Search

Malaltia de Crohn; Colitis ulcerosa; Vacunació Enfermedad de Crohn; Colitis ulcerosa; Vacunación Crohn's disease; Ulcerative colitis; Vaccination Patients with inflammatory bowel disease (IBD) may require different immunosuppressive treatments throughout their illness. It is essential to assess the immunization status of patients at diagnosis or, if this is not possible, at least before the beginning of immunosuppressive therapy and, subsequently, administering the appropriate vaccines. Therefore, the aim of this work is to establish clear and concise recommendations on vaccination in patients with IBD in the different settings of our clinical practice including vaccination in children, during pregnancy, breastfeeding or on trips. This consensus document emphasises the differences between inactivated and attenuated vaccines and the different degrees of immunosuppression and correlates them with the administration of both mandatory and optional vaccines recommended to our patients with IBD. Finally, as a summary, 17 recommendations are established based on the available scientific evidence and expert opinion. A multidisciplinary team with extensive experience in IBD and vaccination, made up of specialists in gastroenterology, paediatrics, nursing and pharmacy, has participated in the preparation of these recommendations of the Spanish Working Group on Crohn's Disease and Ulcerative Colitis. Los pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal (EII) pueden requerir diferentes tratamientos inmunosupresores a lo largo del curso de su enfermedad. Por ello, es fundamental evaluar el estado de inmunización en el momento del diagnóstico o, si no es posible, siempre antes de iniciar un tratamiento inmunosupresor, y administrar las vacunas apropiadas. El objetivo del presente documento es establecer unas recomendaciones claras y concisas sobre la vacunación en pacientes con EII en diferentes escenarios de práctica clínica, incluyendo situaciones especiales como la vacunación en la edad pediátrica, el embarazo, la lactancia o en viajes al extranjero. Se presentan las diferencias entre vacunas inactivadas y atenuadas, los diferentes grados de inmunosupresión y su relación con las pautas de administración de las diferentes vacunas (tanto obligatorias como opcionales) recomendadas a los pacientes con EII. En el documento, se establecen 17 recomendaciones basadas en la evidencia científica disponible y opinión de expertos. En la elaboración de estas recomendaciones del Grupo Español de Trabajo en Enfermedad de Crohn y Colitis Ulcerosa ha participado un equipo multidisciplinar con amplia experiencia en EII y vacunación formado por especialistas de gastroenterología, pediatría, enfermería y farmacia.

Treball de fi de màster en Lingüística Teòrica i Aplicada. Tutora: Dra. Rosa Estopà Bagot. Aquest estudi investiga la terminologia en l'àmbit de la reproducció assistida (RA) i és una contribució a la recerca en el marc del projecte TERMMED (IULATERM, UPF). A través de la terminologia extreta d’un corpus d’articles especialitzats, s’examinen tres fenòmens: l’evolució diacrònica d’unitats terminològiques freqüents en RA, la diferència de tractament que reben aquests termes en funció del diccionari en què apareixen, i l’impacte que té aquest àmbit especialitzat en la societat actual. Les principals aportacions del treball són: primerament, la constatació que hi ha una tendència lineal on es remarca la presència de variació terminològica en els textos especialitzats i la incorporació de noves unitats. En segon lloc, l’elevada heterogeneïtat que mostren els diccionaris respecte del tractament de les unitats terminològiques estudiades, que pot fins i tot crear equívocs a l’usuari. Finalment, es demostra que la RA està connotada negativament i la seva terminologia genera confusió, tant entre el públic general com en el semiexpert.

Treball de fi de grau en Llengües aplicades. Tutor: Dr. Mario Bisiada. Aquest treball és un estudi sobre el reconeixement del parlant en les variants lleidatanes i tortosines del dialecte nord-occidental. Concretament, seguint una metodologia empírica i qualitativa s’han enregistrat un total de vint parlants femenines, considerades representatives dels dos subdialectes, les quals han produït oracions de modalitat interrogativa, tant absoluta com parcial. Tal com apuntaven alguns estudis entonatius del català, els subdialectes en qüestió presenten patrons mitjanament marcats entre ells, que els diferencien. Per una banda, es troba un patró descendent en les interrogatives lleidatanes i per l’altra, un d’ascendent en les tortosines. Tot i això tant en una variant com en l’altra es poden trobar els patrons invertits. Tot seguit, a partir dels enregistraments, intentant que no hi hagués indicis no-suprasegmentals, un total de 340 enquestats de tot el domini del català han participat en la identificació de l’origen del parlant. Els resultats han estat que els tortosins perceben millor l’origen del parlant, tant de la seva variant com de la lleidatana. Els lleidatans, per la seva banda, identifiquen com a seva la variant tortosina, mentre que cataloguen com a tortosina la lleidatana. Els parlants del central normalment tenen problemes a l’hora de discernir la variant dels parlants que estan escoltant. Així doncs, aquest estudi ha comprovat que a partir de la prosòdia, i concretament, l’entonació, els catalanoparlants són capaços d’identificar subdialectes del mateix diasistema dialectal. Este trabajo es un estudio sobre el reconocimiento del hablante en las variantes leridanas y tortosinas del dialecto nor-occidental. Concretamente, siguiendo una metodología empírica y cualitativa se han grabado un total de veinte hablantes femeninas, consideradas representativas en los dos subdialectos, las cuales han producido oraciones de la modalidad interrogativa, absoluta y parcial. Tal como ya señalaban algunos estudios entonativos del catalán, los subdialectos en cuestión presentan patrones mayoritariamente marcados que, a su vez, los diferencian. Por un lado, se encuentra el patrón descendiente en las interrogativas leridanas y, por otro, uno de ascendiente en las tortosinas. No obstante, tanto en una variante como en la otra pueden aparecer los patrones invertidos. A partir de las grabaciones, intentando que no hubiese elementos no-suprasegmentales, han participado un total de 340 personas catalanohablantes que han intentado identificar el origen del hablante, si era leridano o tortosino. Los resultados han desvelado que los tortosinos perciben mejor las variantes. Los leridanos, en cambio, han identificado como suya la variante tortosina y mientras que la variante leridana la han etiquetado como tortosina. Los hablantes del central han tenido problemas para discernir las variantes. Con este estudio se ha comprobado que, a partir de la prosodia, y concretamente, la entonación, los catalanohablantes son capaces de distinguir subdialectos de un mismo diasistema dialectal. The present study is about speakers’ recognition of the Leridan and Tortosan varieties of the North-western Catalan dialect. Specifically, with an empirical and qualitative methodology, a total of twenty representative female speakers have been recorded producing absolute and partial interrogative phrases. As claimed by previous literature on Catalan intonation, these subdialects show some patterns that differentiate the subdialects. On the one hand, a descendant pattern has been found in the Leridan interrogatives and, on the other hand, an ascendant pattern in the Tortosan. However, some recordings have shown that these patterns are not always exact, as this study has identified some descending patterns in Tortosan and some ascending ones in Leridan. Subsequently, through the recordings and trying not to have non-suprasegmental clues, 340 Catalan-speaking participants have been able to identify the speaker’s origin. The results have shown that, globally, Tortosans perceive their subdialect and the Leridan one better than the other groups. Nevertheless, the Leridans identify the Tortosan variety as their own and classify as Tortosan their own subdialect. Regarding the central Catalan-speakers, they tend to have more doubts when it comes to identifying the speaker. Therefore, this study has proved that from prosody, and specifically, intonation, the Catalan-speakers are able to discriminate the subdialects of the same dialectal diasystem.

International audience

L’objecte del present projecte és el disseny d’un sistema automatitzat, que diferencia les places d’aparcament del carrer que estan lliures amb les que estan ocupades, en tot instant de temps. El sistema està basat en l’anàlisi d’imatges de vídeo, provinents d’una càmera fixa, aplicant tècniques de visió per computació. Aquest va dirigit a tots els usuaris de vehicles, en el moment de cerca d’aparcament i té un impacte positiu tant pel medi ambient com pel confort de l’usuari.

With people living longer than ever, the number of cases with neurodegenerative diseases such as Alzheimer's or cognitive impairment increases steadily. In Spain it affects more than 1.2 million patients and it is estimated that in 2050 more than 100 million people will be affected. While there are not effective treatments for this terminal disease, therapies such as reminiscence, that stimulate memories of the patient's past are recommended, as they encourage the communication and produce mental and emotional benefits on the patient. Currently, reminiscence therapy takes place in hospitals or residences, where the therapists are located. Since people that receive this therapy are old and may have mobility difficulties, we present an AI solution to guide older adults through reminiscence sessions by using their laptop or smartphone. Our solution consists in a generative dialogue system composed of two deep learning architectures to recognize image and text content. An Encoder-Decoder with Attention is trained to generate questions from photos provided by the user, which is composed of a pretrained Convolution Neural Network to encode the picture, and a Long Short-Term Memory to decode the image features and generate the question. The second architecture is a sequence-to-sequence model that provides feedback to engage the user in the conversation. Thanks to the experiments, we realise that we obtain the best performance by training the dialogue model with Persona-Dataset and fine-tuning it with Cornell Movie-Dialogues dataset. Finally, we integrate Telegram as the interface for the user to interact with Elisabot, our trained conversational agent. El número de casos con enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer o el deterioro cognitivo aumenta de manera constante. En España afecta a más de 1,2 millones de pacientes y se estima que en 2050 se verán afectados más de 100 millones de personas. Si bien no existen tratamientos efectivos para esta enfermedad terminal, se recomiendan terapias como la reminiscencia, que estimulan los recuerdos del pasado y fomentan la comunicación del paciente. Actualmente, la terapia de reminiscencia se realiza en hospitales o residencias, donde se encuentran los terapeutas. Dado que las personas que reciben esta terapia son mayores y pueden tener dificultades de movilidad, presentamos una solución basada en inteligencia artificial para guiar a los usuarios a través de sesiones de reminiscencia utilizando su portátil o teléfono inteligente. Nuestra solución consiste en un sistema de diálogo generativo compuesto por dos arquitecturas de aprendizaje profundo para reconocer el contenido de imagen y texto. Por un lado, un Codificador-Descodificador con Attention para generar preguntas basadas en el contenido de las fotografías proporcionadas por los usuarios formado por una red neuronal convolucional (CNN) que codifica las imágenes y una LSTM que genera las preguntes palabra a palabra. La segunda arquitectura consiste en un modelo sequence-to-sequence que genera comentarios a las respuestas de los usuarios para enriquecer la conversación.. Después de realizar varios experimentos, vemos que obtenemos el mejor comportamiento entrenando el modelo con los datos de Persona-chat y ajustando el modelo con fine-tune de Cornell Movie-Dialogue. Finalmente, integramos Telegram como interfaz porque el usuario interactue con nuestro agente Elisabot. El nombre de casos amb malalties neurodegeneratives com l'Alzheimer o el deteriorament cognitiu augmenta constantment. A Espanya afecta més d'1,2 milions de pacients i es calcula que el 2050 es veuran més de 100 milions de casos. Si bé no hi ha tractaments eficaços per a aquesta malaltia, es recomanen teràpies com la reminiscència, que estimulen els records del pacient i fomenten la comunicació. Actualment, la teràpia de reminiscència es fa en hospitals o residències, que és on es troben els terapeutes. Com que les persones que reben aquesta teràpia són grans i poden tenir dificultats de mobilitat, presentem una solució basada en Intel·ligència Artificial per realitzar sessions de reminiscència mitjançant l'ús del portàtil o del telèfon mòbil. La nostra solució consisteix en un sistema de diàleg generatiu format per dues arquitectures d?aprenentatge profund que reconeixen el contingut d'imatges i de text. Per una banda, un Codificador-Descodificador amb Attention per generar preguntes basades en el contingut de les fotografies, proporcionades pels usuaris, format per una xarxa neuronal convolucional (CNN) que codifica les imatges i una LSTM que genera les preguntes paraula a paraula. La segona arquitectura consisteix en un model sequence-to-sequence que genera comentaris a les respostesdels usuaris per enriquir la conversa.Despres de realitzar diversos experiments, veiem que obtenim el millor comportament en-trenant el model de conversa amb les dades de Persona-chati ajustant el model amb fine-tune de Cornell Movie-Dialogues. Finalment, integremTelegram com a interficie perquè l'usuari interactuï amb la Elisabot

The Internet of Things (IoT) enables to connect multiple devices for providing a certain service, consequently huge amount of data is generated in time, known as time series. This phenomenon presents unique challenges in defining the data behavior and detecting anomalies. In this thesis, we present an appropriate method for defining the normal behavior of the time series and detection of anomalies. We generate a daily periodic data set of time series based on the analysis of an energy consumption real data. Then, by observing the input data, assumed to be independent from an unknown probability distribution, we define the normal behavior. The description of the data distribution is obtained by certain statistics and a Marked Point Process of change points. We develop techniques for detecting the anomalies and providing the type of anomaly as well, using a Multiple Hypothesis Testing . Finally, we present some experiments with the synthetic and real time series. El internet de las cosas, más conocido como Internet of Things o IoT permite interconectar distintas fuentes con el fin de cubrir una serie de necesidades. Por consiguiente, el tratamiento de la gran cantidad de datos generada en tiempo real supone un reto actualmente. En esta línea, uno de los desafíos más importantes se basa en la definición del comportamiento de las series temporales así como la detección de posibles anomalías, el cual es objeto de esta tesis. Para generar el algoritmo presentado en este trabajo se han observado los datos obtenidos de varios sensores que detectan consumo de energía, de los cuales desconocemos su función de distribución de probabilidad, para definir su comportamiento normal. Este proceso se lleva a cabo mediante un método de acumulación de eventos conocido como Marked Point Process y la estimación de ciertos parámetros estadísticos. A continuación, se han implementado una serie de técnicas para la detección e identificación de anomalías mediante el método Multiple Hypothesis Testing. Finalmente, se presentan evidencias de los buenos resultados obtenidos tanto para los datos observados como para un conjunto de muestra sintética. L'internet de les coses, més conegut com Internet of Things o IoT permet interconnectar diferents fonts amb la finalitat de cobrir una sèrie de necessitats. Per consegüent, el tractament de la gran quantitat de dades generada en temps real suposa un repte actualment. En aquesta línia, un dels desafiaments més importants es basa en la definició del comportament de les sèries temporals així com la detecció de possibles anomalies, el qual és objecte d'aquesta tesi. Per generar l'algorisme presentat en aquest treball s'han observat les dades obtingudes de diversos sensors que detecten consum d'energia, de les quals desconeixem la seva funció de distribució de probabilitat. El comportament normal de les dades el definim per mitjà d'un mètode d'acumulació d'esdeveniments conegut com Marked Point Process i l'estimació de certs paràmetres estadístics. A continuació, s'han implementat una sèrie de tècniques per a la detecció d'anomalies i la seva posterior identificació mitjançant el mètode Multiple Hypothesis Testing. Finalment, es presenten evidències dels bons resultats obtinguts tant per a les dades observades com per a un conjunt de mostra sintètica.