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Así ataca la depresión enmascarada: “Quienes la sufren pueden ser hiperfrecuentadores de los servicios médicos”
Todos hemos ido generando una cierta imagen mental de los trastornos depresivos: la persona apática, abúlica, triste, incapaz de salir de su casa. Es comprensible, pues estos rasgos responden a algunos síntomas característicos y preocupantes de la condición (y porque necesitamos crearnos ciertos mapas mentales para conceptualizar el mundo que nos rodea), pero puede llevar a error. La depresión tiene muchas caras diferentes.
El 13 de enero ha traído la segunda propuesta de los renovados Encuentros Complutense: “El fenómeno influencer a examen: más allá de las redes sociales”. Cinco invitados en la Facultad de Ciencias de la Información: dos influencers, Daniela Requena y José Sánchez; una profesional de esta nueva industria, Blanca Formariz Schroeder, directora de operaciones de 2btube, agencia de representación de youtubers, y dos profesores universitarios: Alba Torrego, de la Facultad de Educación, experta en redes sociales y adolescentes, y Rubén Sanz, de Psicología, experto en emociones y ansiedad. Junto a ellos, ejerciendo de moderadora, Ana Fernández Pardo, periodista y autora de dos libros sobre influencers y marketing.
Entrevista con Rubén Sanz
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The global increase in dementia cases highlights the importance of early detection and intervention, particularly for individuals at risk of mild cognitive impairment (MCI), a precursor to dementia. The aim of this study is to develop and validate machine learning (ML) models based on non-imaging features to predict the risk of MCI conversion in cognitively healthy older adults over a three-year period. Using data from 845 participants aged 65 to 87 years, we built five eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) models of increasing complexity, incorporating demographic, self-reported, medical, and cognitive variables.
The theoretical framework of the Alzheimer’s disease continuum considers transition between stages in a unidirectional manner. Here we examine the rate of reversion from mild cognitive impairment (MCI) to normal cognition (NC) and explore a set of potential variables associated with this phenomenon.
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