta una red neuronal artificial (RNA) para predecir el rendimiento académico estudiantil. Las RNAs emulan el funcionamiento fisiológico del cerebro humano, tienen la capacidad de procesar y abstraer información y son empleadas en investigaciones relacionadas con modelado predictivo debido a su capacidad para identificar relaciones no lineales entre variables. Se emplea una base de datos con información académica, demográfica, social e institucional de 395 estudiantes colombianos de media vocacional de la Institución Educativa Villa del Socorro, Medellín (Colombia). La base de datos es construida mediante la aplicación de encuestas e informes institucionales antes del inicio de la pandemia COVID-19. Los resultados muestran que la RNA desarrollada aquí clasifica adecuadamente el 73% de la muestra y que tiene un mejor desempeño en métricas (accuracy, recall, precision y F1-Score) que otras técnicas de aprendizaje supervisado. Se concluye que la predicción temprana del rendimiento académico permite formular estrategias didácticas y pedagógicas que hacen más eficiente el proceso de enseñanza y aprendizaje.
Introducción: El trastorno específico del aprendizaje es una entidad nosológica del neurodesarrollo, las manifestaciones clínicas se hacen evidentes en la etapa escolar y son persistentes en el transcurso de la vida. La dislexia (DS) se caracteriza por una afectación en la comprensión y fluidez del proceso lector, asociada a déficits neurocognitivos. Objetivo: Analizar. la relación existente entre fluidez fonológica, repetición, denominación y comprensión verbal en niños con diagnóstico de DS. Método: Se empleó una muestra de N=114 personas con diagnóstico de DS escolarizados, en edades entre 7 y 16 años y un. muestreo no probabilístico. Construimos un modelo de ecuaciones estructurales (MEE) en el software RCran 4.0.4, para analizar la relación entre las variables latentes (fluidez fonológica, fluidez semántica, repetición de pseudopalabras, repetición de frases, denominación y comprensión verbal), a través de los resultados de pruebas psicométricas estandarizadas; Test de Fluencia Verbal, Test de Boston, Evaluación Neuropsicológica Infantil y Escala Weschler IV de Inteligencia. Resultados: Las covarianzas entre fluidez fonológica y todos los componentes del lenguaje (LG) fueron positivas; fluidez semántica (σxy=0,55), repetición de pseudopalabras (σxz=0,53), repetición de frases (σxw=0,64), denominación del LG (σxv=0,60), comprensión verbal (σxy=0,57), lo que indica una relación directa. En las personas con DS, a menor fluidez fonológica mayores deficiencias del LG. Conclusión: En la DS la fluidez fonológica y semántica es limitada y se relaciona de manera directa conlas manifestaciones clínicas de este trastorno del neurodesarrollo (TN).
El Trastorno Especifico del Aprendizaje (TEAPZ) corresponde a una alteración de origen biológico, que se interpone en el desarrollo de habilidades académicas en lectura, escritura y cálculo, persistentes a lo largo del ciclo vital. El objetivo de este trabajo fue identificar las características de los procesos cognoscitivos de la atención y funciones ejecutivas (FE) en el TEAPZ, a través del desarrollo de una revisión sistemática de literatura (RSL) empleando la metodología propuesta por Pati y Lorusso (2018), con el objetivo de responder la siguiente pregunta de investigación: P1 ¿Cuáles son las características de la atención y de las FE en el TEAPZ?. El período de búsqueda estuvo comprendido entre el año 2014 y 2021. Se revisaron las bases de datos científicas; Scopus y WoS. Se concluye que el diagnóstico del TEAPZ en el proceso cognoscitivo de la atención se asocia a dificultades en la búsqueda, rastreo visual y velocidad de procesamiento, en las FE existen déficits en la planificación, control inhibitorio y memoria de trabajo. Palabras Claves: atención, discalculia, disgrafía, dislexia y funciones ejecutivas.
Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) are a type of artificial neuronal network (ANN) that estimate the output of the function taking as a reference the distance to a point called center. This paper presents a RBFNN for the classification of adolescents' offenders of the law according to their dangerousness level, that have been admitted to the Specialized Attention Center (SAC), "El Redentor" in Bogotá, Colombia in the year 2017. This classification may be utilized by psychosocial teams of the SAC in order to customize and make more effective the therapeutic pedagogical treatment. The ANN developed is particularly good for identifying adolescents with a high, low and null dangerousness level.
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