Browsing by Subject "Supervivencia"

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    Influencia de la estrategia de restauración sobre el desempeño en la etapa de establecimiento de especies arbóreas nativas en la cuenca del río Cali
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) García Guerrero, Sergio Steven; Torres Rodríguez, Itma Selene; Valenzuela Ospina, Leonor Adriana
    La restauración ecológica mediante enriquecimiento florístico constituye una estrategia ampliamente utilizada para recuperar la composición y funcionalidad de bosques degradados; sin embargo, su efectividad depende del desempeño de las especies durante la etapa de establecimiento. Este estudio evaluó la influencia de la estrategia de restauración sobre la supervivencia y la condición fitosanitaria de cuatro especies arbóreas nativas (Clusia sp., Persea caerulea, Ficus americana y Trichanthera gigantea) en la cuenca del río Cali, Colombia. El trabajo se basó en el análisis observacional de datos secundarios generados por proyectos de restauración ecológica implementados por Wildlife Conservation Society entre 2022 y 2025. La información fue estructurada a nivel de cohortes de siembra por especie y sitio, y analizada mediante modelos lineales generalizados mixtos (GLMM), incorporando como variables explicativas el arreglo espacial de siembra, la práctica de limpieza del sotobosque y el tiempo transcurrido desde la siembra. La supervivencia y la condición fitosanitaria fueron evaluadas como proporciones derivadas de registros binarios a nivel individual, y los modelos incluyeron efectos aleatorios para controlar la estructura jerárquica de los datos. Los resultados evidenciaron respuestas diferenciadas entre especies. Clusia sp. y Trichanthera gigantea mostraron una alta capacidad de establecimiento inicial, aunque acompañada de incrementos progresivos en la proporción de individuos en condición no saludable. Persea caerulea presentó una mayor sensibilidad durante el establecimiento, particularmente bajo arreglos que incrementan la exposición y la intensidad de limpieza. En contraste, Ficus americana exhibió un desempeño robusto, con alta supervivencia y baja variación en la condición fitosanitaria frente a las prácticas de manejo evaluadas. En general, los efectos fijos asociados a la estrategia de restauración explicaron una proporción sustancial de la variabilidad observada, mientras que la variación atribuible a los efectos espaciales fue baja. Estos resultados resaltan la importancia de considerar los rasgos funcionales de las especies y de aplicar enfoques de manejo adaptativo durante la etapa de establecimiento. El estudio aporta evidencia para orientar la selección de especies, el ajuste de prácticas de manejo y el fortalecimiento del monitoreo en procesos de restauración mediante enriquecimiento en bosques andinos.
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    Predicción de la supervivencia en pacientes con cáncer de estómago: integración de características clínicas, genéticas y análisis de imágenes para el apoyo en la toma de decisiones clínicas
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) López León, William Andrés; Parra Barrera, Eliana Liseth; Meneses Ramírez, Karem Dayana; Tobar Tosse, Henry Fabián
    El cáncer gástrico continúa siendo uno de los principales desafíos en salud pública a nivel mundial, no solo por su elevada mortalidad, sino también por las limitaciones actuales para estratificar adecuadamente el riesgo y personalizar las decisiones terapéuticas. A pesar de los avances diagnósticos y moleculares, la predicción de supervivencia sigue siendo imprecisa debido a la heterogeneidad tumoral y a la fragmentación de la información clínica y genómica. En este escenario, los modelos integrativos basados en ciencia de datos representan una oportunidad para mejorar el pronóstico y apoyar de manera objetiva la toma de decisiones clínicas. Este proyecto tuvo como objetivo desarrollar y evaluar modelos de predicción de supervivencia en cáncer gástrico mediante la integración de variables clínicas (edad, sexo, estadio TNM, grado histológico), perfiles de expresión de miRNA y características cuantitativas derivadas de imágenes histopatológicas digitales H&E. Para ello, se emplearon datos del repositorio TCGA STAD del National Cancer Institute, incluyendo tablas clínicas, matrices de expresión miRNA-seq y Whole Slide Images en formato SVS. El pipeline metodológico incluyó: (1) preprocesamiento clínico con imputación y estandarización; (2) selección de miRNA mediante análisis de expresión diferencial y pruebas univariadas; (3) normalización de color y extracción de parches tisulares con OpenSlide; (4) extracción de características morfológicas, estructurales y texturales con un enfoque interpretable desde criterios histopatológicos; y (5) agregación estadística por paciente. Con este conjunto multimodal se entrenaron tres modelos de supervivencia ampliamente utilizados: Coxnet penalizado, Random Survival Forest (RSF) y DeepSurv, optimizados mediante búsqueda aleatoria y validación interna. Entre las estrategias evaluadas, el modelo Coxnet penalizado se consolidó como el más robusto e interpretable para la predicción de supervivencia en la cohorte TCGA-STAD. Este alcanzó un C index de 0.7315 y valores de AUC(t) de 0.784, 0.758 y 0.760 a 1, 3 y 5 años, respectivamente. El Brier Score obtenido (0.1441) evidenció una adecuada calibración, mientras que las curvas de Kaplan–Meier mostraron una separación significativa entre los grupos de riesgo (log-rank p = 1.36 × 10⁻⁴), confirmando su utilidad para estratificar pacientes según su pronóstico. En conjunto, estos resultados demuestran que los enfoques multimodales permiten capturar de manera más completa la heterogeneidad biológica del cáncer gástrico y proporcionan herramientas predictivas superiores al análisis clínico tradicional, favoreciendo una estratificación temprana del riesgo y decisiones terapéuticas más precisas.