{"id":986,"date":"2025-11-25T11:44:21","date_gmt":"2025-11-25T10:44:21","guid":{"rendered":"https:\/\/catedramodeleconomic.umh.es\/?page_id=986"},"modified":"2026-02-20T08:31:28","modified_gmt":"2026-02-20T07:31:28","slug":"actuaciones","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/catedramodeleconomic.umh.es\/en\/actuaciones\/","title":{"rendered":"(Espa\u00f1ol) Actuaciones<\/span>"},"content":{"rendered":"

[et_pb_section fb_built=”1″ fullwidth=”on” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” background_enable_color=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_fullwidth_header title=”ACTUACIONES 2025″ text_orientation=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” title_font=”|700|||||||” title_font_size=”35px” background_color=”#51626f” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_fullwidth_header][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” custom_padding=”||17px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” header_font=”|700|||||||” header_text_align=”center” header_text_color=”#595959″ header_font_size=”50px” header_2_font=”|700|||||||” header_2_font_size=”30px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

Actuaci\u00f3n 1<\/h2>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_social_media_follow _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_orientation=”right” global_colors_info=”{}” locked=”off”][et_pb_social_media_follow_network social_network=”linkedin” url=”https:\/\/www.linkedin.com\/company\/111600124\/admin\/dashboard\/” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” background_color=”#007bb6″ global_colors_info=”{}” follow_button=”off” url_new_window=”on”]linkedin[\/et_pb_social_media_follow_network][et_pb_social_media_follow_network social_network=”youtube” url=”https:\/\/www.youtube.com\/playlist?list=PLClKgnzRFYe4rzF3kx9lMvqZgPD7nNb3-” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” background_color=”#a82400″ global_colors_info=”{}” follow_button=”off” url_new_window=”on”]youtube[\/et_pb_social_media_follow_network][et_pb_social_media_follow_network social_network=”spotify” url=”https:\/\/open.spotify.com\/show\/4aldKdBdttWeGquKzQIpmb” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” background_color=”#1db954″ global_colors_info=”{}” follow_button=”off” url_new_window=”on”]spotify[\/et_pb_social_media_follow_network][\/et_pb_social_media_follow][et_pb_text disabled_on=”off|off|off” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” custom_margin=”-30px||||false|false” global_colors_info=”{}” locked=”off”]<\/p>\n

\"\" \u00a0<\/a>\"\"<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

Francisco Jos\u00e9 Mart\u00ednez-Peral, Jorge Borrell M\u00e9ndez, Dennis Mronga, Jos\u00e9 Vicente Segura-Heras, Carlos Perez-Vidal. (2025) \u201cTrajectory planning system for bimanual robots: Achieving efficient collision-free manipulation\u201d, Robotics and Autonomous Systems, 194, 105118, https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.robot.2025.105118.<\/b><\/p>\n

[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

Resumen:<\/span><\/p>\n

Las operaciones de recogida y colocaci\u00f3n de piezas son actividades sin valor a\u00f1adido, pero esenciales en muchos procesos industriales. Algunas de estas operaciones deben ser realizadas por robots de doble brazo, lo que supone nuevos retos en t\u00e9rminos de prevenci\u00f3n de colisiones debido al uso de un espacio de trabajo compartido. Este trabajo aborda estas dos cuestiones proponiendo una arquitectura de tareas y movimientos (TMA) dise\u00f1ada para optimizar las tareas de recogida y colocaci\u00f3n, garantizando un funcionamiento eficiente y seguro mediante movimientos sin colisiones. Esta arquitectura consta de dos subcapas interconectadas, el Planificador de Tareas (TP) y el Planificador de Movimiento Global (GMP). El TP calcula la secuencia \u00f3ptima de operaciones, minimizando el tiempo total de ejecuci\u00f3n y garantizando una secuencia sin colisiones. El GMP planifica las trayectorias de los brazos rob\u00f3ticos utilizando estrategias de movimiento predefinidas y siguiendo la secuencia \u00f3ptima calculada. Este trabajo presenta una soluci\u00f3n novedosa para mejorar la eficiencia de la coordinaci\u00f3n de robots en entornos reales mediante la integraci\u00f3n de un TP y un MP intercomunicados. Los resultados de las simulaciones demuestran una mejora en la eficiencia de las tareas, una reducci\u00f3n de los tiempos de funcionamiento y una prevenci\u00f3n exitosa de colisiones entre robots.<\/span><\/p>\n

Este art\u00edculo forma parte de la tesis doctoral de Francisco Jos\u00e9 Mart\u00ednez-Peral, dirigida por Carlos P\u00e9rez y Jos\u00e9 Vicente Segura. <\/span><\/span>Se puede acceder a la publicaci\u00f3n original de este trabajo mediante este enlace<\/span>.<\/a><\/p>\n

Este trabajo se alinea con dos de los objetivos de la C\u00e1tedra:<\/span><\/p>\n

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  1. \n
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    1. <\/span> Objetivo 2: Mejora de procesos industriales de producci\u00f3n utilizando t\u00e9cnicas avanzadas de rob\u00f3tica y optimizaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n
    2. <\/span> Objetivo 4: Promover la difusi\u00f3n de los trabajos y resultados obtenidos por la C\u00e1tedra. La publicaci\u00f3n de estos resultados en una\u00a0 revista de impacto y en la web de la C\u00e1tedra permite la difusi\u00f3n de estos resultados a Empresas, investigadores y estudiantes de doctorado.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

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      Se ha elaborado tambi\u00e9n un peque\u00f1o resumen divulgativo al que se puede acceder a trav\u00e9s de este<\/span> Podcast<\/span><\/a><\/span>.<\/span><\/p>\n

      [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ text_font_size=”16px” custom_padding=”||35px|||” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

      \n

      [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” background_color=”rgba(0,0,0,0.02)” custom_padding=”30px||28px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” header_font=”|700|||||||” header_text_align=”center” header_text_color=”#595959″ header_font_size=”50px” header_2_font=”|700|||||||” header_2_font_size=”30px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

      Actuaci\u00f3n 2<\/h2>\n

      [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

      Mart\u00ednez-Peral, F. J., Ferez-Rubio, J. A., Mronga, D., de Gea Fern\u00e1ndez, J., Segura-Heras, J. V., & Perez-Vidal, C. (2025). Collision-free robotic manipulation: a review and bibliometric analysis. International Journal of Systems Science, 1\u201324. https:\/\/doi.org\/10.1080\/00207721.2025.2547392<\/b><\/p>\n

      [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

      Resumen:<\/span><\/p>\n

      Este estudio presenta una revisi\u00f3n exhaustiva y un an\u00e1lisis bibliom\u00e9trico de la manipulaci\u00f3n rob\u00f3tica sin colisiones, un \u00e1rea clave para garantizar la seguridad y optimizar la eficiencia en la rob\u00f3tica avanzada. Se recopil\u00f3 un conjunto de datos de la Web of Science Core Collection (2014-2024) y se someti\u00f3 a an\u00e1lisis, con 169 art\u00edculos, con el objetivo de identificar las tendencias emergentes, las contribuciones clave y los patrones de colaboraci\u00f3n global. Los resultados muestran un aumento constante de la producci\u00f3n cient\u00edfica e identifican cuatro grupos de investigaci\u00f3n: prevenci\u00f3n de colisiones en sistemas rob\u00f3ticos, planificaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n de trayectorias, aprendizaje por refuerzo y planificaci\u00f3n aut\u00f3noma, rob\u00f3tica colaborativa y seguridad. Estos grupos ilustran la convergencia de t\u00e9cnicas avanzadas como la planificaci\u00f3n de trayectorias, los algoritmos de optimizaci\u00f3n y el aprendizaje aut\u00f3nomo. Esto pone de relieve su influencia tanto en las aplicaciones industriales como en los entornos colaborativos. Este estudio ofrece una visi\u00f3n general exhaustiva del panorama de la investigaci\u00f3n, lo que facilita una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda del campo y fomenta la colaboraci\u00f3n interdisciplinaria.<\/span><\/p>\n

      Este art\u00edculo forma parte de la tesis doctoral de Francisco Jos\u00e9 Mart\u00ednez-Peral, dirigida por Carlos P\u00e9rez y Jos\u00e9 Vicente Segura. Se puede acceder a la publicaci\u00f3n original de este trabajo mediante este enlace<\/a><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

      Este trabajo se alinea con dos de los objetivos de la C\u00e1tedra:<\/span><\/p>\n

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      1. \n
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        1. <\/span> Objetivo 2: Mejora de procesos industriales de producci\u00f3n utilizando t\u00e9cnicas avanzadas de rob\u00f3tica y optimizaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n
        2. <\/span> Objetivo 4: Promover la difusi\u00f3n de los trabajos y resultados obtenidos por la C\u00e1tedra. La publicaci\u00f3n de estos resultados en una revista de impacto y en la web de la C\u00e1tedra permite la difusi\u00f3n de estos resultados a Empresas, investigadores y estudiantes de doctorado.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

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          Se ha elaborado tambi\u00e9n un peque\u00f1o resumen divulgativo al que se puede acceder a trav\u00e9s de este Podcast<\/a><\/span>. <\/span><\/p>\n

          [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ text_font_size=”16px” custom_padding=”||0px|||” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

          \n

          [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” background_color=”#FFFFFF” custom_padding=”30px||24px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” header_font=”|700|||||||” header_text_align=”center” header_text_color=”#595959″ header_font_size=”50px” header_2_font=”|700|||||||” header_2_font_size=”30px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

          Actuaci\u00f3n 3<\/h2>\n

          [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

          Carlos Garc\u00eda-Aroca, M\u00aa Asunci\u00f3n Mart\u00ednez Mayoral, Javier Morales Socu\u00e9llamos, Jos\u00e9 Vicente Segura Heras. (2025). Unsupervised Automated Configuration Selection for Ensemble Prediction. En proceso de revisi\u00f3n por pares, 1\u201324.<\/b><\/p>\n

          [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

          Resumen:<\/span><\/p>\n

          Presentamos un algoritmo dise\u00f1ado como un modelo no supervisado, desarrollado en R y capaz de combinar autom\u00e1ticamente las previsiones proporcionadas por 12 m\u00e9todos de previsi\u00f3n individuales, de los cuales se selecciona autom\u00e1ticamente un subconjunto para trabajar con cada tipo de estacionalidad. El algoritmo emplea tres categor\u00edas de pesos derivados de funciones de p\u00e9rdida, un an\u00e1lisis de componentes principales para clasificar los m\u00e9todos, junto con una serie de reglas de decisi\u00f3n, para determinar la combinaci\u00f3n \u00f3ptima de estos m\u00e9todos. El algoritmo est\u00e1 dise\u00f1ado para proporcionar una soluci\u00f3n automatizada para cada serie temporal, en funci\u00f3n de sus caracter\u00edsticas, y haciendo uso de una combinaci\u00f3n optimizada de procedimientos. Con el fin de cuantificar el rendimiento, se aplica a series temporales obtenidas aleatoriamente de la competici\u00f3n M3 y M4 y proporciona 36 soluciones posibles, de las cuales se ofrece al usuario la mediana como soluci\u00f3n \u00fanica, que presenta un error ex post menor que las soluciones proporcionadas por otros 3 m\u00e9todos combinados referenciados en la literatura y disponibles en R.<\/span><\/p>\n

          Este art\u00edculo forma parte de la tesis doctoral de Carlos Garcia Aroca dirigida por M\u00aa Asunci\u00f3n Mart\u00ednez y Javier Morales. Se puede acceder a la publicaci\u00f3n original de este trabajo mediante este enlace.<\/a><\/span><\/span><\/p>\n

          Este trabajo se alinea con dos de los objetivos de la C\u00e1tedra:<\/span><\/p>\n

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          1. \n
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            1. <\/span> Objetivo 1: Dise\u00f1ar sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados en datos.<\/span><\/li>\n
            2. <\/span> Objetivo 4: Promover la difusi\u00f3n de los trabajos y resultados obtenidos por la C\u00e1tedra. La publicaci\u00f3n de estos resultados en una revista de impacto y en la web de la C\u00e1tedra permite la difusi\u00f3n de estos resultados a Empresas, investigadores y estudiantes de doctorado.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              <\/span><\/p>\n

              <\/span><\/p>\n

              Se ha elaborado tambi\u00e9n un peque\u00f1o resumen divulgativo al que se puede acceder a trav\u00e9s de este Podcast<\/a><\/span>. <\/span><\/p>\n

              [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ text_font_size=”16px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

              \n

              [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” background_color=”rgba(0,0,0,0.02)” custom_padding=”17px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” header_font=”|700|||||||” header_text_align=”center” header_text_color=”#595959″ header_font_size=”50px” header_2_font=”|700|||||||” header_2_font_size=”30px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

              Actuaci\u00f3n 4<\/h2>\n

              [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

              Asunci\u00f3n Mart\u00ednez-Mayoral, Javier Morales-Socuellamos, Jos\u00e9 V. Segura-Heras, Alberto Cordero, Vicente Bertomeu-Gonzalez, Mois\u00e9s Rodr\u00edguez-Ma\u00f1ero, Sergio Cinza-Sanjurjo, and Jos\u00e9 R. Gonz\u00e1lez-Juanatey. (2025). Application of a Machine Learning Algorithm for Mortality Risk Stratification in Patients Referred for Cardiology E-Consultation. En proceso de revisi\u00f3n por pares, 1\u20139.<\/b><\/p>\n

              [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

              Resumen:<\/span><\/p>\n

              Antecedentes: Se necesitan estrategias eficaces para priorizar a los pacientes derivados a consultas cardiol\u00f3gicas electr\u00f3nicas. Este estudio evalu\u00f3 la capacidad de un modelo de bosque aleatorio para estratificar el riesgo de mortalidad y hospitalizaci\u00f3n cardiovascular. M\u00e9todos: Utilizamos datos de 68 478 pacientes de Galicia, Espa\u00f1a. Los criterios de valoraci\u00f3n principales fueron la mortalidad por todas las causas y los ingresos hospitalarios relacionados con enfermedades cardiovasculares en el plazo de un a\u00f1o desde la consulta. Resultados: El estudio incluy\u00f3 a 68 478 pacientes con una edad media de 64,2 a\u00f1os (DE 18,4), de los cuales el 49,3 % eran mujeres. La mediana del tiempo de respuesta a la consulta electr\u00f3nica fue de 5 d\u00edas (IQR 2-14). La tasa de mortalidad al a\u00f1o fue del 3,2 % y la tasa de ingresos cardiovasculares del 7,5 %. La configuraci\u00f3n \u00f3ptima del modelo alcanz\u00f3 un \u00edndice de concordancia (\u00edndice C) de 0,853 para la predicci\u00f3n de la mortalidad en el conjunto de entrenamiento y de 0,819 en el conjunto de prueba, lo que demuestra una s\u00f3lida capacidad predictiva. Entre los predictores significativos se encontraban la edad, la insuficiencia card\u00edaca previa, el c\u00e1ncer, el sexo y la respuesta tard\u00eda a la consulta electr\u00f3nica. En el caso de las hospitalizaciones cardiovasculares, los predictores influyentes incluyeron la edad, las enfermedades card\u00edacas previas, las enfermedades cerebrovasculares, las enfermedades arteriales perif\u00e9ricas y la respuesta tard\u00eda, con un \u00edndice C de 0,745 y 0,719 en las muestras de entrenamiento y prueba, respectivamente. El \u00e1rea dependiente del tiempo del modelo bajo la curva caracter\u00edstica operativa del receptor (AUC) demostr\u00f3 un rendimiento estable durante todo el per\u00edodo de seguimiento, lo que indica su consistencia en la evaluaci\u00f3n del riesgo a largo plazo. Conclusiones: Un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico de bosque aleatorio estratific\u00f3 eficazmente la mortalidad y el riesgo de hospitalizaci\u00f3n cardiovascular en pacientes derivados para una evaluaci\u00f3n cardiol\u00f3gica a trav\u00e9s de una consulta electr\u00f3nica.<\/span><\/p>\n

              Este trabajo se alinea con dos de los objetivos de la C\u00e1tedra:<\/span><\/p>\n

                \n
              1. \n
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                1. <\/span> Objetivo 1: Dise\u00f1ar sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados en datos.<\/span><\/li>\n
                2. <\/span> Objetivo 3: Desarrollar modelos predictivos basados en aprendizaje autom\u00e1tico para la estratificaci\u00f3n de riesgos en el \u00e1mbito de la gesti\u00f3n de listas de espera.<\/span><\/li>\n
                3. <\/span> Objetivo 4: Promover la difusi\u00f3n de los trabajos y resultados obtenidos por la C\u00e1tedra. La publicaci\u00f3n de estos resultados en una revista de impacto y en la web de la C\u00e1tedra permite la difusi\u00f3n de estos resultados a Empresas, investigadores y estudiantes de doctorado.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

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                  <\/span><\/p>\n

                  Se ha elaborado tambi\u00e9n un peque\u00f1o resumen divulgativo al que se puede acceder a trav\u00e9s de este Podcast<\/a><\/span>.<\/span><\/p>\n

                  [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ text_font_size=”16px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

                  \n

                  [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” background_color=”#FFFFFF” custom_padding=”14px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” header_font=”|700|||||||” header_text_align=”center” header_text_color=”#595959″ header_font_size=”50px” header_2_font=”|700|||||||” header_2_font_size=”30px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

                  Actuaci\u00f3n 5<\/h2>\n

                  [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

                  Hern\u00e1ndez-S\u00e1nchez S, Segura-Heras JV, Andreu-Conde P, Albornoz-Cabello M, Espejo-Ant\u00fanez L, Toledo-Marhuenda JV. (2025) Effect of home exercise programs in patients with non-tears rotator cuff-related shoulder pain: a systematic review and meta-analysis. European Journal of Physical and Rehabilitation Medicine. 61:655-68. DOI: 10.23736\/S1973-9087.25.08607-1.<\/b><\/p>\n

                  [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” text_text_color=”#000000″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

                  Resumen:<\/span><\/p>\n

                  INTRODUCCI\u00d3N: El tratamiento conservador basado en fisioterapia es la primera opci\u00f3n para el dolor de hombro relacionado con el manguito rotador (RCSP) sin rotura. Aunque varios estudios demuestran el efecto positivo del ejercicio terap\u00e9utico, a\u00fan no est\u00e1n claros aspectos como la influencia de los ejercicios supervisados frente al entrenamiento aut\u00f3nomo en casa o el nivel de adherencia. El objetivo es estudiar el efecto de los programas de ejercicios en casa en comparaci\u00f3n con el ejercicio supervisado, ya sea solo o combinado con el tratamiento fisioterap\u00e9utico est\u00e1ndar.<\/span><\/p>\n

                  OBTENCI\u00d3N DE EVIDENCIA: Se utilizaron la escala PEDro y la herramienta de la Colaboraci\u00f3n Cochrane para evaluar la calidad de los estudios y el riesgo de sesgo, respectivamente. La evaluaci\u00f3n del contenido de las intervenciones de ejercicio, utilizando el formulario proporcionado en el CERT, y la adherencia se extrajeron de los manuscritos incluidos. Los datos fueron extra\u00eddos por dos evaluadores independientes utilizando un formulario estandarizado. Los metaan\u00e1lisis se realizaron con R utilizando modelos de efectos fijos o aleatorios seg\u00fan la heterogeneidad evaluada con el coeficiente I2.<\/span><\/p>\n

                  S\u00cdNTESIS DE LA EVIDENCIA: Se incluyeron doce ECA (N = 475). El autoentrenamiento en casa fue similar y no se encontraron diferencias a las 12 semanas con respecto al programa de ejercicios supervisado, ya fuera solo o combinado con el tratamiento de fisioterapia est\u00e1ndar, en la Escala Anal\u00f3gica Visual (EAV) (DME, 0,92; IC del 95 %, 0,58 a 1,26, p = 0,66); la puntuaci\u00f3n de Constant-Murley (PCM) (DME, -0,82; IC del 95 %, -1,05 a -0,60, p = 0,64); y el \u00edndice de dolor y discapacidad del hombro (SPADI) (DME, 1; IC del 95 %, 0,74 a 1,26, p = 0,93).<\/span><\/p>\n

                  CONCLUSIONES: El autoentrenamiento en el hogar podr\u00eda ser tan eficaz como el ejercicio ambulatorio y supervisado, aislado o combinado con la fisioterapia habitual, en t\u00e9rminos de resultados primarios. Sin embargo, la falta de informaci\u00f3n sobre las tasas de adherencia, el contenido del ejercicio o c\u00f3mo se realiza es preocupante. Adem\u00e1s, la heterogeneidad de los criterios relacionados con la adherencia al tratamiento y el cumplimiento indica que se necesita m\u00e1s bibliograf\u00eda para relacionar el efecto producido con el tipo de ejercicio y la adherencia terap\u00e9utica.<\/span><\/p>\n

                  Se puede acceder a la publicaci\u00f3n original de este trabajo mediante este enlace<\/a><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

                  Este trabajo se alinea con dos de los objetivos de la C\u00e1tedra:<\/span><\/p>\n

                    \n
                  1. \n
                      \n
                    1. <\/span> Objetivo 1: Dise\u00f1ar sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados en datos.<\/span><\/li>\n
                    2. <\/span> Objetivo 4: Promover la difusi\u00f3n de los trabajos y resultados obtenidos por la C\u00e1tedra. La publicaci\u00f3n de estos resultados en una revista de impacto y en la web de la C\u00e1tedra permite la difusi\u00f3n de estos resultados a Empresas, investigadores y estudiantes de doctorado.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                      <\/span><\/p>\n

                      <\/span><\/p>\n

                      Se ha elaborado tambi\u00e9n un peque\u00f1o resumen divulgativo al que se puede acceder a trav\u00e9s de este Podcast<\/span><\/a>.<\/span> <\/span><\/span><\/p>\n

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                      \n

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                      Actuaci\u00f3n 1linkedinyoutubespotify \u00a0Francisco Jos\u00e9 Mart\u00ednez-Peral, Jorge Borrell M\u00e9ndez, Dennis Mronga, Jos\u00e9 Vicente Segura-Heras, Carlos Perez-Vidal. (2025) \u201cTrajectory planning system for bimanual robots: Achieving efficient collision-free manipulation\u201d, Robotics and Autonomous Systems, 194, 105118, https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.robot.2025.105118.Resumen: Las operaciones de recogida y colocaci\u00f3n de piezas son actividades sin valor a\u00f1adido, pero esenciales en muchos procesos industriales. Algunas de estas […]<\/p>\n","protected":false},"author":3782,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/catedramodeleconomic.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/986"}],"collection":[{"href":"https:\/\/catedramodeleconomic.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/catedramodeleconomic.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/catedramodeleconomic.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3782"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/catedramodeleconomic.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=986"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/catedramodeleconomic.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/986\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/catedramodeleconomic.umh.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=986"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}