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La ausencia de la regulación legal de la eutanasia y su impacto en la tutela efectiva de los derechos fundamentales de los pacientes terminales en el Perú.
(Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2026) Huaman Vargas, Lisseth Nayda; Ramírez Gutiérrez, Isaac Raúl
La presente investigación tiene como objetivo analizar de qué manera la ausencia de regulación legal de la eutanasia afecta la tutela efectiva de los derechos fundamentales de los pacientes terminales en el Perú. El estudio se desarrolla dentro del enfoque cualitativo, de tipo básico y nivel descriptivo–interpretativo, utilizando como método el análisis jurídico–dogmático. La técnica empleada para la recolección de información fue la entrevista, aplicada a especialistas en Derecho Constitucional, Derecho Penal y profesionales del área médica, con la finalidad de conocer sus perspectivas respecto a la regulación de la eutanasia y el derecho a morir con dignidad. Los resultados de la investigación evidencian que la falta de un marco normativo específico sobre eutanasia genera vacíos legales que afectan el ejercicio de derechos fundamentales como la dignidad humana, la autonomía personal y el derecho a decidir sobre el final de la vida. Asimismo, se identificó que la criminalización de la eutanasia dentro del ordenamiento penal peruano genera inseguridad jurídica tanto para los pacientes como para los profesionales de la salud, quienes enfrentan incertidumbre al momento de tomar decisiones médicas relacionadas con el final de la vida. En conclusión, se determina que la ausencia de regulación legal sobre la eutanasia limita la posibilidad de garantizar plenamente el derecho a morir con dignidad de los pacientes terminales, evidenciando la necesidad de promover un debate jurídico y legislativo que permita establecer un marco normativo que equilibre la protección del derecho a la vida con el respeto a la dignidad y autonomía del paciente.
Análisis de la vulnerabilidad sísmica en viviendas rurales autoconstruidas en adobe en el distrito de Huancaray, provincia Andahuaylas y región Apurímac - 2025
(Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2025) Cardenas Berrocal, Kelvin Jack; Canchari Gutiérrez, Edmundo
La presente investigación analizó la vulnerabilidad sísmica mediante el modelamiento numérico no lineal en viviendas rurales autoconstruidas de adobe en el distrito de Huancaray, provincia Andahuaylas, región Apurímac. El estudio evalúa el comportamiento estructural de seis viviendas representativas empleando el análisis no lineal estático pushover en el software DIANA FEA, contrastando los resultados con la metodología cualitativa de las fichas INDECI y determinando el nivel de desempeño sísmico según la filosofía SEAOC Vision 2000. Metodológicamente, se adoptó un enfoque cuantitativo con alcance explicativo y diseño no experimental, seleccionando seis viviendas de adobe de dos y tres niveles mediante muestreo no probabilístico por conveniencia. Los instrumentos principales incluyeron fichas de verificación INDECI (FV-001INDECI-2010.03.29), levantamiento arquitectónico con modelamiento previo en Autodesk Revit, y análisis numérico mediante el modelo constitutivo Engineering Masonry Model (EMM) en DIANA FEA, calibrado con el ensayo experimental MUENSR de la Pontificia Universidad Católica del Perú (error: 1.55%). La bilinealización de las curvas de capacidad se realizó según la metodología ASCE 41-17 y la sectorización del desempeño sísmico según los criterios del SEAOC Vision 2000.Los resultados demuestran que las viviendas presentan comportamiento estructural frágil con ductilidades entre 2.35 y 11.25, mecanismos de falla por corte diagonal con anchos de grieta de hasta 90.50 mm, y derivas de fluencia entre 0.03% y 0.37%. Respecto a la vulnerabilidad según INDECI, cinco viviendas fueron clasificadas en el nivel MUY ALTO (25 a 39 puntos) y una en el nivel ALTO (24 puntos). Respecto al desempeño sísmico según SEAOC Vision 2000, la Vivienda V-01 alcanza nivel Funcional en ambas direcciones, la Vivienda V-02 presenta nivel Funcional en dirección X y Resguardo de vida en dirección Y, y las Viviendas V-03 a V-06 presentan nivel Resguardo de vida en ambas direcciones. La investigación confirma que el modelamiento numérico no lineal con el modelo constitutivo EMM, complementado con la filosofía SEAOC Vision 2000, constituye una herramienta válida para superar las limitaciones de las metodologías cualitativas y fundamentar técnicamente las estrategias de mitigación del riesgo sísmico en construcciones de adobe.
Modelo inteligente adaptativo fundamentado en redes neuronales convolucionales para mejorar la seguridad vial y prevenir accidentes de tránsito, en las avenidas, Arenales y Cusco, Ayacucho, 2025
(Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2026) De La Cruz Moran, Abel; Lizarbe Alarcón, Hemerson
La presente investigación diseñó, entrenó y validó un modelo inteligente adaptativo de segmentación de instancias basado en redes neuronales convolucionales para la detección en tiempo real de doce categorías de elementos críticos de la vía pública en las avenidas Arenales y Cusco de Ayacucho, entorno urbano andino a 2,761 m sobre el nivel del mar caracterizado por reductores de velocidad artesanales que incumplen la Directiva N° 01-2011-MTC/14, señalización deteriorada, semáforos desprogramados, imprudencia peatonal y transporte informal no regulado que incluye al mototaxi como vehículo predominante. Se construyó un conjunto de datos híbrido de 25,602 imágenes con 127,525 instancias integrando 4,598 capturas originales del entorno ayacuchano con el mototaxi como clase local exclusiva y tres conjuntos de datos internacionales (BDD100K, BSTLD y RLMD), etiquetados mediante LabelMe asistido por SAM2 en doce categorías y divididos en proporciones 70/20/10. Se implementó YOLOv8L-seg con entrenamiento progresivo en tres fases de resolución creciente (640, 800 y 1,024 píxeles) mediante aprendizaje por transferencia desde COCO, alcanzando mAP50 Box de 0.810 y mAP50 Mask de 0.778, con una mejora acumulada de 30.7 puntos porcentuales respecto a la primera fase. La comparación multi-arquitectura con la familia YOLO26 (nano, small y large) identificó a YOLO26L-seg como el modelo de mayor desempeño, con mAP50 Box de 0.829 y mAP50 Mask de 0.788, superando a YOLOv8L-seg en nueve de las doce clases. Se desarrolló el software QHAWAY ADAS, que integra estimación de distancias por modelo geométrico de cámara monocular, cálculo del tiempo estimado de colisión, seguimiento de múltiples objetos y alertas de voz en español peruano, operando entre 19.2 y 25.4 fotogramas por segundo. Se concluye que las arquitecturas de aprendizaje profundo con entrenamiento progresivo constituyen una herramienta viable para la detección automatizada de elementos viales en el entorno urbano andino informal de Ayacucho.
Características clínicas, epidemiológicas y microbiológicas de la infección del tracto urinario en gestantes. Hospital Regional de Ayacucho 2021 - 2022
(Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2026) Cisneros Palomino, Evelin Stefany; Mantilla Torres, Katherine Naldy; Obando Corzo, Marilú Francisca
Objetivo: Determinar características clínicas, epidemiológicas y microbiológicas de la infección del tracto urinario en gestantes. Hospital Regional de Ayacucho 2021 - 2022. Materiales y Métodos: Estudio descriptivo, retrospectivo - observacional de enfoque cuantitativo, con una muestra de 80 gestantes diagnosticadas con infección del tracto urinario quienes cumplieron con criterios de inclusión. Los datos informativos fue recopilada a través de una ficha estructurada, y analizados mediante estadística descriptiva, mediante el programa SPSS v30. Resultados: os hallazgos evidenciaron que la manifestación clínica relevante fue disuria (64.7%) y polaquiuria (56.9%), predominando en tercer trimestre; en tanto que la fiebre y vómitos fueron más frecuentes en el primer trimestre (62.5%). La forma clínica predominante fue la pielonefritis con (48.8%), seguida de cistitis (41.3%) y bacteriuria asintomática (10%). En antecedentes patológicos la DM fue el más frecuente (15 %), seguido ITU recurrente (10%) y el (60%) de gestantes prestaron control prenatal insuficiente (<6). En cuanto a la epidemiologia el grupo etario más afectado fue de 15 a 25 años (42.5%) seguido del grupo de 26-35 años (41.3%). En el análisis microbiológico, el principal agente etiológico fue E. coli en (67.5%), seguido de Klebsiella con (15%) y enterococcus faecalis (7.5%). A cerca de la resistencia antibiótica se detectó mayor frecuencia frente a amoxicilina / ac. Clavulánico (17.5%), gentamicina (14.6%) y amikacina (11.75), mientras que los antibióticos con mayor sensibilidad fueron cefalexina con (18.3%), nitrofurantoina (15%) y fosfomicina (11.7%). Conclusión: la ITU en gestantes se evidencio más frecuentemente en tercer trimestre, con predominio de síntomas urinarios bajos y alta proporción de formas complicadas como la pielonefritis. E. coli fue el principal agente etiológico, evidenciándose además un patrón de resistencia antibiótica relevante, lo que resalta la importancia de un diagnóstico oportuno, adecuado control prenatal y tratamiento basado en perfiles locales de sensibilidad.
"Desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para evaluar daños en pavimentos flexibles mediante el procesamiento de imágenes en el tramo Socos - Licapa, 2025"
(Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2025) Alanya Cuba, Emergio; Retamozo Fernández, Saúl Walter
La identificación de grietas en el tramo Socos-Licapa de la Vía Los Libertadores-Wari es fundamental para mantener la seguridad del tránsito vehicular. El uso de métodos tradicionales de inspección visual suele interrumpir el flujo normal del tráfico y presenta limitaciones en cuanto a objetividad y tiempo de ejecución. Por ello, se propone un algoritmo de detección basado en YOLOv12, diseñado para identificar grietas en carreteras mediante imágenes captadas con drones (UAV), cámaras convencionales y fotografías terrestres, empleando técnicas de visión por computadora. Este algoritmo busca alcanzar una detección precisa de grietas en distintos tamaños y escalas. Las pruebas realizadas con nuestro dataset, que contiene 1871 imágenes de escenas cercanas y lejanas captadas con cámara, evidencian la efectividad del modelo YOLOv12 utilizando Deep Learning. Se obtuvo una precisión del modelo para todas las clases de fallas con un mAP@50 de 70.4% y un mAP@[50:95] de 41.9%. Estos resultados confirman que el modelo mantiene un bajo peso computacional y ofrece un rendimiento de detección altamente eficaz, cumpliendo así con el objetivo trazado. La metodología utilizada es no experimental y transeccional, ya que los datos fueron recolectados en un solo momento, por lo que las imágenes obtenidas corresponden a un espacio y tiempo.
