Conceptos Estadísticos | Sampling (Statistics) | Analysis Of Variance\nUploaded by Isai Yuliano Lopez Millan\nsaveSave Conceptos Estadísticos For Later\nLa Investigación 2 de Probabilidad y Estadistica\nPruebas de Hipotesis Para La Media Poblacional(8)\nConceptos estadsticos utilizados en el diseo e interpretacin de trabajos de investigacin\nJ.R. Martnez Alonso, I. Milln Santos, B. Ayuso Fernndez SECCIN DE BIOESTADSTICA. CLNICA PUERTA DE HIERRO. MADRID.\nABSTRACT Statistical concepts used in the design and interpretation of research works\nl objetivo del presente trabajo es el de revisar las tcnicas estadsticas generales de uso ms comn en el mbito sanitario. Teniendo en cuenta que para su estudio existen en la actualidad innumerables textos de indudable calidad, se ha buscado una cierta originalidad unida a un sentido prctico, procurando presentar el trabajo con un alto nivel de comprensin para los poco iniciados. Para ello se ha intentado traducir la jerga matemtica usual a un lenguaje ms coloquial, sin temor a perder rigor cientfico en favor de una mayor facilidad de comprensin, se han omitido todo tipo de explicaciones matemticas que puedan propiciar la confusin, se ha ilustrado el texto con sencillos ejemplos de clara interpretacin y se ha prescindido totalmente del problema de clculo de estadsticos que se resuelve en la actualidad con el uso de programas informticos especficos. La presentacin es la tradicional iniciada con un anlisis de informacin y con el estudio estadstico descriptivo de variables. En este punto se considera fundamental definir las caractersticas de la funcin de distribucin normal, para explicar el camino a seguir en el estudio de variables cuantitativas. La segunda parte plantea el uso de la inferencia estadstica, fundamentalmente en las tcnicas de estimacin de parmetros y contraste de hiptesis, enunciando los problemas ms usuales que son resueltos con los contrastes de significacin estadstica. En la tercera parte se plantea el problema de relacin de variables en su doble vertiente de correlacin y regresin. Por ltimo se describe el anlisis de supervivencia y la forma de resolucin.\nhis work aims to review the most common statistical techniques generally used in the health care environment. Considering that uncountable texts of unquestionable quality presently exist to study this, a certain originality together with a practical sense has been looked for, and an endeavor has been made to present a work which has a high level of understanding for the uninitiated individual. To do so, an attempt has been made to translate the unusual mathematical jargon into a more colloquial language without fear of losing scientific rigor in favor of a greater facility of understanding. All types of mathematical explanations that could lead to confusion have been omitted. The text has been illustrated with simple examples having clear interpretation and as the problem of calculating statistics is presently solved with the use of specific data programs, it has been totally left out. The presentation is the traditional one, beginning with an analysis of the information and with a descriptive statistical study of the variables. For this point, it is cosidered fundamental to define the characteristics of the normal distribution function in order to explain the method used in the study of the quantitative variables. The second part considers the used of statistical inferences, fundamentally in the techniques of estimation of parameters and contrast of hypothesis, stating the most usual problems that are solved with the contrast of statistical significance. In the third part, the problem of the relation of variables in their double slope of correlation and regression is considered. Finally, the analysis of survival and the resolution form is\nPalabras Clave: Estadstica.\nKey Words: Statistical.\nLos principales objetivos de la Estadstica consisten en medir la aleatoriedad de los fenmenos, prever situaciones y conseguir una informacin cuantificada que permita la toma de decisiones. Dos caractersticas importantes son que cuantiCorrespondencia: J.R. Martnez Alonso. Seccin de Bioestadstica. Clnica Puerta de Hierro. San Martn de Porres 4. 28035 Madrid.\nfica los resultados del azar con el uso del concepto de probabilidad y que la obtencin de resultados se basa en el tratamiento de la informacin. Es importante definir el concepto de poblacin y muestra. Poblacin es el conjunto de todos los elementos que cumplen ciertas condiciones y muestra es un subconjunto de esta poFecha de recepcin: 24-5-1999 Fecha de aceptacin: 9-6-1999\nblacin. La informacin de la muestra es la que se utiliza para realizar el estudio estadstico. Las muestras suelen ser multidimensionales formando la estructura tpica de base de datos. La Inferencia Estadstica utiliza la relacin entre la muestra y la poblacin para sacar conclusiones. Lgicamente es condicin necesaria que la muestra utilizada sea representativa. Los valores estadsticos correspondientes a la poblacin se denominan parmetros y los relativos a la muestra estadsticos. El valor de la diferencia entre un parmetro y el estadstico correspondiente se llama error muestral. La medida de la variabilidad de los estadsticos viene dada por el error tpico. Para ilustrar gran parte de las tcnicas estadsticas del texto se va a utilizar un trabajo de J.M. Arribas y cols. (F.I.S. 92/0400) de ttulo "Estudio del valor predictivo de la hipercolesterolemia en la deteccin de hipotiroidismo en individuos mayores de 60 aos". La poblacin est constituida por individuos de edad avanzada y la muestra fue tomada mediante muestreo aleatorio simple seleccionando individuos mayores de 60 aos utilizando el censo de un pueblo del norte de Madrid. El tamao de la muestra es 964 (306 hombres y 658 mujeres).\nVariables cualitativas: Sexo (M y F), Body Mas Index (Normal, Sobrepeso y Obeso), Diabetes (SI y NO), Hipertensin Arterial (SI y NO), Hipercolesterolemia (SI >240, NO 240), Hipotiroidismo (SI y NO).\nLa Distribucin de Frecuencias presenta en forma resumida la informacin procedente de una o varias variables mediante tablas o grficos. Se basa en la estructuracin de la informacin en categoras o clases de frecuencias que unas veces vienen definidas de forma natural (atributos) y otras se definen especificando intervalos de valores. Requisito fundamental de las clases de frecuencias es que cualquier valor posible de una variable debe pertenecer a una de las clases previstas y solamente a una. Los resultados obtenidos tras la operacin de "contar" se ofrecen en forma de frecuencia absoluta de una clase, que indica el nmero de elementos de la muestra que tienen como valor el definido por dicha clase, o en forma de porcentaje, que estandariza el valor de la frecuencia sobre un total de 100. A veces resulta interesante presentar este tipo de informacin con el uso de frecuencias acumuladas, que indica el nmero de elementos menores o iguales al representante de la clase. Las representaciones grficas ms usuales se basan en establecer una correspondencia biunvoca entre la frecuencia representada y el rea de la figura geomtrica elegida. El grfico de sectores o ciclograma es una representacin muy adecuada para escalas nominativas de variables cualitativas puras. El histograma o diagrama de rectngulos representa las frecuencias por las reas de rectngulos construidos con una base constante y alturas segn los valores de las frecuencias. El grfico de barras utiliza la misma idea que el histograma pero reduce el rectngulo correspondiente a una barra central. El polgono de frecuencias se construye uniendo los extremos del diagrama de barras. El estudio de frecuencias para muestras multidimensionales se resuelve con tablas cruzadas de las frecuencias de presentacin de las variables y tiene una representacin clara en dos dimensiones (dos variables) en una tabla de frecuencia de doble entrada. El estudio con ms variables puede realizarse en pasos sucesivos, fijando valores en las variables restantes. Los grficos para representacin de este tipo de informacin son una adaptacin de los modelos para una variable (histogramas desglosados). Los primeros resultados estadsticos obtenidos en nuestro estudio de referencia fueron los siguientes:\nLa informacin para un tratamiento estadstico se estructura en forma de una base de datos que es una coleccin de informacin organizada en columnas y filas. Cada fila es una entrada o registro en la base de datos. Cada columna contiene los campos o variables que componen cada registro. Un dato aislado es cualquier hecho, objeto, fenmeno u observacin que es la respuesta para un registro concreto de una variable planteada. La valoracin de cualquier dato puede hacerse a travs de la definicin de una variable que en una primera aproximacin debe ser cualitativa o cuantitativa. Las variables cualitativas o categricas hacen referencia a atributos, su valor es generalmente alfabtico y pueden clasificarse como puras, ordenadas y procedentes de numricas. Las variables cuantitativas se caracterizan por tener un valor numrico y pueden ser discretas (nmeros aislados) o continuas (permite todos los valores de un intervalo). En el estudio de referencia, se elabor un cuestionario que inclua preguntas sobre antecedentes y frmacos consumidos y el registro de ciertos datos clnicos y analticos. Se presenta a continuacin la descripcin de algunas de las variables utilizadas en el estudio. Variables cuantitativas: Edad (aos), Peso (Kgs), Talla (cm), Indice de Masa Corporal = Peso/(Talla) 2, Colesterol (mg/dl), TSH (Medida de TSH), T4 (Medida de T4).\nJ.R. Martnez Alonso, et al. CONCEPTOS ESTADSTICOS UTILIZADOS EN EL DISEO E INTERPRETACIN DE TRABAJOS DE INVESTIGACIN\nDISTRIBUCIN DE LA MUESTRA SEGN VALORES DE BMI\nRELACIN SEXO - HIPOTIROIDISMO\nHombres Mujeres 606 52\n600 500 400 300 200 100 0 Mujeres\nS NO Hombres\nFigura 1. Representacin de Frecuencias. Grfico de Sectores.\nFigura 3. Frecuencias cruzadas. Barras apiladas.\nmujeres y la hipertensin arterial est asociada con sobrepeso), se ver reforzada con el uso posterior de contrastes de significacin estadstica.\nLa muestra estaba formada por 658 mujeres y 306 hombres. Las frecuencias absolutas son 658 para la clase Mujeres y 306 para Hombres. Los porcentajes son 68.3% y 31.7%. Esta informacin ha sido obtenida analizando la variable SEXO. El anlisis de la variable BMI (Body max index) indica unos valores de frecuencias de 174 (Normales), 450 (Sobrepeso) y 340 (Obesos), que suponen unos valores en porcentajes de 18%, 46.7% y 35.3%. Su representacin en diagrama de sectores puede observarse en la figura 1. El estudio de la variable HTA (Hipertensin arterial) indica SI para 371 personas y NO para 593. De forma similar se observa que hay 65 individuos diagnosticados de hipotiroidismo frente a los 899 restantes. En la Tabla 1 puede observarse el formato tpico de Tabla de Frecuencias ofrecido por un programa informtico y cuyo significado es fcilmente comprensible. En este caso presenta la distribucin de valores de COLESTEROL cuya representacin grfica se corresponde con la figura 2. El estudio de frecuencias para algunas muestras bidimensionales se resuelve con una tabla de doble entrada y un grfico tal como puede observarse en las figuras 3 y 4. Su interpretacin inmediata (el hipotiroidismo es ms frecuente en\nCOLESTEROL: DISTRIBUCIN DE FRECUENCIAS 300 250 Nmero de casos 200 150 100 50 0\nESTUDIOS DESCRIPTIVOS DE VARIABLES CUANTITATIVAS\nLos programas informticos de Estadstica ofrecen una coleccin de estadsticos que pueden asociarse a una variable cuantitativa. En la prctica la definicin de una variable con la serie de estadsticos citados no tiene sentido y debe razonarse la explicacin de su uso. Generalmente el resumen de la informacin se realiza a travs de una medida de centralizacin y la medida de dispersin asociada. En este apartado se explicar brevemente el significado de los estadsticos ms comunes asociados a una variable cuantitativa. Las medidas de tendencia central tratan de resumir una variable cuantitativa por su "valor ms representativo". Los diferentes criterios darn origen a las diferentes medidas de cen-\n300 250 Nmero de casos 200\nRELACIN ENTRE BMI E HIPERTENSIN ARTERIAL\nHTA NO S Sobrepeso Obesos\nFigura 2. Representacin de Frecuencias. Histograma.\nFigura 4. Relacin de dos variables cualitativas.\ntralizacin. La mediana es el valor que en la serie ordenada de los datos ocupa la posicin central, de tal forma que la mitad de los datos son menores que la mediana y la otra mitad son mayores; es considerada el mejor estadgrafo de tendencia central en distribuciones asimtricas. La media es aquel valor tal que la suma de las desviaciones de todos los datos es cero; es la medida de tendencia central ms utilizada y la ms completa en distribuciones simtricas. Es importante destacar el riesgo de uso incorrecto de la media (distribuciones asimtricas) que puede dar lugar a interpretaciones falsas y errneas. Las medidas de dispersin complementan el uso de una medida de tendencia central con una medida de la desviacin general de los datos respecto a la medida de centralizacin. El recorrido intercuartlico se asocia con la mediana y viene dado por la mitad del intervalo entre los dos cuartiles (valores que tienen por debajo el 25 y 75 % de casos). La desviacin tpica es el estadgrafo ms completo que complementa a la media en distribuciones simtricas. Es importante sealar en este punto que la varianza es el cuadrado de la desviacin tpica, por lo que su significado se corresponde exactamente con el de sta. El objetivo de las medidas de asimetra consiste en determinar la simetra de los datos respecto a una distribucin normal. El uso del coeficiente de asimetra indica que cuanto mayor sea su valor mayor es la asimetra. Valores positivos o negativos indican asimetra positiva o negativa. Valor cero es el valor ideal para indicar simetra. Como medida de curtosis se usa el coeficiente de curtosis, que indica la forma de la distribucin de los datos con respecto a una distribucin normal. Un valor cero indica que la curva es mesocrtica (curva normal), si es positivo indica que la\ncurva es leptocrtica (apuntada) y si es negativo platocrtica (achatada). El tratamiento informtico de datos sobre la informacin recogida en nuestro estudio de referencia ofrece los valores de los estadsticos descritos de las variables cuantitativas de una forma similar a la presentada en la Tabla 2. Debe hacerse constar que estos resultados son especficos de la muestra obtenida. As, por ejemplo, el valor medio de colesterol para este grupo es exactamente 231.3, y de momento no realizamos ninguna extrapolacin de la informacin aplicando los resultados obtenidos sobre la poblacin en general. Se observa tambin (Tabla 3) que el estudio global de cada variable puede presentar una distribucin que enmascara distribuciones diferentes, tal y como puede observarse en las variables Peso por Sexo. El estudio estadstico de valores de tensin arterial diastlica en las diferentes clases de BMI puede permitir sacar este mismo tipo de conclusiones.\nFUNCIN DE DISTRIBUCIN NORMAL\nEs una funcin de distribucin estadstica muy importante por ser considerada como una distribucin de referencia para variables cuantitativas. Es una distribucin simtrica en la que los estadsticos media y mediana coinciden y en la que las probabilidades de los intervalos van decreciendo a medida que se alejan del intervalo central. Su representacin grfica es la llamada curva normal o campana de Gauss. La media define la posicin de la curva y coincide con el eje de simetra y el mximo de la curva. La desviacin tpica mide la distancia sobre el eje de abscisas entre el valor mximo de la curva y su punto de inflexin. Al ser considerada una distribucin de referencia conviene\nTABLA 1. Forma de presentacin de una tabla de frecuencias TABLA 2. Formato de presentacin de estadsticos\nPorcentaje Frecuencia Porcentaje acumulado Vlidos 100-130 130-160 160-190 190-220 220-250 250-280 280-310 310-340 340-370 370-400 Total Total 2 20 121 253 262 207 74 22 2 1 964 964 .2 2,1 12,6 26,2 27,2 21,5 7,7 2,3 .2 .1 100.0 100.0 .2 2,3 14,8 41,1 68,3 89,7 97,4 99,7 99,9 100.0 Peso N 964 Media 68.080 Desv. Tp. 12.641 Error tp. de la media .407 Varianza 159.794 Mediana 67.000 Mnimo 33.0 Mximo 115.0 Curtosis .450 Error tp. de la curtosis .157 Asimetra .473 Error tp. de la asimetra .079 Talla Edad Colesterol\n964 964 964 1.5621 70.76 231.31 9.430E-02 7.66 38.92 3.038E-03 .25 1.25 8.898E-03 58.628 1514.693 1.5500 69.00 230.00 1.31 60 117 1.85 97 386 -.285 -.220 -.060 .157 .157 .157 .241 .756 .207 .079 .079 .079\nTABLA 3. Formatos de estadsticos de una variable desglosados en subseries de datos\nDescriptivos Desviacin N Peso Sexo Mujeres Hombres Total 658 306 964 Media 64.752 75.236 68.080 tpica 11.581 11.848 12.641 Errror tpico .451 .677 .407 Mnimo 33.0 43.0 33.0 Mximo 114.0 115.0 115.0\nDescriptivos Desviacin N TAD BMI Normales Sobrepeso Obesos Total 174 450 339 963 Media 76.25 81.17 84.42 81.43 tpica 10.94 10.62 10.13 10.87 Errror tpico .83 .50 .55 .35 Mnimo 50 50 55 50 Mximo 110 110 110 110\nsealar los medios para confirmarla. Estos se concretan en: Las propias caractersticas del experimento a estudiar. La forma de la grfica de su distribucin de frecuencias. La interpretacin de los valores estandarizados de asimetra y curtosis. La realizacin de un contraste estadstico de normalidad. La confirmacin de la distribucin normal y la determinacin de sus dos parmetros (media y desviacin tpica) permite controlar la informacin de la variable correspondiente a niveles de probabilidad. En nuestro estudio de referencia la variable colesterol (Tabla 1 y Figura 2) parece cumplir los requisitos de distribucin normal. En cuanto a la variable edad (Figura 5) ya sabamos por lgica que no segua una distribucin normal.\nESTUDIO DE UNA VARIABLE CUANTITATIVA\nEl anlisis de una variable cuantitativa debe iniciarse comprobando si la distribucin de la variable a estudiar sigue la distribucin normal. Su confirmacin llevar hacia un camino que se inicia con la eleccin de la media y desviacin tpica para definir la variable. El rechazo de la hiptesis de normalidad vetar el uso de la media, cuyo sentido estar distorsionado y su uso incorrecto, aconsejando el uso de otros parmetros tales como la mediana y los centiles. Para el estudio de una variable que sigue la distribucin\nnormal, el significado de la desviacin tpica permite conocer la variabilidad de los datos sabiendo que el 95% de los casos estn comprendidos entre la media ms/menos 2 desviaciones tpicas, informacin que puede ser ampliada en ambos sentidos (amplitud del intervalo y probabilidad) tanto como se desee. Una representacin grfica de una variable cuantitativa es la denominada de "caja" o ms comn box-plot. Consiste en un rectngulo de anchura cualquiera y altura igual al recorrido intercuartlico, dentro del cual se traza un segmento en el punto correspondiente a la mediana; por ltimo los segmentos que van desde las caras laterales del rectngulo hasta los valores adyacentes (valores mnimo y mximo de la distribucin definidos segn ciertos criterios) completan la caja. Segn el criterio de Tuckey, los valores de la distribucin que estn fuera del rango comprendido entre los valores adyacentes son observaciones extremas o outliers. En nuestro estudio de referencia utilizamos una representacin box-plot para observar de forma grfica (Figura 6) la variable talla en hombres y mujeres.\nConstituye un procedimiento inductivo que va de lo particular a lo general y que permite obtener conclusiones de una poblacin a travs de la informacin proporcionada por una muestra. Las tcnicas a utilizar son fundamentalmente la esti-\nDISTRIBUCIN DE LA MUESTRA POR EDAD\n200 Nmero de casos\nFigura 7. Muestras relacionadas.\nFigura 5. No es extrao que una variable no siga la distribucin normal.\nblemas que se presenta en el diseo de un estudio estadstico. Su valor depende de la estimacin a realizar, de la dispersin de los datos y del error que se pueda admitir, y para cada tipo de estimacin existe una expresin o frmula concreta. Estimacin de parmetros Consiste en determinar el valor de los parmetros de la poblacin a partir de los estadgrafos de la muestra. La estimacin por intervalo consiste en asignar al parmetro desconocido un intervalo de valores a y b entre los cuales est dicho parmetro con una cierta confianza. La aplicacin del teorema central del lmite permite estimar cualquier parmetro de la poblacin con el uso de un intervalo de confianza, que es un intervalo simtrico en torno a un parmetro (media, mediana, porcentaje, etc.) definido por dos valores entre los cuales se debe encontrar el valor verdadero de la estimacin con un nivel de confianza predeterminado. El procedimiento para construirlo toma como valor central el valor del estadgrafo de la muestra y establece lmites de variabilidad por encima y por debajo, obtenidos multiplicando el error tpico del parmetro por un valor t que se obtiene de tablas estadsticas para una probabilidad prefijada. El valor del error tpico es directamente proporcional a la dispersin de la distribucin e inversamente proporcional al nmero de datos de la muestra y se obtiene a partir de una frmula especfica para cada parmetro. En nuestro estudio de referencia se obtuvieron ciertos resultados cuya interpretacin a nivel de muestra ha sido comentada anteriormente. En este momento se trata de hacer una extrapolacin hablando sobre la poblacin que representa, es decir, en individuos en general con una edad superior a los 60 aos. Estas conclusiones pueden formularse con sentencias como las siguientes: Respecto a los valores de colesterol se obtuvieron los valores de media muestral = 231.308 y desviacin tpica =\nmacin de parmetros y los contrastes de hiptesis. Es lgico presuponer que la muestra utilizada ha de ser representativa de la poblacin. Para conseguirlo es preciso que cada individuo de la poblacin tenga la misma probabilidad de salir elegido como integrante de la muestra y que la seleccin de uno de ellos no condicione la seleccin de otro (independencia). Estudios de Muestreo definen procedimientos para aproximarse a esta situacin ideal, pero ha de advertirse que en los estudios clnicos la seleccin de la muestra se realiza sencillamente tomando los datos a los que se puede tener acceso. Esta actitud es vlida con la consideracin de que la muestra debe ser posteriormente revisada por si fuera preciso hacer algunas modificaciones sobre la definicin de las caractersticas de la poblacin. La determinacin previa del tamao de la muestra o nmero de datos que se deben tomar es uno de los primeros pro-\nFigura 6. Representacin Box - Plot.\n38.9191 con un nmero total de observaciones = 964. La estimacin del valor de la media de colesterol en una poblacin con estas caractersticas y para una probabilidad del 95% se resuelve en este caso con un intervalo de confianza de la media que est entre 228.848 y 233.769. Anteriormente constatamos que haba 371 individuos en la muestra con hipertensin arterial que constituan un 38,5% del total. Estos resultados de frecuencia absoluta y porcentaje son exactos referidos a la muestra considerada. Si deseamos ampliar estos valores para la poblacin construyendo un intervalo de confianza para el porcentaje podemos concluir que un porcentaje de individuos comprendido entre 35,43% y 41,57% padecen hipertensin arterial con una confianza del 95%. En la figura 8 puede observarse que para ilustrar los resultados de anlisis de varianza de colesterol para las tres categoras de BMI, se utiliza la representacin de las medias poblacionales de cada grupo. Contrastes de hiptesis Para decidir con objetividad si una hiptesis particular es confirmada por un conjunto de datos, necesitamos un procedimiento que nos lleve a un criterio objetivo para rechazar o aceptar esa hiptesis. Estos procedimientos son los contrastes de hiptesis, cuya aplicacin prctica se desarrolla de la forma siguiente: Formulacin de la hiptesis de nulidad (H0). Generalmente se formula con la intencin expresa de ser rechazada. Eleccin de una prueba estadstica para probar H0. Existen generalmente varias y se debe seleccionar la ptima segn las circunstancias. Especificacin del nivel de significancia () y del tamao de la muestra (N). Valores comnmente utilizados para son 0,05 y 0,01. Hay dos tipos de errores que pueden cometerse al decidir acerca de H0: error tipo I o error es el que se comete al rechazar H0 siendo verdadera y error tipo II o error es el que se comete al aceptar H0 siendo falsa. Encuentro (o suposicin) de la distribucin muestral de la prueba estadstica conforme a H0. Cumplimiento de hiptesis previas. Definicin de la regin de rechazo. La regin de rechazo consiste en un conjunto de valores posibles tan extremos que, cuando H0 es verdadera, es muy pequea la probabilidad () de que la muestra observada produzca un valor que est entre ellos. La probabilidad asociada con cualquier valor de la regin de rechazo es igual o menor que . Clculo del valor de la prueba estadstica con los datos obtenidos de la(s) muestra(s). Si el valor desciende a la regin de rechazo H0 debe rechazarse y el valor observado es llama-\ndo "significativo"; si el valor cae fuera de la regin de rechazo H0 no puede rechazarse al nivel de significacin escogido. En la realizacin de un diseo de investigacin es necesario emplear un criterio de seleccin del contraste ms adecuado. Para la resolucin de cualquier problema estadstico existen generalmente al menos dos contrastes adecuados. Los contrastes paramtricos proceden de un modelo que obliga a cumplir ciertas condiciones acerca de los parmetros de la poblacin de la que se obtuvo la muestra investigada, mientras que los contrastes no paramtricos no precisan estas condiciones. Lgicamente los primeros son ms precisos pero las posibilidades de su aplicacin son limitadas. Como norma a seguir se indica que los datos medidos con escalas de intervalo o de proporcin deben analizarse por mtodos paramtricos si los supuestos del modelo estadstico paramtrico son sostenibles, y que los datos medidos por escalas nominales u ordinales deben analizarse por mtodos no paramtricos.\nUSO DE ALGUNOS CONTRASTES DE SIGNIFICACIN ESTADSTICA\nPruebas de la bondad de ajuste de la muestra a una distribucin determinada Se trata de contrastes cuya hiptesis nula considera que la muestra obtenida sigue una funcin de distribucin conocida con unos parmetros determinados. Su uso como contraste de normalidad es muy importante en el estudio previo de una muestra, ya que su resultado servir para definir el tratamiento estadstico posterior de dicha muestra. Los contrastes correspondientes se basan en la determinacin del grado de acuerdo entre la distribucin de un conjunto de valores de la muestra (puntajes observados) y la distribucin terica especfica. Los ms usuales son el contraste 2 y la prueba de Kolmogorv-Smirnov. En ambos casos la hiptesis nula H0 se formula como que la muestra pertenece a la distribucin descrita. La valoracin del estadstico obtenido lleva a un valor p de probabilidad. En el caso que p < 0,05 se rechaza la hiptesis nula concluyendo que la muestra no sigue la distribucin terica. En nuestro estudio de referencia utilizando un programa informtico para realizar un contraste de normalidad de algunas variables cuantitativas obtenemos un valor de significacin p en las variables siguientes: Edad (p<0,0001), Peso (p=0,004), Peso en Hombres (p=0,693), Peso en Mujeres (p=0,333), Talla en Hombres (p=0,128), Talla en Mujeres (p=0,128), Tensin sistlica (p<0,0001), Tensin diastlica (p<0,0001), Colesterol (p=0,510), TSH (p<0,0001) y T4\n(p=0,461). Se observa que debe rechazarse significativamente la hiptesis de normalidad para las variables con p<0,05. Contrastes de independencia de variables cualitativas. Tablas de contingencia La distribucin cruzada de las frecuencias de las diversas categoras de dos variables proporciona la informacin para valorar la relacin de dos variables cualitativas. Es importante sealar si la relacin de dependencia encontrada en la distribucin muestral es o no significativa a nivel poblacional. Este problema se resuelve por los llamados contrastes de independencia, que partiendo de una hiptesis nula de independencia entre las dos variables obtienen una valoracin de la diferencia entre resultados tericos y reales. La prueba 2 es el contraste tpico en estas situaciones en las que los datos estn formados por frecuencias en categoras discretas (sean nominales u ordinales). Es interesante destacar el caso particular de las tablas de contingencia 2 x 2, en el que los contrastes correspondientes determinarn si los grupos difieren en la proporcin correspondiente a las clasificaciones. La hiptesis que usualmente se pone a prueba es que los dos grupos difieren con respecto a alguna caracterstica y, por lo tanto, con respecto a la frecuencia relativa con que los miembros del grupo son encontrados en diferentes categoras. Es habitual corregir el resultado final del contraste 2 utilizando la frmula de Yates. En el caso de que las dos muestras sean pequeas es sumamente til el uso de la prueba de probabilidad exacta de Fisher. En el estudio de referencia fueron presentadas las relaciones entre dos variables cualitativas en las figuras 3 y 4. La aplicacin del contraste 2 ofrece en el primer caso un valor de p=0,035 que rechaza la hiptesis de independencia entre sexo e hipotiroidismo (significativamente mayor en mujeres). En el segundo caso nos confirma el alto grado de significatividad de valores de BMI con la hipertensin arterial (p<0,0001). Contrastes para comparar dos muestras relacionadas En realidad se trata de un estudio de una muestra nica (diferencia de observaciones) en el que se establece el efecto de un "tratamiento", entendiendo con este concepto una multiforme variedad de condiciones. Las muestras estudiadas se relacionan cuando cada sujeto es su propio control o con parejas de sujetos en las que se asignan los miembros de cada pareja a las dos condiciones. En estos contrastes la hiptesis nula se formula indicando que la media de las diferencias entre las dos poblaciones es cero.\nLa solucin paramtrica ms clsica es ofrecida por el contraste t de Student para datos apareados, y entre las no paramtricas se puede citar la prueba de rangos sealados y pares igualados de Wilcoxon. Como en todos los contrastes los estadsticos obtenidos se valoran con la tabla de distribucin correspondiente, y su valoracin para p<0,05 lleva a la conclusin de que el efecto del "tratamiento" ha sido significativo. Utilizaremos ahora los resultados de un estudio realizado en pacientes de la Unidad de Cuidados Intensivos de un Hospital para estudiar los factores de riesgo que puedan determinar la mortalidad de estos pacientes. Una de las caractersticas de estos enfermos es que tienen los valores de glucemia muy elevados y es fundamental superar el perodo inmediato (24 horas) para asegurar el control de la enfermedad. Se trata de realizar la comparacin de los valores de glucemia en el momento del ingreso y los presentados pasadas 24 horas. Despus de realizar un contraste de normalidad se acepta la hiptesis de normalidad, por lo que seleccionamos el contraste parmetrico t de Student para realizar la comparacin. El valor de p<0,0001 nos lleva a rechazar significativamente la hiptesis de igualdad, concluyendo que la accin del tratamiento sobre los valores de glucemia es significativa en las primeras veinticuatro horas (Figura 7). Contrastes para comparar k muestras independientes Es frecuente plantearse la duda sobre si varias muestras independientes deben considerarse como procedentes de la misma poblacin. Sobre una base de datos este problema se pone de manifiesto al estudiar los valores de una variable en grupos definidos por otra variable categrica. Los valores de las muestras casi siempre difieren en cierto grado y el problema es determinar si tras las diferencias muestrales observadas hay diferencias entre poblaciones, o si son meramente variaciones al azar que se esperaran entre muestras aleatorias de la misma poblacin. La tcnica paramtrica usual para probar si varias muestras independientes proceden de la misma poblacin es la denominada ANOVA (Anlisis de Varianza) y su paralela en el caso no paramtrico es la tcnica de Kruskal-Wallis. Ambas contrastan la hiptesis nula que las k muestras independientes se recogieron de la misma poblacin o de k poblaciones idnticas. El resultado de los contrastes indicar en el caso de p<0,05 que los distintos grupos son significativamente distintos. Cuando una prueba total de k muestras permita rechazar la hiptesis de nulidad, se justifica el uso subsecuente de un procedimiento para probar las diferencias significativas entre cualquier par de las muestras (comparaciones dos a dos). En-\ntre las soluciones ms conocidas en el caso paramtrico se pueden citar los contrastes t de Student, LSD, Duncan, Newman-Keuls, Tukey, Scheffe, Bonferroni, etc. y en el mbito no paramtrico se resuelve generalmente con el contraste de la U de Mann-Whitney. En nuestro estudio de referencia se ha realizado un ANOVA para determinar los valores de colesterol segn categoras definidas por BMI (Figura 8). En la tabla 4 puede observarse los resultados estadsticos usuales ofrecidos en un estudio de estas caractersticas. La interpretacin de estos resultados se inicia con la tabla de Descriptivos que nos ofrece un estudio de la variable colesterol en cada uno de los tres grupos de BMI. La tabla ANOVA tiene un nivel de significacin p=0.017 que indica que los resultados del colesterol en los grupos definidos por valores de BMI son estadsticamente significativos. El contraste HSD de Tukey es el utilizado para comparaciones dos a dos y los resultados con un * indican la diferencia significativa de valores de colesterol entre Normales y Sobrepeso y Normales y Obesos, pero no entre Sobrepeso y Obesos. Las tcnicas de Anlisis de Varianza alcanzan un alto grado de complejidad que hace que deban ser excluidos del presente estudio. Sin embargo se considera de inters presentar en la Figura 9 un sencillo ejemplo para ilustrar el uso de ANOVA en un nivel superior.\nFigura 8. Anova de clasificacin simple.\nEl estudio de la posible relacin existente entre variables cuantitativas se resuelve con las tcnicas estadsticas de correlacin y regresin. El problema se plantea valorando un modelo, de una variable dependiente en funcin de varias variables independientes. El anlisis de correlacin determinar el grado de relacin del modelo, y el anlisis de regresin ofrecer la medida de esta relacin funcional entre variables proporcionando un mecanismo de prediccin y pronstico. Anlisis de correlacin El anlisis de correlacin se realiza cuantificando el grado de la relacin entre variables en un valor nico llamado coeficiente de correlacin. Existen diferentes coeficientes de correlacin paramtricos (Pearson) y no paramtricos (Spearman, Kendall, C, etc) que toman un valor positivo o negativo de valor absoluto comprendido entre 0 y 1. El valor absoluto del coeficiente indicar un nivel de relacin mejor segn se acerque al valor 1, de tal forma que el caso en que r=1 indicar que la relacin lineal es perfecta. Respecto al signo, valores positivos indican que las variables crecen simultneamente, y\nlos valores negativos indican un sentido inverso en los grados de crecimiento. Es interesante determinar el valor a partir del cual se puede considerar significativa la correlacin entre dos variables. Nubes de dispersin diseminadas, pero con una ligera tendencia creciente o decreciente, proporcionarn coeficientes de correlacin pequeos pero significativos, porque traducen esa ligera tendencia. Para el coeficiente de Pearson existe un contraste estadstico muy sencillo que resuelve esta cuestin, en el que la hiptesis nula se plantea que r sea igual a 0. Anlisis de regresin El anlisis de regresin comprende las tcnicas estadsticas para determinar una frmula que servir para obtener los valores de una variable dependiente en funcin de n variables independientes. Elegido el modelo terico el problema se concreta con la estimacin de los coeficientes contenidos en dicho modelo, utilizando datos experimentales de una muestra. El modelo lineal se resuelve con exactitud y rapidez con el uso del clculo matricial utilizando el mtodo de mnimos cuadrados de Gauss (regresin mnimo cuadrtica). Los resultados se concretan con los valores de los coeficientes de la ecuacin de regresin, pero tambin deben comprobarse la tabla de anlisis de la varianza y el anlisis de residuos para juzgar la bondad del ajuste. El procedimiento de regresin paso a paso es un modelo general de regresin mltiple con la particularidad que selecciona las variables independientes ms representativas. El proceso se realiza valorando los coeficientes de correlacin calibrando la situacin del modelo tras la inclusin de una nueva variable.\nTABLA 4. Presentacin de resultados de anlisis de varianza\nDescriptivos Intervalo de confianza para la media al 95% Desviacin tpica 43.69 36.23 39.41 38.92 ANOVA Suma de cuadrados Colesterol Inter-grupos Intra-grupos Total 12359.063 1446290.4 1458649.5 Media cuadrtica 6179.532 1504.985 Errror tpico 3.31 1.71 2.14 1.25 Lmite inferior 217.17 229.33 229.17 228.85 Lmite Superior 230.24 236.04 237.58 233.77\nN Colesterol BMI Normales Sobrepeso Obesos Total 174 450 340 964\nMedia 223.71 232.69 233.37 231.31\ngl 2 961 963\nComparaciones mltiples Variable dependiente: COLESTEROL HSD de Tukey Intervalo de confianza al 95% Diferencia de medias (I-J) 8.98 9.67* 8.98* .69 9.67* .69 Errror tpico 3.463 3.616 3.463 2.788 3.616 2.788 Lmite inferior 17.10 18.14 .86 7.22 1.19 5.85 Lmite Superior .86 1.19 17.10 5.85 18.14 7.22\n(I) BMI Normales Sobrepeso Obesos\n(J) BMI Sobrepeso Obesos Normales Obesos Normales Sobrepeso\nSig. .026 .021 .026 .967 .021 .967\nEl caso de regresin simple es el caso ms sencillo de anlisis de regresin lineal. Se contemplan exclusivamente dos variables y la relacin matemtica que se trata de determinar es y = a + bx (Lnea recta). Los resultados del mtodo se concretan en la obtencin del coeficiente de correlacin y la determinacin de los valores a y b de la frmula que servir para predecir en trminos de probabilidad los valores de y en funcin de x. La representacin grfica de los puntos experimentales mostrar una situacin intermedia entre estas dos posibilidades: La nube de puntos estar totalmente contenida en una franja estrecha debido a que los conjuntos de ordenadas relativos a cada valor de x son poco dispersos y la lnea de regresin se ajustar muy bien a ella. Los puntos son muy dispersos, la franja no es estrecha y la lnea se separa bastante de muchos puntos de la nube. El ajuste es poco preciso y el error cometido al sustituir las 'y' observa-\ndas por las 'y' estimadas es grande, por lo que el modelo puede carecer de significado. El coeficiente de correlacin es bajo. La funcin exponencial de ecuacin y = Aekx es muy importante pues aparece de forma espontnea en la naturaleza y en multitud de fenmenos biolgicos. Esta funcin se considera linearizable porque se convierte en una lnea recta mediante un cambio de variable z = log y, por lo que el ajuste de funciones de este tipo queda reducido a un anlisis de regresin simple realizando este cambio de variable. La regresin logstica es un mtodo similar al de regresin lineal, con la particularidad que la variable dependiente no es un valor cuantitativo sino que es una variable dicotmica (slo puede tomar dos valores) y la variable predictora puede ser categrica o cuantitativa. Generalmente la variable dependiente toma los valores 1 0 y mide la presencia o ausencia de alguna caracterstica de inters en los sujetos de es-\nFigura 9. Anlisis de Varianza de dos factores.\nFigura 11. Curvas de Supervivencia.\ntudio, por lo que los resultados del ajuste nos ofrecer una expresin para cuantificar la probabilidad de que un individuo presente la caracterstica de inters. En nuestro estudio de referencia obtenemos entre otros los siguientes valores del coeficiente de correlacin de Pearson para estudiar la relacin lineal de: Peso con: Talla (r=0,49), IMC1 (r=0,83), Colesterol (r=0,19), TSH (r=-0,05) y T4 (r=-0,03). Talla con: IMC1 (r=-0,05), Colesterol (r=-0,01), TSH (r=0,09) y T4 (r=-0,12). IMC1 con: Colesterol (r=0,24), TSH (r=0,00) y T4 (r=0,05). Colesterol con: TSH (r=0,03) y T4 (r=0,10).\nFigura 10. Regresin Lineal.\nTSH con: T4 (r=-0,21). Utilizando los datos de nuestro estudio de referencia, vamos a presentar un estudio de relacin en el grupo de hombres entre las dos variables Peso en funcin de Talla. Sus resultados son evidentes y por lo tanto de muy fcil comprensin. Segn el modelo Peso = a+b*Talla el coeficiente de correlacin es 0,50 que es muy significativo (p<0,0001). Los valores de los coeficientes son: a=-61,79 y b=82,85, y su representacin grfica aparece en la figura 10. Para ilustrar el uso de Regresin Multiple seleccionamos un estudio para determinar un ndice de actividad en la enfermedad de Crohn. Se trata de definir unos parmetros clnicos, morfolgicos y/o bioqumicos que permitan conocer el grado de actividad y/o gravedad del proceso intestinal. Los datos recogen el contenido de las variables: TEMP (Temperatura del cuerpo), HB (Valor de Hemoglobina), PLAQ (Nmero de Plaquetas), LEUC (Nmero de Leucocitos), VSG (Velocidad de Sedimentacin), ALBU (Valor de Albmina), FE (Hierro srico), OROSO (Orosomucoide) y VD (Valoracin del paciente: 1-Muy Bien, 2-Bien/Regular, 3-Mal, 4Muy Mal). Se trata de disear un modelo de regresin mltiple que permita obtener un ndice de actividad (VD) a partir de una frmula que relacione las variables ms significativas del grupo descrito. Utilizando el mtodo de regresin paso a paso se seleccionan las variables que influyen significativamente en el modelo que son: TEMP, PLAQ, ALBU y OROSO. El modelo de regresin ajustado es: VD = -22,55 + 0,71*TEMP + 0,0018*PLAQ - 0,673*AL-\nBU + 0,006*OROSO\nANLISIS DE SUPERVIVENCIA\nSu denominacin procede de la importancia de su uso para determinar probabilidad de muerte a lo largo del tiempo en pacientes con una enfermedad determinada. Bajo un punto de vista estadstico las tcnicas que resuelven el problema quedan englobadas dentro del grupo de variables del tipo " tiempo hasta que ocurre un suceso". Bajo un punto de vista prctico su uso no debe restringirse exclusivamente al uso de la muerte, sino que puede aplicarse para estudiar cualquier otro tipo de circunstancias, como recidiva, aparicin de ciertos sntomas, etc. Es importante realizar estudios de supervivencia paralelos en poblaciones similares con alguna caracterstica diferente determinada por la clase de tratamiento, estadio de la enfermedad, edad, etc., para determinar la influencia de estos factores en la supervivencia de los pacientes. Su resolucin se presenta con la determinacin de probabilidades y la presentacin grfica de curvas de supervivencia, que indican el porcentaje de individuos que sobreviven a una fecha determinada o los que mueren en un perodo de tiempo dado. Para finalizar el estudio es importante el uso de un contraste estadstico para valorar si la diferencia entre poblaciones es o no significativa. El mtodo de Kaplan Meier es el procedimiento ms conocido para el clculo de la probabilidad. Realiza el trata-\nmiento de la informacin segn las normas siguientes: La poblacin definida suele estar integrada generalmente por individuos con una enfermedad determinada. El dato generado por cada individuo es el perodo de tiempo transcurrido desde el momento de origen (diagnstico, inicio del tratamiento, etc) hasta el momento de fin (muerte, recidiva, curacin, etc.). Existen individuos que no aportan informacin sobre el tiempo exacto de vida porque no han llegado al momento de fin (datos censurados), pero incluyen una informacin importante ya que se sabe que su tiempo de vida es superior al tiempo actualmente contabilizado. Este grupo est formado por los individuos que estaban vivos en la ltima revisin y los que se ha perdido el contacto. Es importante indicar que los individuos sealados como perdidos no deben superar en nmero el 5% del total. El resultado del anlisis queda ilustrado con las denominadas curvas de supervivencia (Figura 11) que representan la variable tiempo en el eje horizontal y en el eje vertical miden la probabilidad que un individuo del grupo considerado sobreviva a un instante de tiempo dado. El test de Log Rank es el contraste ms utilizado para conocer si existen diferencias significativas entre las curvas de supervivencia de dos o ms grupos. En este contraste la hiptesis nula supone que la supervivencia de grupos es igual y el procedimiento se resuelve comparando las frecuencias observadas con las frecuencias es-\n- Armitage P, Berry G. Statistical Methods in Medical Research, Oxford: Blackwell Scientific Publications; 1987. - Domenech i Massons JM. Bioestadstica. Mtodos estadsticos para investigadores. Barcelona: Edicin Herder; 1980. - Hazard Munro B. Statistical Methods for Health Care Research. 3. ed. Nueva York: Lippincott; 1997. - Lee Elisa T. Statistical Methods for Survival Data Analysis. 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Selección de relés y precauciones-Zhejiang Great Electrical Co., Ltd.\nSelección de relés y precauciones\nInicio / Noticias / Selección de relés y precauciones\n1. Primero comprenda las condiciones necesarias\na. voltaje de la fuente de alimentación del circuito de control, la corriente máxima que se puede proporcionar;\nsegundo. voltaje y corriente en el circuito que se está controlando;\nC. El circuito controlado necesita varios conjuntos y qué formas de contactos. Cuando se selecciona un relé, la tensión de alimentación del circuito de control general se puede utilizar como base para la selección. El circuito de control debe poder proporcionar suficiente corriente de funcionamiento al relé; de lo contrario, la activación del relé es inestable.\n2. Después de revisar los datos relevantes para determinar las condiciones de uso, puede encontrar la información relevante y averiguar el modelo y el número de especificación del relé requerido. Si hay un relé disponible,\nPuede comprobarse según los datos. Finalmente considere si el tamaño es apropiado.\n3. Preste atención al volumen del aparato. Si se utiliza para aparatos eléctricos generales, además de considerar el volumen del chasis, los relés pequeños consideran principalmente el diseño de la placa de circuito. Para electrodomésticos pequeños, como juguetes y controles remotos, se deben usar productos de relé ultrapequeños.\nPRE:¿Está caliente el relé del coche? SIGUIENTE:El papel de los relés de enclavamiento magnético


Es el resultado de la combinación de piedra natural con otros elementos a través de un proceso industrial.\nUn "Abrasivo" es una sustancia que tiene como finalidad actuar sobre otros materiales con diferentes clases de esfuerzo mecánico (triturado y/o pulido). Es de elevada dureza y se emplea en diferentes procesos de la transformación e instalación de la piedra natural. Los abrasivos, que pueden ser naturales o artificiales, se clasifican en función de su mayor o menor dureza, de acuerdo a la Escala de Mohs. Entre los abrasivos se encuentran el óxido de aluminio (alúmina), la arena, el carburo de silicio, el nitruro de boro cúbico, y el diamante.\nBordes con acabados rotos, lograda a través de un proceso de golpeteo suave con un cincel.\nSuperficie de piedra natural sin ningún tipo de acabado elaborado, sino tal cual como viene de la naturaleza.\nSuperficie lisa sin brillo.\nEs un acabado liso y uniforme con textura mate.\nPiedra blanca y translúcida, parecida al mármol, que se trabaja fácilmente y se usa en escultura y decoración.\nDistancia vertical de un cuerpo a la superficie de la tierra o a cualquier otra superficie tomada como referencia. También hace referencia a la recta o segmento sobre el cual se mide esa distancia.\nEs un elemento arquitectónico sustentante vertical, compuesto por una sucesión o serie de arcos, que pueden disponerse en un solo orden o en varios superpuestos.\nPorción de línea curva, especialmente de una circunferencia. Objeto o figura que tiene esta forma.\nRoca sedimentaria proveniente de la compactación y cementación de arenas transportadas por agentes erosivos.\nProfesional que se encarga de proyectar, diseñar, dirigir la construcción y el mantenimiento de edificios, urbanizaciones, ciudades y estructuras de diverso tipo. Su arte se basa en reflexionar sobre conceptos del habitar bajo necesidades sociales.\nCada una de las columnas que sirven de apoyo a una baranda en balcones, azoteas, escaleras, etc.\nPlaca delgada de piedra natural u otro material resistente, que sirve para revestir pisos y paredes.\nEs un borde que está cortado oblicuamente, no en ángulo recto. La superficie obtenida mediante la eliminación del borde (generalmente en ángulo recto) de piedra. Esta nivelación del material (por talla al cincel, limado, cepillado, etc.) tiene funciones prácticas (como evitar el rápido deterioro por desgaste en el material) y estéticas.\nTrozo grande, cuadrado y sin labrar de un material compacto y duro, en especial piedra o madera.\nSe llama brocal al pretil o parapeto sólido que por seguridad y utilidad se coloca en el piso del baño alrededor de la zona de la ducha, para evitar que derrame el agua.\nSoporte formado por una pieza horizontal sostenida por patas formando una V invertida que sirve para apoyar sobre él una o varias láminas.\nSiglas que identifican al Centro de Acopio y Distribución de CATEMAR, donde se reciben todos los insumos y piedras naturales importadas y nacionales.\nAjustar, con la mayor exactitud posible, las indicaciones de un instrumento de medida con respecto a un patrón de referencia.\nEs una roca sedimentaria compuesta mayoritariamente por carbonato de calcio, generalmente calcita, aunque frecuentemente presenta trazas de magnesita y otros carbonatos. Se puede aplicar en interiores y exteriores, especialmente en fachadas.\nTipo de canto que se elabora con las láminas de 2 y 3cms de espesor, haciendo un corte a 45° en la unión. Se utiliza para los topes de Silestone principalmente.\nCanto Medio Redondo\nConsiste en un canto del mismo grosor del tope que suaviza con un acabado curvo la parte superior del mismo.\nEs un canto tradicional compuesto de un acabado con curvas muy elegantes.\nCanto Pico Flauta\nUna opción de canto que estiliza el tope creando una sensación de ligereza.\nConsiste en un acabado totalmente redondo que inspira sensación de continuidad total en tu cocina manteniendo el mismo grosor del tope.\nCon este calificativo, se le conoce al borde la lámina el cual puede ser definido en el proceso de transformación con el uso de herramientas especiales para darle acabado redondo, recto, con bisel pronunciado, entre otros.\nMezcla a base de cemento blanco o estucado de color, utilizado para sellar juntas de baldosas de piso o pared.\nFranja de piedra natural que se utiliza como ornamento en pisos. Se coloca en los muros, pisos y techos, consiste en un diseño geométrico, texto o dibujo repetido, dispuesto en franjas longitudinales estrechas.\nDetermina la estructura, cristalografía y las propiedades de los minerales.\nEs la parte superior y más saliente de la fachada de una edificación. Tiene como función principal evitar que el agua de lluvia incida directamente sobre el muro o se deslice por el mismo, además de rematar la fachada del edificio.\nProceso que se realiza al cortar la piedra natural con máquinas y/o herramientas con aporte de agua.\nProceso que se realiza para cortar piedra natural sin el uso de agua.\nEn arquitectura, cuando el plano cortante es paralelo al plano horizontal.\nEs el proceso del que se obtiene el acabado que se le da al piso de mármol y Travertinos con máquinas especiales, después de la instalación con el objetivo de reducir la porosidad de la superficie para dar una mayor protección y brillo.\nDibujo o trazado de las líneas de una figura, especialmente de un plano.\nEs la erosión de material sufrida por una superficie sólida por acción de otra superficie.\nCorresponde al residuo de material que puede ser utilizado en remates, esquinas, bordes o terminales, etc.\nRuptura o grieta de una roca en la que no existe desplazamiento de los dos bloques.\nEs el segmento de recta que pasa por el centro y une dos puntos opuestos de una circunferencia.\nRoca volcánica de aspecto granuloso constituida esencialmente de feldespato, anfibolita y mica.\nSon los insumos que se utilizan en un proceso de corte de la piedra natural. Son diamantados y pueden ser continuos, segmentados, de alto rendimiento, con o sin flanche, de diferentes milímetros para adaptar a diferentes maquinas (fresadoras) o herramientas (esmeril).\nTipo de canto que se elabora con las láminas de 2 cms de espesor mayormente; (se pega por debajo del tope) para que éste se vea más grueso 4 cms. Se puede utilizar en granitos, mármoles, Travertinos, Silestone, Pizarra.\nEs un mineral compuesto de carbonato de calcio y magnesio. Se produce una sustitución por intercambio iónico del calcio por magnesio en la roca caliza.\nEs la oposición que ofrecen los materiales a alteraciones como la penetración, la abrasión, el rayado, la cortadura, las deformaciones permanentes, entre otras.\nExceso de humedad que contienen algunas superficies de pisos y se puede transmitir a través de la piedra cambiando su aspecto.\nPulitura que se hace al mármol y Travertino con piedras de diferentes granos. Es un proceso que consiste en pulir y sellar los poros del piso, para ello se usa una variedad de piedras de diferentes granos hechas en plomo y óxido que da como resultado un piso con una perfecta nivelación y una mejor calidad de durabilidad.\nTope de cocina y/o baño.\nEs uno de los ensayos "in situ" llevados a cabo para realizar un reconocimiento geotécnico. Consiste en aplicar una carga sobre una placa (generalmente rígida), colocada sobre la superficie del terreno, y medir los asientos producidos.\nEs una relación de diez minerales ordenados por su dureza, de menor a mayor. Se utiliza como referencia de la dureza de una sustancia. Fue propuesta por el geólogo alemán Friedrich Mohs en 1825 y se basa en el principio de que una sustancia cualquiera puede rayar a otras más blandas, sin que suceda lo contrario.\nGrueso o anchura las láminas y baldosas de piedra natural, algunas pueden ser de 1 cm, 1.5 cm, 2 cm y/o 3cm.\nDistribución y orden de las partes importantes de un edificio.\nEs por extensión, cualquier paramento exterior de un edificio; por omisión, cuando se habla de fachada, se hace alusión a la delantera o principal, y se indican más datos en caso contrario (fachada trasera, fachada norte, etc.)\nPieza cortada a la medida que se pega al canto del tope para cubrir detalles de carpintería o base de concreto, de un grosor o altura que define el cliente con la asesoría del departamento técnico.\nAbertura alargada y con muy poca separación entre sus bordes, que se hace en un cuerpo sólido, especialmente en minerales.\nDimensiones de las baldosas de piedra natural.\nQue no es compacto o macizo porque está vacío por dentro o porque tiene en su interior un espacio sin materia muy grande en relación con su volumen.\nProceso en el que se coloca en un lugar correspondiente y con las herramientas e insumos necesarios los topes, baldosas, peldaños, etc., de piedra natural.\nSe denomina “Jambas” a los paramentos laterales internos de los vanos de puertas y ventanas. También una jamba es un pilar de piedra o ladrillo, situado en el espesor de un muro, cuya finalidad es consolidar y trabar las piezas del conjunto.\nEs una piedra plana que habitualmente lleva grabada una inscripción. El término se utiliza habitualmente para designar a la lápida funeraria: una piedra labrada (en pedernal, granito, mármol, etc.) que marca el lugar donde se encuentra una sepultura.\nEs un tipo de recipiente en el que se vierte el agua para el aseo personal, fabricados originalmente en piedra natural u otros materiales.\nBaldosas de Travertino y Mármol.\nLínea de mosaicos de vanguardia, donde el vidrio y la piedra natural crean estilos únicos en cocinas, duchas y otros ambientes. Su presentación es en formatos de 30x30 aproximadamente.\nLínea de baldosas de Travertino, de gran resistencia, fácil instalación y mínimo mantenimiento. La particularidad del corte transversal, otorga diversidad de tonos y colores.\nMosaicos de Travertino y mármol, con diseños originales que aportan versatilidad y marcan tendencia en baños, áreas sociales, jardines y otros. Su presentación es en formatos de 30x30 aproximadamente.\nMosaicos de Vidrio con una película de color, que al ser expuestos a la luz, aportan una riqueza cromática tanto en espacios interiores como exteriores. Su presentación es en formatos de 30X30 aproximadamente.\nEs una lista larga y angosta, plana y delgada de piedra natural que se utiliza para dividir tonalidades o colores en las paredes.\nCorresponde al sistema tradicional de construcción que consiste en erigir muros y paramentos mediante la colocación manual de los elementos o los materiales que los componen (denominados también, Mampuestos).\nTipo de canto que se utiliza en filos y esquinas de paredes de piedra natural, insertando una piedra en otra a través de un corte en el filo rustico de la misma. Esto brinda armonía visual al acabado. El mismo se realiza cuando la unión entre las piezas forman un ángulo de 90 grados.\nRepresentado con el símbolo m², es el área dentro en un cuadrado cuyos lados miden un metro.\nEs un elemento decorativo que se puede utilizar como pasamano, en zócalos, recercados, cornisas, balcones y diferentes remates.\nConglomerado hecho con arena, cemento y otro aditivo sellador, para nivelar pisos aplicando un producto que lo haga impermeable. Se utiliza para pisos o bases nivel “0”.\nMortero No Hidrófugo\nConglomerado hecho con arena, cemento y algún otro aditivo, para nivelar pisos. Se utiliza para pisos o bases sobre nivel “0”\nSon mallas de aproximadamente 30x30cm compuestas por figuras de piedra natural o vidrio ideales para decoración.\nPrograma de Apoyo al Aliado.\nEs un elemento arquitectónico de protección que sirve para evitar la caída al vacío de personas, animales u objetos de un balcón o terraza aunque también se puede encontrar en cualquier otro lugar que presente desniveles entre diferentes planos. También llamado Pretil o Pasamano.\nEs un material compuesto de fósiles de especies marinas y unos minerales que durante siglos buscaron acomodo en el fondo del mar. Es antideslizante, no se calienta, ideales para bordes y áreas de piscinas, fachadas, pisos, entre otros.\nEs una zona sin techar situada en el interior de un edificio o casa. Puede considerarse un espacio común en la arquitectura popular.\nEn arquitectura, es la base horizontal de una determinada construcción (o las diferentes bases de cada nivel de un edificio) que sirve de apoyo a las personas, animales o cualquier pieza de mobiliario. Un pavimento puede tener diversos tipos de revestimiento (piedra natural, madera, etc.)\nEs la parte de una escalera en que se apoya el pie para subir o bajar.\nPrograma de Formación CATEMAR.\nCompuesto orgánico, antideslizante, no se calienta, diferentes niveles de porosidad. Puede ser aplicada en interiores y exteriores como Pisos.\nSe denomina “Plano” a la representación de la planta de un edificio, así como a las representaciones y esquemas de los diseños industriales.\nPatrón de cartón o chapilla de madera que se utiliza como molde para cortar las piezas a la medida (topes y escaleras, entre otros).\nPromotores de Negocios Exitosos.\nTambién conocida como fracción de huecos, es una medida de espacios vacíos en un material y es una fracción del volumen de huecos sobre el volumen total, entre 0-1, o como un porcentaje entre 0-100%. En la piedra natural, un material puede ser más o menos poroso dependiendo de su composición, lo que permitirá la absorción o no de líquidos que puedan mancharlo.\nLadrillos o bloques o Naturales: consistentes de piedra o cantería.\nAcabado con brillo, natural o satinado que se le da a las piedras naturales antes o después de instalarlos, con herramientas diseñadas para tal fin.\nSon compuestos químicos termoplásticos derivados de la destilación del petróleo. Están clasificadas dentro de la familia de los plásticos, denominados técnicamente polímeros.\nEs la piel que cubre tanto fachadas como pisos de interiores y exteriores de edificios, casas, áreas comerciales, entre otros.\nEs una pieza que se coloca en la base de los tabiques o muros de las habitaciones como elemento estético y para protegerlos de golpes o roces.\nPieza especial armada con piedra natural para insertar en pisos. También se le llama tapete o alfombra.\nPieza cortada a la medida que se instala a las paredes sobre el tope, para cubrir los detalles de nivelación en frisos y evita que se ensucien las paredes cercanas al tope.\nSellador Oleo-Hidro Repelente\nProducto que se aplica a las piedras naturales porosas, para protegerlas de la absorción de agentes externos.\nEs un mineral casi tan duro como el mármol que en su variedad verde oscura se usa ampliamente en las artes decorativas.\nElemento que cubre la cara vertical de un escalón o peldaño de escalera.\nEs el espacio donde se realiza un trabajo manual, sea fabril (taller fabril), costura entre otros, como el taller de transformación de piedra natural donde se elaboran las partes para el montaje de una determinada obra; así como el conjunto de trabajadores que trabajan en él, conformado por los colaboradores.\nSe refiere a las dimensiones o medidas de un material.\nTérmino utilizado para describir la sensación que produce al tacto el roce con una determinada materia y en el cual el sentido del tacto es el principal decodificador de la misma, ya que es el vehículo o encargado de producir la sensación que ostente en cuestión: suavidad, dureza, rugosidad, entre otras.\nLínea de colores y texturas en granito que reflejan lo mejor de la piedra natural ofreciendo versatilidad y resistencia, ideal para topes de cocinas.\nLínea de Mármol, Onix, Travertino y Piedra, que con colores originales y vetas exóticas responden a las tendencias más actuales y exigentes, ideales para topes de baños, bares y otras piezas a la medida como peldaños.\nProceso de corte por el que pasan las láminas de piedra natural para convertirlas en piezas a medida (topes, escaleras, etc.) adaptadas a un requerimiento particular.\nLista o franja natural que forma un dibujo en un material y que destaca por ser de diferente tono o de distinta materia. (Vetas del mármol)


Tarta de higos con crema de almendra. Reposteria, Recetas\nTarta de higos con crema de almendra\n100 gramos de Azúcar glas o moreno\n1000 gramos de Higos frescos\n1 al gusto de Nueces peladas\n1 unidades de Pasta de hojaldre\n1 cucharadas de Sirope de arce\nDeliciosa tarta de higos, una fruta de temporada que le va genial este tipo de elaboraciones. Es una receta sencilla que puede hacert todo el mundo, incluso cambiando la masa por una sin glúten sería apta. #pasionporlacocicna #delicioso\n1 Lavar los higos y secarlos delicadamente. Precalentar el horno a 190ºC.\n2 Elaborar la crema de almendras, para ello hay que mezclar en un bol la mantequilla en pomada, el polvo de almendras, el azúcar glas, la cucharada de maicena hasta que quede una pasta homogénea. Luego añadir el huevo e incorporar bien.\n3 Engrasar un molde (preferiblemente metálico), forrar el molde con el hojaldre. Verter la crema dentro y distribuir de forma aleatoria las nueces.\n4 Cortar los higos en 4 (menos 1, que lo haremos en 8 sin llegar a cortar del todo). Disponer los higos en forma de flor hacia el centro. En el medio colocar el higo en 8 para que quede decorativo.\n5 Regar con el sirope, sin pasarnos. Hornear durante 35-45 min, controlando. Sacar del horno y dejar reposar.\nhace 1 año 2020-09-27 07:29:11\nhace 1 año ¡Muy buena pinta!\nAzúcar glas o moreno\nmantequilla sin salhuevoYema de huevo\nmantequilla sin salhuevos\nAntonio Merino\t16


Investigación por robo en la UAEM continúa sin avances - El Sol de Cuernavaca | Noticias Locales, Policiacas, sobre México, Morelos y el Mundo\nEl tres de agosto pasado la universidad fue víctima del hurto de una pipa de agua y una camioneta\nEl rector de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos (UAEM), Gustavo Urquiza Beltrán aceptó que es nulo el avance que se tiene por parte de la Fiscalía General del Estado de Morelos (FGE) respecto al robo de dos unidades vehiculares en el campus Chamilpa el pasado tres de agosto, por lo que buscan hacer valer el seguro.\nEl tres de agosto la universidad fue víctima del robo de una pipa de agua y una camioneta luego de que varios sujetos golpearan y sometieran al guardia de seguridad que ahí se encontraba, y desde ese entonces nada se sabe del destino de los vehículos.\n“Todavía no encuentran las unidades, estamos viendo los trámites para los seguros de los autos, pero vamos a seguir insistiendo con la Fiscalía para ver si las encuentran. Supuestamente deben aparecer porque verdaderamente no sabemos cómo pudo pasar esto”.\nSeñaló que no ha recibido reporte de algún avance en la investigación, pero las medidas de seguridad se han reforzado al interior del campus en donde a la fecha no ha ocurrido otro hecho similar, destacó Urquiza.\nEl rector de la máxima casa de estudios respondió que aún no se tiene una fecha para la inauguración del edifico principal de la UAEM, tan sólo a unos días de que se conmemore el cuarto aniversario del sismo del 19 de septiembre de 2017 que lo dejó prácticamente inservible.\n“Está ya para inaugurarlo, falta equiparlo; están almacenados todos los muebles para que los estudiantes puedan hacer uso de los laboratorios y talleres; creo que este mes llega el recurso que hace falta, pero la empresa ya le adelantó y ese es el compromiso de pagar”.\nInsistió en que se pretende que sea el propio presidente de la República Andrés Manuel López Obrador, quien acuda a inaugurarlo, pero esto dependerá de la agenda del mandatario.


Aministía Internacional muestra su preocupación por la identificación policial de inmigrantes por su apariencia racial\nAmnistía Internacional (AI) de Asturias ha expresado este miércoles su preocupación por la proliferación de denuncias contra la identificación de inmigrantes y las redadas por parte de agentes de la Policía, "por su apareciencia étnica o racial". La organización advierte de que este extremo es "contrario a la ley" y rechazado por Naciones Unidas.\nEl representante de AI Asturias, Francisco Javier Fernández, ha ofrecido hoy una rueda de prensa para presentar su demanda de diez compromisos de carácter humanitario y social que pretenden que cumpla el próximo gobierno autonómico.\nUno de ellos será la lucha contra el racismo y la discriminación, incluyendo la islamofobia y la xenofobia. En este caso, preguntado por los casos de estos fenómenos en Asturias, ha explicado que "en la comunidad, los casos que salieron a la luz pública son porcentajes menores que en otras autonomías, pero sí ha habido denuncias de algo que preocupa, que es que se han realizado por parte de agentes de policía actividades de identificación de personas emigrantes, simplemente por razón de su apariencia étnica o racial, lo cual es contrario a la ley".\n"Es una preocupación expresada por organismos de Naciones Unidas, y es una práctica que se debe erradicar", ha señalado. "No debe haber redadas por motivos raciales, porque", a su juicio, "lo lógico es que se haga cuando se haya cometido un delito o se de una situación contraria a la ley, pero no para identificar a inmigrantes irregulares". Así, ha explicado que tras estas operaciones, la policía suele proceder a "abrir un expediente de expulsión".\nPor otra parte, destacó una mejora durante los últimos años de la Cooperación al Desarrollo en Asturias, una cartera gestionado durante las dos últimas legislaturas por Bloque por Asturies y por Izquierda Unida. Señaló no tener muy claro si el cambio de gobierno vaya a influir en la gestión de este aspecto, pero alertó de que "la mayoría de los partidos que se presentaron (a las elecciones) no contemplaban cuestiones relacionadas con cooperación al desarrollo". Sí incluían, no obstante, "la práctica totalidad el compromiso del 0,7%, por ejemplo Foro Asturias".\nAmnistía Internacional propone, tanto al Gobierno de España, como al del resto de comunidades, entre ellas Asturias, compromisos a favor de la lucha contra el racismo y contra la violencia de género, la formación policial en materia de derechos humanos, el respeto de los derechos en los centros de menores, la saluda y la integridad física de menores extranjeros no acompañados o la garantía de derechos económicos, sociales y culturales para todas las personas.\nTambién propone el impulso efectivo de la educación en materia de derechos humanos, la exigencia del respeto a los derechos humanos en las relaciones con otros países las iniciativa parlamentarias a favor de los derechos humanos o la orientación de la ayuda al desarrollo a la protección de los derechos humanos.\nPedro Sánchez acudirá a Villalar (Valladolid) este lunes para celebrar el Día de Castilla y León\nRajoy felicita a Nadal por su undécimo triunfo en Montecarlo\nEl Arsenal se divierte antes de recibir al Atlético (4-1)\nLa batalla sobre el veto migratorio de Trump llega al Supremo estadounidense\nLa fachada interior de La Pedrera vuelve a lucir su aspecto original\nLa ONG Proactiva Open Arms anuncia el rescate de 137 personas en el Mediterráneo\nPuigdemont defiende la cultura como una "herramienta para hacer frente a la represión"\n89-74. Cómodo triunfo azulgrana frente a un Delteco mermado de efectivos


Piso en Sueca, Valencia. Dispone de una superficie de 119 m² distribuidos en 4 habitaciones con armarios empotrados, gran salón-comedor, amplia cocina con lavadero, 2 baños y la terraza. Edificio con ascensor con comercios, colegios y servicios tales como farmacias y bancos a su alrededor. Fácil acceso a la N332. Este inmueble es una Vivienda de Protección Oficial. El comprador o inquilino ha de destinar la vivienda de VPO a residencia habitual y permanente, cumpliendo los requisitos que se establezcan para este tipo de viviendas.\nPiso en Sueca, Valencia. Dispone de una superficie de 152 m² distribuidos en 3 habitaciones, salón-comedor, cocina y 1 bañ...\nPiso en Sueca, Valencia. Dispone de una superficie de 120 m² distribuidos en 3 habitaciones, salón-comedor, cocina con lava...\nCasa en Sueca, Valencia. Dispone de una superficie de 199 m² con dos plantas y el altillo. La planta principal se distribuye...\nCasa en Sueca, Valencia. Dispone de una superficie de 225 m² distribuidos en 4 plantas. La planta sótano consta de 1 garaje...\nPiso en Gandia, Valencia. Dispone de una superficie de 113 m² distribuidos en salón-comedor, cocina con lavadero, 3 habitac...\nPiso en Valencia. Dispone de una superficie de 87 m² distribuidos en 3 habitaciones, salón-comedor con salida a una terraza...


Qué es la periodoncia y cómo tratarla\nEl sangrado de las encías es el signo más frecuente y la primera señal de alarma. Puede presentarse un sangrado espontáneo aunque lo más habitual es el sangrado al cepillado.\nEl mal sabor o mal olor de boca es característico de la piorrea dada la presencia de bacterias anaerobias que se depositan en la encía, lengua o tejidos blandos. Otros de los signos frecuentes son la presencia de inflamación y enrojecimiento, retracción de las encías o movilidad dentaria en estadíos más avanzados\nEl primer paso para el tratamiento de unas encías sangrantes es un buen diagnóstico, con el fin de determinar el grado de afectación del paciente, así como el pronóstico de cada diente. Para ello, realizaremos un estudio periodontal, el cual consiste en hacer un periodontograma (sondaje de encías) que nos permite medir las bolsas peridontales de cada diente, sangrado, índice de placa y movilidad, entre otras. En segundo lugar, realizaremos una serie radiográfica para poder visualizar el nivel óseo de cada diente. Esto nos permitirá medir el grado de destrucción de cada diente y determinar la severidad de la enfermedad. Así mismo, realizaremos una serie fotográfica para valorar el estado inicial de los tejidos blandos. Por último, puede ser necesario un análisis microbiológico cuantitativo y cualitativo, para determinar cuáles y en qué número son las bacterias implicadas en el proceso periodontal.\nUna vez realizado el diagnóstico….\nEl tratamiento de la enfermedad periodontal variará dependiendo de la fase en que se encuentre la encía y el hueso que soporta a los dientes.\nEn el caso de la gingivitis, el objetivo es eliminar la inflamación y el sangrado de la encía. Para ello, el tratamiento indicado sería la realización de un detartraje o limpieza de boca para eliminar la placa dental y el cálculo. Así como la implementación de una correcta técnica de higiene por parte del paciente. Nosotros te explicaremos cual es la mejor forma de cepillarte para mantener unos dientes y encías sanos.\nEn las etapas iniciales de la periodontitis el tratamiento consiste en un raspado y alisado radicular, en el que eliminaremos las bacterias de las bolsas periodontales, la placa y el cálculo subgingival. En etapas más avanzadas puede ser necesario un tratamiento quirúrgico para eliminar las bolsas más profundas o en determinados casos regenerar hueso para mejorar el pronóstico de los dientes.\nLa enfermedad periodontal es una enfermedad crónica por lo que será necesario realizar revisiones periódicas y mantenimientos periodontales para un buen control de la enfermedad a largo plazo y evitar así la reaparición de los signos y síntomas. En dichas citas realizaremos una reevaluación del caso diente a diente, así como del control de placa por parte del paciente.\nEsta pérdida de encía puede cursar con sensibilidad al frío y calor, inflamación y molestias o dolor al cepillado y a la masticación.\nPara recuperar la encía perdida será necesario realizar un injerto gingival, que consiste en extraer tejido gingival de una zona donante para cubrir la raíz expuesta. Dependiendo del número de dientes afectados, así como de la severidad de la retracción determinaremos la técnica más adecuada para cada caso.\nEn Clínica Doria detenemos el avance de las retracciones mediante técnicas mínimamente invasivas y con materiales de última generación, restaurando la encía perdida y previniendo que estas recesiones sigan aumentando.\nOtros tratamientos periodontales:\nLa sonrisa gingival es una desproporción entre los dientes y la encía, mostrando una mayor cantidad de encía, lo cual puede suponer un efecto antiestético. Las principales causas de una sonrisa gingival son una erupción pasiva alterada en la que parte del diente queda cubierto por la encía, un crecimiento maxilar excesivo o un labio superior corto, lo cual hace que se exponga demasiado la encía.\nEn primer lugar, será necesario realizar un diagnóstico para determinar cual es la causa de la sonrisa gingival. En la clínica dental la intervención más habitual es la realización de una gingivectomía para mejorar el aspecto de la sonrisa.\nUna gingivectomía es una cirugía plástica periodontal que consiste en la eliminación del exceso de encía, esto proporciona un mejor aspecto estético al aumentar la proporción de diente visible. En ciertos casos puede ser necesario retirar parte de encía y hueso, dado que la gingivectomía puede ser insuficiente para un resultado estético óptimo.\nEn algunas situaciones es posible regenerar el hueso perdido debido a la enfermedad periodontal. Las técnicas regenerativas van dirigidas a recuperar y reconstruir los tejidos periodontales perdidos, con el fin de mejorar el pronóstico del diente a largo plazo.\nLa periimplantitis es un proceso inflamatorio que afecta a los tejidos de soporte que rodean un implante, pudiendo ocasionar la pérdida de hueso alrededor del implante e incluso la pérdida del mismo en los casos más avanzados. Al igual que la periodontitis, se trata de una patología bacteriana, por lo que será fundamental una correcta técnica de higiene, así como un control periódico por parte del odontólogo para poder detectarlo en los estadíos más iniciales.\nEl tratamiento consiste en la descontaminación de la superficie del implante y de los tejidos circundantes. El objetivo final del tratamiento es detener la pérdida ósea progresiva. En ciertos casos puede ser necesario un tratamiento quirúrgico para regenerar parte del hueso perdido.


Pruebas de ADN para detección de virus de papiloma humano - Ambar Lab\nPruebas de ADN para detección de virus de papiloma humano\nAl ser frecuentes las infecciones (VPH), las pruebas de ADN para detección de virus de papiloma humano son muy necesarias. Este tipo de examen se realiza principalmente para detectar la posible infección del virus y el riesgo, en función del tipo que presente. En este artículo te contaremos de qué se trata y cómo realizarlo.\nPruebas de ADN para detección de virus de papiloma humano: de qué se tratan\nLas pruebas de ADN para detección de virus de papiloma humano determinan si las células presentes en la muestra extraída se encuentran infectadas por alguno de los tipos de VPH que pueden ser de alto o bajo riesgo. Este examen se suele recomendar en mujeres mayores de 25 años, sin embargo, si un profesional de la salud observa en la citología de cuello uterino células epiteliales atípicas de significado incierto, puede solicitar la realización de la prueba antes de esa edad. Sobre todo en casos en los que se presenten factores de riesgo como un sistema inmunológico débil. La infección por VPH es relativamente común y se puede propagar durante las relaciones sexuales.\nLos hombres también pueden infectarse, pero en la gran mayoria de las veces no se presentan síntomas o problemas de salud. Existen, no obstante, algunos casos que pueden presentar grupos de pequeñas verrugas genitales.\nPorque una infección de alguno de los tipos de alto riesgo de VPH que perdure en el tiempo puede llegar a producir alteraciones en las células del cuello del útero que, finalmente, pueden llevar a desarrollar un cáncer.\nPara llevar a cabo esta prueba se puede realizar una tinción de Papanicolau, una citología vaginal, que es una herramienta clave en la prevención del cáncer del cuello uterino.\nSi en este estudio se detectan alteraciones o cambios anómalos de las células, es cuando se recomienda ampliar el estudio para determinar si se trata o no de un VPH de alto riesgo y poder actuar en consecuencia, En este caso, se solicita el estudio del ADN del VPH.\nLas pruebas de ADN para detectar el virus de papiloma humano son una alternativa objetiva y de gran practicidad. Se trata de un examen que debe llevarse adelante por profesionales cualificados.\nNo todas las infecciones por VPH pueden causar cáncer de cuello uterino u otros cánceres, los que pueden llegar a hacerlo son denominados de alto riesgo y por esto es importante identificarlos mediante esta prueba.\n¿Qué producen los tipos de bajo riesgo?\nLos llamados tipos de bajo riesgo pueden causar verrugas genitales tanto en la vagina como en el cuello uterino y en la piel. Estos pueden propagarse al tener interacción sexual y, en la mayoría de los casos, pueden ser identificados visualmente.\n¿Cómo es la muestra requerida?\nExudado vaginal: Para realizar esta prueba se requiere una muestra de las células de la zona del cuello uterino obtenidas en la consulta ginecológica. Esta muestra se debe transportar cuidadosamente en un contenedor específico para tal fin y con un medio líquido de conservación. Esta misma muestra servirá para citología y para el estudio del VPH .Si el ginecólogo lo considera conveniente, puede solicitar pruebas adicionales como una biopsia de la zona afectada y así poder completar el estudio.\nFrotis vaginal en escobillón seco.\n¿Qué se analiza en las pruebas de ADN para detección de virus de papiloma humano?\nEl virus del papiloma humano (VPH) es, en realidad, el nombre que se le da a un grupo de alrededor de 150 virus que están relacionados entre sí. Como explicamos anteriormente, algunos son considerados de alto riesgo por estar asociados a la posibilidad de desarrollar cáncer.\nLa infección genital por VPH es considerada una de las enfermedades de transmisión sexual que aparece con más frecuencia. Aproximadamente la mitad de las personas sexualmente activas se puede infectar en algún momento de su vida.\nVPH de bajo riesgo: En la mayoría de los casos, estos VPH causan verrugas genitales, pero son de bajo riesgo porque no aumentan el riesgo de cáncer. Los más comunes son el VPH 6 y el VPH 11, considerados responsables del 90% de las verrugas. Otros VPH de bajo riesgo que también se identifican con esta prueba, son el 40,42,43,44,54,61 y 70.\nVPH de alto riesgo: Son 17 los tipos de VPH dentro de este grupo: 18, 31, 33, 35, 39, 45, 51, 52, 53, 56, 58, 59, 66 , 68, 69, 73 y 82. Entre ellos, el tipo 16 y 18 están presentes en una gran cantidad de casos de cáncer de cuello de útero. Todos estos tipos del VPH de alto riesgo, se detectan mediante este estudio\nEs importante remarcar que la gran mayoría de infecciones por el virus del papiloma humano no requieren tratamiento, ya que se resuelven por sí solas. En el caso de las infecciones persistentes o duraderas que se producen por los virus de alto riesgo, sí es necesario tomar acción. Estas infecciones persistentes, además, cuando se encuentran en la zona orofaríngea están asociadas también con cáncer orofaríngeo.\nEn Ambar Lab realizamos estas y otras pruebas de laboratorio.\n3086 : Citología líquida\n3422 : ADN VPH\n3094 : Biopsia\nContáctanos para conocer nuestro catálogo de pruebas, nuestro equipo está disponible para ofrecerte las respuestas que necesites.


National Treasure: Book of Secrets – La búsqueda II: el diario secreto – Distorsiones\nNational Treasure: Book of Secrets – La búsqueda II: el diario secreto\nHace tres añitos hablábamos de National Treasure ? La búsqueda y la prueba clara que demuestra que os hacéis viejos y que yo sigo igual de acarajotado que antes es el hecho comprobado de mi incapacidad para aprender de mis errores y tropezar en las mismas piedras. Sin saber muy bien por qué y con una fuerte sensación a rechazo que debería haber detenido mis impulsos, fui a ver National Treasure: Book of Secrets, una película que sufre el drama de una traducción nefasta del título de la primera de la saga y que ahora ha de vivir con el vergonzoso y patético título de La búsqueda II: el diario secreto. Espero qeu haya una sección especial en el cielo para los que fijan los títulos de las películas en español y si el diablo me lo permite, yo mismo me encargaré que esa gente sufra lo insufrible.\nUn julay separado hace lo que sea por mojar el churro en caliente\nLa premisa de esta serie sigue siendo la misma. Un tipo con un problema de ego elefantíasico similar al mío se toma a pecho el que se descubriera que un antepasado suyo estaba involucrado en el asesinato de Abraham Lincoln y con tal de limpiar el nombre de la familia, está dispuesto a llegar mucho más allá del lugar al que nos lleva Don Limpio y removerá cielo y tierra para encontrar un tesoro que no sabemos muy bien qué relación tiene con su familia pero que es muy importante. En su aventura lo acompaña su amigo friki capaz de hackear cualquier aparato que se conecte a una toma de corriente aunque el mismo carezca de componentes electrónicos y que por supuesto no folla ya que todos sabemos que la Hermandad del Chip impone un estricto voto de abstinencia a sus miembros. La ex de nuestro héroe, cansada de sus volatadas y su insensibilidad lo ha dejado para echarse un novio con eso que todos sabéis más grande, más gordo, más duro y más de lo más pero no todo en la vida es el dinero así que según se entera que está en juego algo que ni ella sabe muy bien qué es, se apunta y se sube al carro de chupar planos para que mami, papi y los amiguitos te vean. Continuando con la chica, en más de dos horas de película no tuvo ni un solo instante en el que uno tuviera la impresión que estaba actuando, la pobre es una negada pero se le perdona porque la contrataron por el chasis y no por sus espléndidas dotes interpretativas. Nicolas Cage ya lleva unas cuantas películas trabajando muy duro para engordar su cuenta corriente y asegurarse la pensión así que no nos sorprende y en este tipo de papeles está siempre igual de aburrido y monótono. La historia la llenaron con las típicas volatadas que solo se pueden creer aquellos que jamás han leído un libro en su vida y los inmensos agujeros argumentales se llenan a base de explosiones, carreras, piedras que caen, agua que sube y demás. No hay nada que un presupuesto abultado no pueda arreglar y esta es una buena prueba.\nSupongo que habrá más películas y huelga decir que terminaré por tropezar en ellas aunque solo sea por desahogarme más tarde escribiendo sobre las mismas. Yo he leído a Tolkien y eso me convierte en un ser especial y particularmente sensible y aunque creo que es aburrida y totalmente prescindible, seguro que para aquellos que hablan lenguaje eSeMeS es una peli del copón y una forma perfecta de matar la tarde del domingo con la hembra que os beneficiáis y el círculo más degradado de vuestros colegas.\nPublicada el 03/02/2008\nHalloween – Halloween. El origen


Tony Seba Conferencista Sostenibilidad | Aurum Bureau\nTony Seba está disponible para conferencias virtuales y webinars. Por favor complete el formulario o contacte con nuestros agentes para recibir cotización de las tarifas especiales para eventos virtuales. Atención: El rango de tarifas mostrado es para eventos presenciales.\n¿Interesado en contratar a Tony Seba para su próximo evento? Envíenos la siguiente información y nos pondremos en contacto inmediatamente:\nConferencistas de SostenibilidadConferencias VirtualesConferencistas Autores SuperventasConferencistas de InnovaciónConferencistas Futuristas\nBiografía de Tony Seba\nEl conferencista Tony Seba es un autor bestseller, líder de opinión, educador y empresario de renombre mundial. Seba asesora también a líderes políticos, inversores y grandes corporaciones. Además es miembro de la junta directiva o consejos asesores de varias empresas. Entre ellas, CloudM, una compañía de software de salud y seguridad, Powerhouse, una incubadora solar y aceleradora, Mercatus, una compañía de software de gestión de inversiones en energía, Everblaze Energy, una startup de dispositivos solares conectados y Hackidemia, un laboratorio educativo enfocado en enseñar a los niños habilidades prácticas de invención basadas en STEM.\nComo escritor, Tony Seba destaca por ser el autor de uno libros más vendidos de Amazon. El aclamado: “Disrupción Limpia de la Energía y el Transporte: cómo Silicon Valley hará obsoletos al petróleo, la energía nuclear, el gas natural, carbón, los servicios públicos y automóviles convencionales para el 2030“. Entre el resto de sus libros, también destacan: “Solar Trillions” y la trilogía “Rethinking Transportation 2020-2030”, “Rethinking Humanity” y “Rethinking Food and Agriculture 2020-2030” de los cuáles es coautor.\nComo profesor y educador, Tony ha trabajado en el Programa de Estudios Continuos de la Universidad de Stanford. Ahí impartió clases sobre emprendimiento, disrupción tecnológica y energías limpias. El conferencista Tony Seba también ha dado clases en algunas de las mejores escuelas de negocios del mundo, como la Auckland University Business School o la Singularity University. Además de impartir formaciones en algunas de las principales empresas tecnológicas del mundo, como Google.\nA nivel profesional, el Tony Seba empezó trabajando para Cisco Systems y RSA Data Security, En desarrollo de negocios y planificación estratégica. Ahí fraguó relaciones estratégicas con compañías líderes como Microsoft, Visa, Netscape y Sun Microsystems. Ha sido responsable de arquitectura, desarrollo y comercialización en más de 24 productos y servicios disruptivos. Destacando entre ellos la seguridad Java, la tecnología de pago electrónico, la automatización de la fuerza de ventas, la ingeniería de software asistida por ordenador y la infraestructura de comercio electrónico.\nTony Seba fundó y fue CEO de PrintNation.com, e-commerce B2B que fue líder indiscutible de su mercado. Con ella ganó premios como Upside Hot 100 y Forbes.com B2B ‘Best of the Web’. También dirigió dos rondas de capital de riesgo que recaudaron más de $ 31 millones de reconocidos fondos de riesgo. Contrató a un equipo de gestión completo, dirigió a más de 100 empleados y gestionó el desarrollo de asociaciones estratégicas. Seba también es cofundador de RethinkX, un empresa de investigación (think tank). Se centra en la disrupción de la tecnología y las implicaciones que tiene en la sociedad.\nEl conferencista Tony Seba cuenta con más de 20 años de experiencia operativa trabajando en compañías de alta tecnología y tecnología limpia de rápido crecimiento. Es un aclamado conferencista de innovación y sostenibilidad, siendo el ponente principal en cientos de charlas y eventos empresariales. En sus charlas aborda algunos de los temas más apremiantes del mundo. Desde las disrupciones tecnológicas, al emprendimiento, la innovación o el futuro de la energía y el transporte. Ha sido presentado y citado en medios globales como Business Week, Investors Business Daily, Forbes, NPR, Fast Company, TV Chosun, Das Erste, FD Niews, CNBC, CBC y más.\n¿Por qué gerentes capacitados en empresas inteligentes fallan a la hora de anticipar o liderar las disrupciones del mercado? Estamos en la cúspide de la mayor disrupción de la industria y la sociedad desde la primera revolución industrial. Todos los negocios de todas las industrias serán objetos de disrupción en los próximos 5 a 15 años. A medida que se acelera el ritmo de la disrupción del mercado, los empresarios y gerentes quieren comprender, anticipar y liderar las oleadas de disrupción. ¿Cuáles son las megatendencias de tecnología exponencial clave que están a punto de irrumpir en su negocio? ¿Por qué es la innovación del modelo de negocio tan o más importante incluso que la misma innovación tecnológica? ¿Cómo podemos convertirnos en disruptores en lugar de pasar a estar obsoletos? En esta conferencia el autor y asesor Tony Seba nos dará las claves para salir reforzados de esta época de incertidumbre.\nLa energía convencional y su industria, que generan más de 8 trillones de dólares al año está a punto de ser revolucionada. La combinación de tecnologías exponenciales como la energía solar, los vehículos eléctricos o el almacenamiento de electricidad. Sumada a las innovaciones en los modelos de negocios como la energía solar y el almacenamiento como un servicio está cambiando la arquitectura de la energía. Todo ello provocará que las suministradoras eléctricas, el petróleo, el gas natural y el carbón se vuelvan obsoletos en los próximos años si no se reinventan, encontrando nuevas formas de optimizar su rendimiento además de eliminar los residuos que generan con su creación. En esta charla el aclamado conferencista internacional Tony Seba nos hablará de cómo va a suceder y porque tienen tan pocas probabilidades de sobrevivir las energías convencionales.\nLa transformación más radical del transporte público y privado del siglo sucederá dentro de muy poco. Las tecnologías exponenciales, como los vehículos eléctricos y los autos autónomos, los sensores y el Internet móvil están revolucionando la industria del transporte de la era industrial y harán que toda la infraestructura de transporte tanto pública como privada quede obsoleta en unos años. La disrupción limpia muestra que para el 2030 todos los vehículos vana a ser eléctricos y autónomos (o semi-autónomos). Esto provocará que el 80% de los espacios de estacionamiento y autopistas queden obsoletos y sean redundantes. Los taxis, como los conocemos hoy, también quedarán obsoletos y los modelos de negocio basados en compartir autos serán lo habitual. El actual concepto de poseer tu propio automóvil pasará a la historia.\nLos grandes cambios que la disrupción limpia traerá a los sectores de la energía y el transporte cambiarán para siempre las ciudades de todo mundo tal y como las conocemos. Esta disrupción abre una oportunidad única e histórica para re-diseñar y re-definir el espacio urbano a gran escala. Las ciudades pueden transformarse en espacios en más ricos, más sustentables y más vibrantes. Mientras reflexionan sobre las inversiones en infraestructura, los planificadores urbanos y los responsables políticos no pueden dormirse en los laureles y asumir que el futuro será igual que el pasado. La disrupción limpia dejará trillones de dólares en activos como carreteras, espacios de estacionamiento, y autopistas totalmente obsoletos. A su vez, ello también creará oportunidades económicas increíbles para los empresarios, inversionistas y ciudades que lo anticipen y lideren esta revolución. En esta conferencia basda en su libro superventas, el educador y empresario Tony Seba no avanzará como sucederá y de que forma podemos estar preparados y aprovecharlo.\nNoticias de Tony Seba\nVer vídeos de Tony Seba\nTONY SEBA – Estrategias para la Era de la Disrupción\nTONY SEBA – Disrupción Limpia: La Energía y el Transporte serán obsoletos en 2030\nTONY SEBA - La Revolución de los Autos sin Conductor\nPreguntas Sobre Contratar a Tony Seba\n¿Cómo contratar a Tony Seba como conferencista?\nAurum Speakers Bureau puede ayudarlo a contratar a Tony Seba como conferencista para su próximo evento, conferencia o reunión corporativa. Simplemente rellene nuestro formulario de contacto para preguntar sobre la disponibilidad de Tony Seba para participar en su evento. Uno de nuestros agentes responderá a su solicitud de inmediato y se comunicará con Tony Seba para informarle que desea contratarle. Le ayudaremos a obtener sus tarifas, información de contratación y confirmar la disponibilidad del conferencista en cuestión, o cualquier otro conferencista motivacional o celebridad de su elección.\n¿Cuánto cuesta contratar a Tony Seba?\nLas tarifas de Tony Seba están determinadas por varios factores, incluida la fecha del evento, si es una conferencia virtual o en persona, la duración, el formato, la preparación requerida para su discurso y más. Los mismos factores influyen en el costo de contratar a otros conferencistas motivacionales y celebridades. El Rango de Tarifas que figura en la ficha del conferencista de nuestro sitio web es simplemente una guía y está sujeta a cambios sin previo aviso. Si desea contratar a Tony Seba para dar conferencia en su evento, complete el formulario de contacto o envíenos un correo electrónico a info@aurumbureau.com con la mayor cantidad de información posible. Uno de nuestros agentes se pondrá en contacto con usted y le informará exactamente cuánto costará contratar a Tony Seba.\n¿Cómo contactar con Tony Seba?\nSolo trabajamos con Tony Seba para conferencias pagadas. Aurum Speakers Bureau puede ayudarle a contratar a Tony Seba y se encargará de todas las negociaciones, contratos y logística asociados con que dé conferencia en su evento. Seremos su único punto de contacto durante todo el proceso. Póngase en contacto con Aurum Speakers Bureau hoy mismo y nosotros haremos todas las gestiones para que Tony Seba sea conferencista en su evento. Si desea contactarle para cualquier otro motivo, sentimos informar de que no podremos ayudarle ya que no estamos autorizados a proporcionar información de contacto personal.\nConferencistas FuturistasConferencias VirtualesConferencistas Autores SuperventasConferencistas de InnovaciónConferencistas de Sostenibilidad