Fibromyalgia, chronic fatigue syndrome/myalgic encephalomyelitis, and multiple chemical sensitivity can be considered contested illnesses. The questioning of the status of these conditions as real diseases reduces feelings of legitimacy in those affected. The purpose of this study was to analyze subjectivity construction processes in people with these diseases. A qualitative exploratory study was conducted from the perspective of hermeneutic phenomenology and ethnosociology. We used life stories for compiling data (13 informants were interviewed face-to-face), and sociological discourse analysis was developed. Three main categories were identified: (a) self and grieving; (b) images and practices relating to fibromyalgia, chronic fatigue syndrome/myalgic encephalomyelitis, and multiple chemical sensitivity; and (c) relationships with health professionals. This study shows that daily experiences of people living with these diseases are marked by stigmatization processes. The ultimate purpose of nursing care for people with these conditions should be to reduce their vulnerability and exclusion.
Los seres humanos pueden albergar parásitos, por lo tanto, es fundamental una detección temprana para prevenir enfermedades. Los parásitos pueden observarse a través de imágenes microscópicas, con lo cual, la visión por computadora se muestra como un enfoque que pueda ayudar a la detección y clasificación de parásitos en imágenes digitales. Los modelos de aprendizaje profundo han mostrado un desempeño formidable en la clasificación de imágenes, debido a esto, en este artículo se presentan varios clasificadores profundos multiclase para reconocer 8 clases: 7 tipos de parásitos y la clase no parásitos. Los clasificadores diseñados utilizan transferencia de aprendizaje basada en la arquitectura AlexNet modificada. Al contar con una cantidad de muestras escasa de imágenes de parásitos, se realizó también un aumento de datos, tanto con el método tradicional como mediante la generación de imágenes con una red generativa adversaria (GAN) diseñada para ese propósito. El clasificador con mejor desempeño presentó una exactitud del 99.94%, 98.97% y 98.18% en el conjunto de entrenamiento, validación y de prueba, respectivamente.
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