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Abierto Inglés, Español, Italiano, Portugués Composición Nutricional es un espacio creado para proporcionar una serie de servicios de valor añadido, ofreciendo herramientas, recursos e informaciones sobre programas de formación e investigación para profesionales e interesados en el ámbito de la nutrición y salud. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2022) Composición Nutricional. Repositorio de la Universidad.

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Cerrado Inglés, Español A partir de los datos introducidos y de diferentes escenarios, la herramienta del simulador digital genera distintos retos a los estudiantes-emprendedores para poner a prueba y evaluar la parte financiera de una propuesta de emprendimiento y también ofrece recomendaciones en función de la aportación real de diferentes agentes financieros como bancos, inversores privados, business angels o plataformas de financiación colaborativa. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2023) Digital Simulator for Entrepreneurial Finance (FINANCEn_LAB). Repositorio de la Universidad.

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Abierto Español El objetivo de esta investigación es estudiar cuál es el mecanismo de protección ante las consecuencias de la ganancia excesiva de peso en el embarazo en mujeres físicamente activas. Dados los resultados de las investigaciones realizadas acerca de la función endocrina y paracrina del músculo esquelético y la liberación de miokinas, una de las principales líneas de trabajo será estudiar la relación entre la presencia de miokinas y los beneficios obtenidos por el ejercicio físico. Se inicia el proyecto realizando una revisión del estado del arte en dos áreas en cuanto a ejercicio físico y liberación de miokinas y por otro lado, del tipo de ejercicio que más beneficios reporta en el proceso de gestación. Se lleva a cabo un ensayo clínico con el Hospital Universitario Marqués de Valdecilla para observar el efecto del ejercicio físico durante el embarazo en la liberación de miokinas y en la prevención de la ganancia excesiva de peso y sus consecuencias. Como resultado del proyecto se ha generado la página web www.embactiva.es que ha sido presentada en la primera reunión de la Red Temática Española de Ejercicio durante el Embarazo. Esta web está siendo reconocida como enlace de interés desde la Sociedad Española de Ginecología y Obstetricia (SEGO), El Hospital Universitario de Fuenlabrada, ANIS, Farmacosalud, Clínica Zuatzu, entre otros. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2017) Estudio de la influencia del ejercicio físico durante el embarazo en la prevención de las consecuencias de la ganancia excesiva de peso - EFEMBARAZO. Repositorio de la Universidad. (Inédito)

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Materias > Ingeniería
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Abierto Inglés La aplicación “Navigating Tourism in Crisis” está dirigida directamente a nuevos empresarios y con experiencia, interesados en prosperar en el difícil sector turístico, especialmente durante crisis turbulentas. Contiene enlaces a todos los recursos creados dentro de este proyecto, incluidos vídeos, podcasts, estudios de casos y cursos modulares, centrándose especialmente en la accesibilidad de los materiales de aprendizaje para aquellos que quieren evitar pasar largas horas delante de un ordenador. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2023) Navigating SMEs in the tourism sector through crisis (T-CRISIS-NAV). Repositorio de la Universidad.

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Cerrado Español Como resultado del proyecto “Nuevos mecanismos para conocer el riesgo de lesión en el deporte en diferentes tramos de la temporada deportiva” se ha generado una herramienta digital que permite llevar el control de las lesiones de cada deportista, así como sus constantes biomecánicas, hábitos de alimentación y estado de salud emocional de tal forma que, se cuenta con información que combina varios factores a un nivel de detalle importante y de modo personalizado para cada jugador. De este modo, se obtienen los inputs para generar el análisis estadístico que alerta sobre las probabilidades de sufrir determinada lesión. Objetivo del Proyecto: Desarrollar una herramienta que permita identificar el riesgo de lesión de un deportista, independientemente del nivel o categoría del mismo, y poder actuar en consecuencia de manera individualizada, según el período de la temporada en el que se encuentre. Financiación: Este proyecto ha sido cofinanciado por la Sociedad de Desarrollo Regional de Cantabria (SODERCAN) y el el Programa Operativo FEDER de Cantabria en el marco del programa denominado I+C= +C 2016 (Investigación + Conocimiento= +Cantabria) que tiene por objetivo el fortalecimiento del tejido industrial de la región. Inicio: 15/12/2016 Fin: 14/12/2018 Código Externo: ID16-IN-022 metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2016) Nuevos mecanismos para conocer el riesgo de lesión en el deporte en diferentes tramos de la temporada deportiva. R&P (Recovery and Performance). Repositorio de la Universidad. (Inédito)

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Cerrado Español El proyecto se centra en el desarrollo de tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales. A partir del conocimiento que se pretende generar, la entidad espera comercializar servicios de soporte para la gestión de riesgos, la acción preventiva y comunicación de emergencias. La propuesta se orienta a crear un sistema experto en la gestión de riesgos en espacios acuáticos naturales (playas), basado por un lado en una aplicación para la evaluación de riesgos, y por otro, en un sistema de registro y análisis de sucesos y accidentes. Esta herramienta debe permitir a los responsables de la gestión de la seguridad en zonas de baño una gestión adecuada y eficaz de los recursos preventivos para minimizar la probabilidad y severidad de riesgos que puedan afectar a la integridad física o a la salud de las personas, y en consecuencia, el aumento de la seguridad acuática en las costas. Objetivo del Proyecto: Desarrollar tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales con el objeto de prevenir ahogamientos y otros incidentes en zonas de playa. Financiación: Este proyecto ha sido cofinanciado por la Sociedad de Desarrollo Regional de Cantabria (SODERCAN) y el el Programa Operativo FEDER de Cantabria en el marco del programa denominado I+C= +C 2016 (Investigación + Conocimiento= +Cantabria) que tiene por objetivo el fortalecimiento del tejido industrial de la región. Inicio: 09/12/2016 Fin: 08/12/2018 Código Externo: ID16-IN-038 metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2016) PREVENT-SOS: Desarrollo de tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales. Repositorio de la Universidad. (Inédito)

Otro Materias > Ingeniería
Materias > Educación
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Cerrado Español A pesar del gran incremento de la práctica deportiva en la sociedad occidental en los últimos años, aún hay, según fuentes de la UE, aproximadamente un 50% de la población europea que no hace ejercicio regularmente, lo que está generando un grave problema de salud, especialmente preocupante en la población infantil y juvenil. Del 50% de la población que hace deporte de forma regular, un porcentaje muy alto lo hace solo, en casa o en lugares abiertos públicos sin ninguna supervisión o control por parte de personal especializado, lo que conlleva un cierto riesgo de sufrir lesiones y/o patologías de diferente pronósticos. Ante esta situación compleja de tener la necesidad de promover la actividad física pero intentando aminorar el riesgo de la propia práctica, se propone el desarrollo de una aplicación móvil “freemium” que fomente el ejercicio y que integre una serie de tecnologías innovadoras para incorporar inteligencia artificial que aplicará sobre unos elementos de alerta que puedan generar avisos y geolocalizar al practicante de una forma rápida y eficaz. Entendemos que el desarrollo de este tipo de negocios de carácter tecnológico y de alto grado de responsabilidad social hacia la ciudadanía incrementará el tejido empresarial de Cantabria y generará nuevos puestos de trabajo estables y de alto nivel de formación. Las sinergias que se proponen con instituciones universitarias y de investigación fomentarán los ecosistemas profesionales relacionados con las nuevas tecnologías de la información, la salud y la seguridad. El objetivo de este sistema complejo que se propone es promover la actividad física segura de forma global. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2016) SMART ACTIVE LIFE: Desarrollo de tecnologías inteligentes para la promoción de la vida activa y segura. Repositorio de la Universidad. (Inédito)

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Cerrado Español El ahogamiento es una de las principales causas de muerte en el mundo, alrededor de 372.000 personas al año, siendo una cifra que se considera subestimada (OMS, 2014). En consecuencia, existe la necesidad de mejorar esta situación considerada de salud pública. El objetivo del proyecto SOSeas es el desarrollo de una herramienta de evaluación para predecir el riesgo dinámico de los ahogamientos en las playas. En los espacios acuáticos recreativos se espera que una herramienta informática pueda mejorar la gestión de la seguridad por parte de los socorristas y también la información de riesgo de ahogamiento para los bañistas. Este proyecto es una continuidad del trabajo realizado en PreventSOS. En aquel caso el foco era el desarrollo de un sistema experto para la identificación, análisis y gestión del riesgo en espacios acuáticos y el diseño de una aplicación web para el registro de incidentes y accidentes. SOSeas pretende mejorar el servicio anterior integrando el sistema de información que provee el Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS) en todo el mundo. Se pretende conseguir suficientes datos para poder nutrir a un sistema basado en técnicas de aprendizaje-máquina. La herramienta SOSeas se desarrolla para dos tipos de usuarios : gestores de playas/socorristas y usuarios recreativos (nadadores, navegantes, surfistas...). Estos usuarios podrán acceder a las condiciones meteorológicas y oceanográficas así como a información a medida sobre las amenazas de estos entornos siempre cambiantes. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2019) SOSeas: An assessment tool for predicting the dynamic risk of drowning on beaches. Repositorio de la Universidad. (Inédito)

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Abierto Inglés, Español, Portugués Se trata de una plataforma que integra cinco bots diferentes disponibles en cinco idiomas. El bot enseña al estudiante de nutrición y dietética a realizar un proceso de exploración clínica de forma online/interactiva. Estos bots proporcionan los siguientes casos: Gastroenterología, Diabetes mellitus tipo 1, enfermedades cardiovasculares y diabetes, obesidad y enfermedades renales. Cada bot dispone de un cuestionario relacionado con el ámbito de la nutrición, y una encuesta final para conocer la experiencia del usuario. Desarrollada en el marco del proyecto E+DIETing_LAB metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2025) Virtual Patient (E+DIETing_LAB). Repositorio de la Universidad.

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Abierto Inglés, Español, Portugués Una herramienta que ofrece una formación centrada en el Proceso de Atención Nutricional (PAN) y el servicio a la comunidad. Mediante videollamada las personas interesadas pueden recibir consejo dietético gratuito y unas recomendaciones de cómo mejorar su alimentación, bajo la supervisión de un profesor. Desarrollada en el marco del proyecto E+DIETing_LAB metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2025) Virtual nutritional clinic (E+DIETing_LAB). Repositorio de la Universidad.

<a href="/28580/1/fphys-17-1835464.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

en

open

Infrared thermography to assess fatigue, injury risk factors and recovery in soccer: a systematic review of original studies

Background: Recovery after a training session or match is a key factor in injury prevention and sports performance. The purpose of this systematic review was to analyze and consolidate the available scientific evidence from the main databases on the use of infrared thermography in the assessment of fatigue, injury risk factors, and recovery in soccer players.Methods: The literature search was conducted following the PRISMA guidelines and the PICOS model until June 30, 2025, in the main scientific databases (ScienceDirect, EMBASE, Web of Science (WOS), Cochrane Library, SciELO, MEDLINE/PubMed, SPORTDiscus, and Scopus). The risk of bias and methodological quality were assessed using the Cochrane Handbook guidelines and the PEDro scale.”Results: The initial literature search yielded a total of 510 records. After applying the inclusion and exclusion criteria, the final sample consisted of 20 studies, which were of high methodological quality. The results showed the effects of infrared thermography in assessing fatigue, identifying injury risk factors, and monitoring recovery processes in soccer players. The studies also systematically reported the characterization of the population, the assessment methods used, the variables analyzed, the methodological design, the main results, and the effects of the intervention.Conclusions: Infrared thermography shows promise as a valid, reliable, and non-invasive tool for assessing skin temperature, reflecting temperature changes in response to physiological processes. It allows for the analysis of structural or metabolic fatigue and thermal asymmetries. Therefore, thermography could be used to design individualized recovery protocols.

Producción Científica

Yehinson Barajas Ramón mail , Julio Calleja-González mail , José Luaces-Carreño mail , Álvaro Velarde-Sotres mail alvaro.velarde@uneatlantico.es,

Barajas Ramón

<a href="/28573/1/1-s2.0-S0033350626001848-main.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

en

open

Association between socioeconomic and health variables and community-acquired pneumonia mortality rates in Chile from 1990 to 2021

Objectives To describe long-term trends in mortality attributed to community-acquired pneumonia (CAP) in Chile from 1990 to 2021, stratified by age group, and to evaluate associations with selected socioeconomic and demographic indicators. Study design Ecological, observational, longitudinal study using national secondary data. Methods CAP mortality rates were analyzed for the total population and by age group. Associations with the Human Development Index (HDI), poverty rate, aging index, and life expectancy at birth were examined using a hierarchical analytical approach. This included Spearman's rank correlation for initial exploration, multivariable linear regression to assess adjusted associations, and Prais–Winsten generalized least squares regression to account for first-order autocorrelation and shared temporal trends. Stationarity was evaluated using augmented Dickey–Fuller tests, with supplementary analyses using first-differenced variables. Missing data were imputed using time-based regression or interpolation, with sensitivity analyses performed. Results CAP mortality declined substantially across all age groups over the study period. Strong bivariate correlations were observed between mortality and all socioeconomic indicators; however, these associations were attenuated after adjustment for confounding and temporal autocorrelation. In multivariable and time-series models, HDI and the aging index remained significantly associated with CAP mortality in children (0–9 years) and older adults (≥65 years), whereas associations in intermediate age groups were not robust after accounting for shared secular trends. Poverty and life expectancy did not demonstrate independent associations in adjusted models. Conclusions CAP mortality in Chile has decreased markedly over the past three decades. Associations with socioeconomic indicators are strongest at the extremes of age and persist after accounting for temporal structure, although the ecological design precludes causal inference. These findings highlight the importance of considering demographic and socioeconomic context in population-level analyses of infectious disease outcomes.

Artículos y libros

Italo Salvador López Muñoz mail italo.lopez@doctorado.unini.edu.mx, Maria Loreto Romero Ladrón de Guevara mail , Christian R. Mejia mail , Shyla Del-Aguila-Arcentales mail , Aldo Alvarez-Risco mail , Neal M. Davies mail , Jaime A. Yáñez mail ,

López Muñoz

<a class="ep_document_link" href="/28577/1/PIIS0002944026001367.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

en

open

An Integrated Machine Learning and Genomic Framework for Precise Detection of Gastric Cancer

This study presents a novel integrative approach for the analysis of high-dimensional gene expression data, leveraging the complementary strengths of unsupervised clustering and supervised classification. Using K-means clustering, the dataset is stratified into three distinct clusters, revealing intrinsic biological patterns and relationships. The resulting cluster assignments are subsequently employed as pseudo-labels to train machine learning models, including support vector machines, random forest, and a stacking ensemble classifier. To validate and enhance the robustness of clustering, complementary methodologies such as hierarchical clustering and DBSCAN are employed, with results visualized through PCA-driven dimensionality reduction. The high predictive accuracy achieved by the classifiers underscores the separability and reliability of the identified clusters. Furthermore, feature importance analysis highlighted key genetic determinants within each cluster, offering actionable insights into potential biomarkers and critical genomic features. This framework bridges the gap between exploratory unsupervised learning and predictive supervised modeling, providing a scalable and interpretable methodology for analyzing complex genomic datasets. Its applicability extends to biomarker discovery, patient stratification, and other precision medicine applications, emphasizing its utility in advancing genomic research and clinical practice.

Producción Científica

Eshmal Iman mail , Sohail Jabbar mail , Shabana Ramzan mail , Ali Raza mail , Farwa Raoof mail , Stefanía Carvajal-Altamiranda mail stefania.carvajal@uneatlantico.es, Vivian Lipari mail vivian.lipari@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail ,

Iman

<a href="/28579/1/CO-WM-06566-02.pdf" class="ep_document_link"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

es

open

Efecto de la suplementación con L-leucina, L-arginina y Lcarnitina sobre la composición corporal en hemodiálisis

Introducción: los pacientes con enfermedad renal crónica (ERC) en hemodiálisis presentan una elevada prevalencia de deterioro nutricional, caracterizado por pérdida de masa y función muscular, lo que se asocia con peor pronóstico clínico. La suplementación nutricional oral (SNO) es una estrategia frecuente en esta población; sin embargo, la evidencia comparativa entre distintos suplementos es limitada. Objetivo: evaluar el efecto de SNO con L-arginina, L-leucina o L-carnitina sobre la composición corporal y la fuerza muscular en pacientes con ERC en hemodiálisis. Materiales y métodos: ensayo clínico aleatorizado, abierto y controlado, con tres grupos paralelos, en pacientes adultos con ERC en estadio 5 en hemodiálisis crónica. Se administró SNO durante 90 días. Se evaluaron parámetros antropométricos, de fuerza y bioimpedancia. La ingesta dietética se estimó mediante recordatorio de 24 horas. El análisis longitudinal se realizó mediante modelos mixtos de efectos lineales. Se incluyeron 158 pacientes en el análisis final. Resultados: la ingesta energética y proteica fue insuficiente en más del 80 % de los pacientes. Se observaron mejorías significativas intragrupo en peso corporal, masa muscular y fuerza de prensión manual (p < 0,05), sin diferencias estadísticamente significativas entre los tipos de suplemento (p > 0,05). Se observaron correlaciones positivas moderadas entre masa muscular, fuerza de prensión y ángulo de fase. Conclusión: la SNO se asoció con mejorías en parámetros antropométricos y funcionales en pacientes con ERC en hemodiálisis, independientemente del tipo de suplemento utilizado. La evaluación funcional resulta clave para la detección temprana del deterioro nutricional en esta población.

Artículos y libros

Mónica del Carmen Montenegro Cedeno mail , Mercedes Briones Urbano mail mercedes.briones@uneatlantico.es, Israel Barria mail , Rossana Broce mail , Adilia Gómez mail , Ruth Ávila mail , Mayte Batista mail , Eyleen Montero mail , Victoria Rodríguez mail , Alieth Sáez mail , María Vergara mail , Otilda Mercedes Valderrama Vergara mail ,

Montenegro Cedeno

<a class="ep_document_link" href="/28319/1/s41598-026-45575-1_reference.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

en

open

A novel approach for disease and pests detection in potato production system based on deep learning

Vulnerability of potato crops to diseases and pest infestation can affect its quality and lead to significant yield losses. Timely detection of such diseases can help take effective decisions. For this purpose, a deep learning-based object detection framework is designed in this study to identify and classify major potato diseases and pests under real-world field conditions. A total of 2,688 field images were collected from two research farms in Punjab, Pakistan, across multiple growth stages in various seasonal conditions. Excluding 285 symptoms-free images from the earliest collection led to 2,403 images which were annotated into four biotic-stress classes: blight disease (n = 630), leaf spot disease (n = 370), leafroll virus (viral symptom complex; n = 888), and Colorado potato beetle (larvae/adults; n = 515), indicating class imbalance. Several state-of-the-art models were used including YOLOv8 variants (n/s/m), YOLOv7, YOLOv5, and Faster R-CNN, and the results are discussed in relation to recent potato disease classification studies involving cropped leaf images. Stratified splitting (70% training, 20% validation, 10% testing) was applied to preserve class distribution across all subsets. YOLOv8-medium achieve the best performance with mean average precision (mAP)@0.5 of 98% on the held-out test images. Results for stable 5-fold cross-validation show a mean mAP@0.5 of 97.8%, which offers a balance between accuracy and inference time. Model robustness was evaluated using 5-fold cross-validation and repeated training with different random seeds, showing a low variance of ±0.4% mAP. Results demonstrate promising outcomes under the real-world field conditions, while, broader cross-region and cross-season validation is intended for the future.

Producción Científica

Ahmed Abbas mail , Saif Ur Rehman mail , Khalid Mahmood mail , Santos Gracia Villar mail santos.gracia@uneatlantico.es, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es, Aseel Smerat mail , Imran Ashraf mail ,

Abbas