Ceremonia de Graduación Ciencias de la Salud Julio 2025

Este folleto corresponde al estado de graduandos en el ceremonia de Ciencias de la Salud el día 25 de julio de 2025

Evaluación de la efectividad del programa Ritmo vers. 1.0 como estrategia de estimulación cognitiva para el fortalecimiento del control inhibitorio, la memoria de trabajo y la atención en niños con trastorno por déficit de atención e hiperactividad

Este estudio tuvo como objetivo principal mejorar el control inhibitorio, la atención y la memoria de trabajo en niños diagnosticados con Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) a través de un programa de estimulación cognitiva que utilizó el ritmo de la música como herramienta central. Método: Se empleó un diseño cuasiexperimental (Campbell & Stanley, 1966) con un grupo control, seleccionando la muestra mediante un muestreo intencional por cuotas. La muestra final estuvo compuesta por 63 niños, de los cuales 6 eran niñas y 57 niños. Se conformaron dos grupos: el grupo experimental, con 39 participantes, y el grupo control, con 24. Para evaluar los efectos de la intervención, se aplicaron diversos instrumentos que permitieron medir el cociente intelectual, la atención, el control inhibitorio, la memoria de trabajo y el ritmo a través de la aptitud musical de los participantes. Resultados: Los análisis estadísticos realizados postintervención revelaron que los participantes del grupo experimental experimentaron mejoras significativas en las áreas evaluadas. Estos resultados sugieren un efecto positivo del tratamiento, indicando el potencial del ritmo de la música como intervención terapéutica para el manejo de los síntomas asociados al TDAH. Conclusión: Los hallazgos de esta investigación proporcionan una base empírica para considerar el uso de la estimulación cognitiva basada en el ritmo de la música como una estrategia efectiva en el tratamiento del TDAH, abriendo nuevas vías para intervenciones educativas y terapéuticas en este ámbito.DoctoradoDoctor en Psicologí

Relatos de movilidad y educación 3 : casos en el Caribe colombiano

Este tercer tomo de Relatos de movilidad y educación reúne catorce ensayos que muestran la evolución histórica y económica del Caribe colombiano. Escritos por estudiantes de la asignatura de Historia Económica de Colombia, muestran esta evolución a través de los testimonios de sus antepasados. Así, evidencian cómo ha cambiado el nivel de vida en el Caribe teniendo en cuenta factores como el número de hijos, las actividades económicas, el nivel educativo, las viviendas, los medios de transporte, la violencia, la migración y la equidad de género.Estos relatos en su mayoría muestran lo que con persistencia, disciplina y trabajo honesto se puede lograr. Logros que casi nunca han sido fáciles de obtener. Por lo tanto, son dignos de nuestra admiración estos colombianos que han podido ofrecerles a sus hijos una mejor calidad de vida. Aunque tal vez no sean representativos del total de la población, sí son un ejemplo a emular

Eficacia y seguridad tratamiento analgésico en abdomen agudo en niños: revisión sistemática y Network-Metaanálisis

Introduction: In children older than 1 year of age, acute appendicitis is the most frequent cause of surgical diagnoses, representing approximately 64% of these cases. Its incidence is higher between ages 12 to 17. Currently, few people still believe that children perceive pain differently from adults or that pain has no negative consequences; on the contrary, awareness has increased regarding the impact that even minimally painful procedures can have on the long-term emotional well-being of pediatric patients. Despite this, children still are at high risk of undertreatment of pain, known as oligoanalgesia. Consequently, pediatric patients receive less analgesia than adults under similar clinical conditions, with younger children receiving even less analgesia than older ones. Therefore, this study aims to evaluate and rank the efficacy and safety of analgesic agents through a systematic review with network meta-analysis, including both opioids and non-opioids, to inform clinical practice and reduce the gap between evidence and its application in pediatric emergency services. Methods: A paired and network meta-analysis (NMA) was conducted to compare the efficacy and safety of analgesics in pediatric abdominal pain. Odds ratios were estimated for dichotomous variables, and weighted mean differences with 95% confidence intervals were calculated for continuous variables. Heterogeneity was assessed using I², and overall consistency was evaluated using the “design-by-treatment” approach. Principles of transitivity and coherence were applied, and sensitivity analyses were performed, excluding studies with high risk of bias and those with imputed data. We presented the results using network and forest plots. The analysis was performed in R Studio v4.3.2. Outcomes evaluated included analgesic efficacy in children with acute abdomen receiving analgesia (opioids or NSAIDs) compared to placebo, measured by the Visual Analog Scale (VAS) for pain. Secondary outcomes were appendicitis complications, number of missed appendicitis cases, and medication side effects. Results: A total of 2121 records were identified, and after the selection process, five randomized clinical trials (n = 531) evaluating the efficacy and safety of analgesics in children with acute abdominal pain were included. The interventions included opioids (morphine, tramadol, oxycodone), NSAIDs (ketorolac), and paracetamol. The paired meta-analysis found that opioids significantly reduced pain compared to placebo on the VAS scale (MD: –0.97; 95% CI: –1.52 to –0.42; p = 0.0006). No differences were found in the incidence of complicated appendicitis (OR: 1.02; 95% CI: 0.52– 2.00) or missed appendicitis. However, opioid use was associated with a 6.55 times higher risk of adverse effects compared to the placebo group, representing a statistically significant association (95% CI = 1.14 to 37.76, p = 0.04). The network meta-analysis confirmed the superiority of morphine over placebo, while oxycodone showed no significant difference. Conclusion: The findings indicate that, compared to placebo, opioids are associated with a statistically significant reduction in pain. This reduction remained consistent in the network metaanalysis, where morphine was shown to be significantly more effective than placebo. Although oxycodone also showed a trend toward pain reduction, it did not reach statistical significance, and no relevant differences were found between morphine and oxycodone.MaestríaMagister en Epidemiologia Clínic

Predictores sociales y comunitarios del bienestar en un barrio marginal en Sudáfrica: un estudio mediante el modelado de ecuaciones estructurales

Los barrios marginales, caracterizados por infraestructura inadecuada, viviendas precarias y acceso limitado a servicios básicos, representan un desafío global creciente impulsado por la rápida urbanización, la pobreza y la marginación económica. Los residentes de estas comunidades enfrentan numerosas dificultades, incluyendo servicios deficientes, viviendas de baja calidad y derechos de residencia inseguros, agravados con frecuencia por una representación limitada en los procesos de formulación de políticas y toma de decisiones. Mejorar la calidad de vida en estos entornos es, por tanto, una prioridad crítica. Este estudio investiga cómo los principales constructos sociales y comunitarios, específicamente la cohesión social, la resiliencia comunitaria, la percepción de seguridad y la seguridad social, interactúan e influyen en la calidad de vida en los barrios marginales. El bienestar subjetivo, conceptualizado como un constructo multidimensional que abarca dimensiones emocionales, sociales y psicológicas, se utiliza como la medida principal de la calidad de vida. Los datos se recopilaron mediante una encuesta estructurada aplicada a residentes de Site C, Khayelitsha, Sudáfrica, una comunidad que ejemplifica las complejas realidades de los barrios marginales. Se realizaron análisis factoriales exploratorios y confirmatorios para validar los modelos de medición, y se aplicó un Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM) para evaluar las relaciones entre los constructos. Los resultados revelaron que la cohesión social y la resiliencia comunitaria mejoran significativamente el bienestar social y psicológico, lo que resalta su papel como redes de seguridad informales en comunidades vulnerables. Por el contrario, medidas de seguridad reforzadas se asociaron con una disminución del bienestar emocional, lo que sugiere una carga emocional vinculada a la vigilancia constante. Además, los hallazgos indican que las percepciones de inseguridad llevan a los residentes a adoptar medidas de protección. Las vías indirectas mostraron que la cohesión social y la resiliencia median la relación entre la inseguridad y el bienestar, destacando la importancia de los lazos comunitarios fuertes para mitigar riesgos y fomentar la adaptación. Estos hallazgos amplían el conocimiento actual al validar herramientas de medición en contextos de barrios marginales e integrar el bienestar subjetivo como un constructo multidimensional dentro de un modelo integral de determinantes sociales de la calidad de vida. Ofrecen orientaciones prácticas para responsables de políticas públicas, ONG y líderes comunitarios, enfatizando la importancia de fortalecer la cohesión social y la resiliencia comunitaria para mejorar de manera sostenible el bienestar en barrios marginales. Futuros estudios deberían explorar posibles variables mediadoras, examinar contextos culturales diversos para mejorar la generalización de los hallazgos, y aplicar enfoques longitudinales y cualitativos para profundizar en la comprensión de estas dinámicas a lo largo del tiempo.MaestríaMagister en Ingeniería Industria

GUÍA: Prototype of a Navigation Assistant for People with Total Visual Impairment on a University Campus

El proyecto GUIA es una solución tecnológica diseñada para mejorar la movilidad de personas con discapacidad visual total dentro del campus universitario. Esta innovadora aplicación móvil combina tecnologías de geolocalización precisa, procesamiento de lenguaje natural, interfaces por voz e inteligencia artificial avanzada para generar rutas seguras, eficientes y adaptadas a las necesidades individuales del usuario, promoviendo una navegación autónoma. Su arquitectura se basa en un mapa georreferenciado del campus transformado en un grafo navegable, donde se implementó el algoritmo de Dijkstra, garantizando rutas óptimas con alta precisión. Desarrollada en Flutter, la aplicación integra el modelo ChatGPT-4 mediante OpenAI Assistant, lo que permite una interacción natural y contextual con el usuario. Más allá de la navegación básica, GUIA incorpora funciones clave como el reconocimiento de comandos de voz para operación manos libres, ajuste inteligente de rutas para evitar escaleras y retroalimentación geo-posicional constante. Estas características mejoran la seguridad, confianza y comodidad durante el desplazamiento. La efectividad del sistema fue validada mediante pruebas en el campus y simulaciones controladas, demostrando mejoras significativas en tiempos de navegación y alta aceptación por parte de los usuarios. GUIA se posiciona así como una herramienta funcional y socialmente pertinente, con gran potencial para su implementación en la comunidad universitaria como un modelo de inclusión tecnológica.The GUIA project is a technological solution designed to enhance the mobility of individuals with total visual impairment within a university campus. This innovative mobile application integrates precise geolocation technologies, natural language processing, voice-accessible interfaces, and advanced artificial intelligence to generate safe, efficient, and personalized routes, promoting truly autonomous navigation. Its architecture is based on a georeferenced campus map transformed into a navigable graph, where the Dijkstra algorithm was implemented to ensure optimal and accurate route calculations. Developed in Flutter, the application seamlessly integrates the ChatGPT-4 model via OpenAI Assistant, enabling natural and contextual interaction with users. Beyond basic navigation, GUIA includes key features such as voice command recognition for hands-free operation, intelligent route adjustment to avoid stairs, and continuous geo-positional feedback. These functionalities enhance the user’s safety, confidence, and comfort during movement. The system's effectiveness was validated through on-campus tests and controlled simulations, showing significant improvements in navigation times and high user acceptance. GUIA thus stands out as both a functional and socially relevant tool, with great potential for implementation within the university community as a model for technological inclusion

Artificial intelligence model for assisted diagnosis of breast cancer: A neural network approach

El cáncer de mama representa la segunda causa de muerte por cáncer en mujeres a nivel mundial. Este trabajo presenta el desarrollo y evaluación de un sistema de inteligencia artificial basado en la arquitectura YOLOv8 para la detección de lesiones en mamografías. Se implementó un modelo de detección de objetos entrenado sobre un conjunto de datos desbalanceado para optimizar la detección de lesiones mamarias. El sistema incorpora varias técnicas de preprocesamiento, incluyendo segmentación del tejido mamario y aumentación de datos mediante transformaciones geométricas y radiométricas. Adicionalmente, se diseñó un sistema con una interfaz interactiva, incluyendo un dashboard de métricas y un chatbot para mejorar la accesibilidad a los análisis automáticos de imágenes. El modelo demostró una exactitud global del 76%, con una precisión del 97% en la detección de casos positivos, una sensibilidad del 73% y una puntuación mAP-50 de 58% para la localización espacial de anomalías. Aunque la alta precisión indica una baja tasa de falsos positivos, la sensibilidad moderada sugiere la necesidad de optimización para reducir falsos negativos, aspecto crítico en aplicaciones clínicas. Los resultados obtenidos evidencian el potencial de las técnicas de deep learning para asistir en el análisis mamográfico, ofreciendo una herramienta complementaria que podría mejorar la eficiencia diagnóstica y reducir la carga de trabajo radiológica. No obstante, el desempeño subóptimo requiere investigación adicional en técnicas avanzadas de balanceo y arquitecturas optimizadas.Breast cancer represents the second leading cause of cancer death in women worldwide. This work presents the development and evaluation of an artificial intelligence system based on the YOLOv8 architecture for mammography lesion detection. An object detection model trained on an unbalanced dataset was implemented to optimize the detection of breast lesions. The system incorporates several preprocessing techniques, including breast tissue segmentation and data augmentation using geometric and radiometric transformations. Additionally, a system was designed with an interactive interface, including a metrics dashboard and a chatbot to improve accessibility to automatic image analysis. The model demonstrated an overall accuracy of 76%, with an accuracy of 97% for positive case detection, a sensitivity of 73% and an mAP-50 score of 58% for spatial localization of abnormalities. Although the high accuracy indicates a low false positive rate, the moderate sensitivity suggests the need for optimization to reduce false negatives, a critical aspect in clinical applications. The results obtained evidence the potential of deep learning techniques to assist in mammographic analysis, offering a complementary tool that could improve diagnostic efficiency and reduce radiological workload. However, suboptimal performance requires further research into advanced balancing techniques and optimized architectures

Experimental evaluation of the combustion of a MICROMIX-type burner for hydrogen-natural gas mixtures in terms of exhaust gas temperatures and emissions

Este estudio aborda la integración del hidrógeno como combustible en quemadores industriales para reducir emisiones contaminantes. Dado que las tecnologías de hidrógeno aún están en desarrollo, se propone evaluarlo en mezclas con gas natural usando un quemador tipo micromix, conocido por su baja generación de NOx. La investigación se dividió en tres etapas: construcción del banco de pruebas, ejecución experimental y análisis de resultados. Se fabricó un prototipo adaptando el diseño del quemador y usando técnicas convencionales. Luego, se realizaron pruebas variando la mezcla de combustibles, midiendo temperaturas y emisiones. Los resultados mostraron que el hidrógeno y la tasa de equivalencia afectan directamente las emisiones y la temperatura. El quemador tipo micromix redujo notablemente los NOx respecto a quemadores tradicionales. Además, se identificaron rangos óptimos de operación para lograr combustión limpia y estable. Este proyecto forma parte de la alianza Green Gas junto a Promigas, enfocada en la evaluación de estas tecnologías emergentes.MaestríaMagister en Ingeniería Mecánic

School coexistence and citizenship building from a socio-educational approach

Este estudio se centró en analizar y fortalecer la convivencia escolar y construcción de ciudadanía en la Institución Educativa Los Rosales, ubicada en un contexto social dinámico. La investigación surgió a partir de la identificación de problemáticas relacionadas con conflictos internos, falta de inclusión y baja participación de la comunidad educativa, aspectos que influyen negativamente en el ambiente institucional y en la formación de capacidades cívicas en los estudiantes. Para comprender la situación, se realizó un proceso participativo que involucró a los actores principales del entorno escolar. Se desarrollaron grupos de discusión con estudiantes de secundaria, entrevistas con docentes y directivos, además de actividades de co-construcción, con el fin de reconocer y categorizar las necesidades que impactan en la convivencia y la construcción de ciudadanía. Este enfoque colaborativo permitió obtener una visión integral y contextualizada de las problemáticas, además de enriquecer las propuestas de intervención. El marco teórico sustentó la investigación en enfoques socioeducativos y teorías sobre convivencia y ciudadanía, resaltando la importancia de crear ambientes escolares inclusivos, respetuosos y democráticos. Se enfatizó la necesidad de promover habilidades sociales, resolución pacífica de conflictos y participación activa, como elementos esenciales para fortalecer la cultura institucional y el desarrollo cívico de los estudiantes. A partir de los insumos recopilados, se diseñó un plan de intervención con estrategias participativas, que incluyó actividades de diálogo, talleres de resolución de conflictos, espacios de reflexión y actividades lúdicas y deportivas que promovieran la integración y el respeto mutuo. Estas acciones fueron conceptualizadas y elaboradas mediante un proceso de colaboración entre la comunidad educativa, garantizando que las propuestas respondieran a las particularidades y demandas del entorno educativo. La implementación de dichas estrategias busca generar un cambio cultural en la escuela, fomentando una convivencia armoniosa y promoviendo valores cívicos fundamentales. Además, la investigación aportó recomendaciones para fortalecer la participación comunitaria, impulsar el liderazgo escolar y promover internacionalización y sensibilización en temas de diversidad y derechos humanos. Finalmente, los resultados evidenciaron que la participación activa de la comunidad educativa aportó de manera positiva a la percepción sobre la convivencia en la escuela y fortaleció el compromiso de todos los miembros con la construcción de la ciudadanía. Este proceso valoró la importancia de la colaboración, el diálogo y la interacción entre diferentes sectores para crear ambientes escolares más inclusivos, respetuosos y democráticos, promoviendo un efecto permanente en el crecimiento personal y social de los estudiantes.MaestríaMagister en Educació

Integration of bayesian networks and discrete simulation for the construction of academic blocks

En este proyecto se diseña una metodología innovadora que integra redes bayesianas y simulación discreta para la construcción de bloques académicos para las asignaturas del ciclo profesional del Programa de Ingeniería Industrial de la Universidad del Norte. Esta propuesta surge como respuesta a las limitaciones del sistema actual de matrícula, que presenta desajustes entre la oferta académica y las trayectorias reales de los estudiantes, afectando la eficiencia y equidad del proceso. A partir del análisis detallado de datos históricos, restricciones curriculares y comportamiento estudiantil, se estructura un modelo probabilístico que permite inferir las trayectorias más probables de avance o rezago. Estas inferencias alimentan una simulación que genera bloques académicos realistas, compatibles y adaptados a los perfiles de los estudiantes, permitiendo ajustar la oferta a escenarios más diversos y flexibles. La validación del modelo se realizó a través de métricas estadísticas como AUC-ROC, Brier Score e intervalos de confianza, garantizando su capacidad predictiva y aplicabilidad práctica. Los resultados obtenidos evidencian que la construcción de bloques académicos por perfil de estudiante, en lugar de semestre individual, mejora significativamente la cobertura de la demanda académica y reduce los conflictos de horario. La solución propuesta no solo busca mejorar la cobertura académica y la experiencia de matrícula, sino también establecer las bases para una herramienta escalable que permita la toma de decisiones informadas en entornos académicos complejos. Con la implementación de esta propuesta, se espera una mayor satisfacción estudiantil, reducción de quejas, y una planificación académica más eficiente y proactiva.This project designs an innovative methodology that integrates Bayesian networks and discrete simulation for the construction of academic blocks for the subjects of the professional cycle of the Industrial Engineering Program at the Universidad del Norte. This proposal arises in response to the limitations of the current enrollment system, which presents mismatches between the academic offerings and the actual trajectories of students, affecting the efficiency and equity of the process. Based on a detailed analysis of historical data, curricular restrictions, and student behavior, a probabilistic model is structured that allows inferring the most probable trajectories of advancement or lag. These inferences feed a simulation that generates realistic academic blocks, compatible and adapted to student profiles, allowing the offering to be adjusted to more diverse and flexible scenarios. The model was validated using statistical metrics such as AUC-ROC, Brier Score, and confidence intervals, ensuring its predictive capacity and practical applicability. The results obtained show that the construction of academic blocks by student profile, rather than by individual semester, significantly improves the coverage of academic demand and reduces scheduling conflicts. The proposed solution not only seeks to improve academic coverage and the enrollment experience, but also to lay the foundations for a scalable tool that enables informed decision-making in complex academic environments. With the implementation of this proposal, greater student satisfaction, fewer complaints, and more efficient and proactive academic planning are expected