To support the global restart of elective surgery, data from an international prospective cohort study of 8492 patients (69 countries) was analysed using artificial intelligence (machine learning techniques) to develop a predictive score for mortality in surgical patients with SARS-CoV-2. We found that patient rather than operation factors were the best predictors and used these to create the COVIDsurg Mortality Score (https://covidsurgrisk.app). Our data demonstrates that it is safe to restart a wide range of surgical services for selected patients.
Este artículo presenta una clasificación de los modelos logísticos que se han desarrollado para dar solución a los problemas de integración, coordinación, sostenibilidad y movilidad que surgen en la distribución urbana de mercancías (DUM). La búsqueda de la mejora y optimización de los procesos en los sistemas de distribución de bienes y servicios en zonas urbanas ha crecido en los últimos años debido al aumento de la población y el incremento de la congestión vehicular, que se dan en las grandes ciudades, dificultando el logro de objetivos comunes entre los diferentes actores en DUM entre otros, por la alta complejidad que se presenta. Para este artículo, se realizó una revisión amplia y actualizada en la literatura científica sobre el tema, posteriormente se realizó una categorización de los modelos utilizados en la DUM y las técnicas utilizadas en estos modelos, por último se presentan las tendencias actuales y posibles soluciones futuras en el modelado de los problemas en esta área de investigación.
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