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La agricultura en México ha sobrepasado el uso racional de insecticidas químicos, impactando con ello la estructura del suelo y el ecosistema agrícola en general. Una alternativa de control de plagas es el uso de plantas tóxicas, las cuales proporcionan sustancias químicas que modifican el comportamiento de los insectos. El objetivo de esta investigación fue evaluar la eficacia de un insecticida biorracional generado con Datura metel Linneo aplicado sobre poblaciones de adultos del gusano de la raíz del maíz Diabrotica undecimpunctata Howardi durante el ciclo primavera-verano 2019, en Durango. Se evaluaron 1 620 individuos a diferentes dosis 10, 20, 50 y 70 mg L-1 cada 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12 y 24 h. Además, se determinaron los valores de DL50 y el intervalo de confianza al 95% para cada tratamiento. Las dosis evaluadas causaron mortalidad del gusano del maíz, la cual varió en función de la dosis y la estructura analizada. La DL50 calculada para la raíz fue de 23.2 mg L-1, para la hoja 34.1 mg L-1 y para el tallo 89.3 mg L-1. Al aumentar la dosis a 70 mg L-1 de raíz fue posible alcanzar una mortalidad de 76%, por lo que se concluye que existe una relación directamente proporcional entre la estructura evaluada y la dosis aplicada a los adultos del gusano del maíz y el tiempo de exposición., Agriculture in Mexico has surpassed the rational use of chemical insecticides, thereby impacting soil structureand the agricultural ecosystem in general. A pest control alternative is the use of toxic plants, which provide chemicals that modify the behavior of insects. The objective of this research was to evaluate the efficacy of a biorational insecticide generated with Datura metelLinnaeus applied on adult populations of the corn rootworm Diabrotica undecimpunctataHowardi during the 2019 spring-summer cycle, in Durango. One thousand six hundred twenty individuals were evaluated at different doses 10, 20, 50 and 70 mgL-1every 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12 and 24 h. In addition, the values of LD50and the 95% confidence interval were determined for each treatment. The doses evaluated causedthemortality of corn rootworm, which varied depending on the dose and structure analyzed. The LD50calculated for the root was 23.2 mgL-1, for the leaf 34.1 mgL-1and for the stem 89.3 mgL-1. By increasing the dose to 70 mgL-1of root,it was possible to achieve a mortality of 76%, so it is concluded that there is a directly proportional relationship between the structure evaluated and the dose applied to adults of corn rootwormand the time of exposure

Using deep learning, the aim is to determine the possibility that a patient hospitalized by COVID-19 suffers from respiratory failure and needs to be mechanically ventilated in a medical intensive care unit (ICU). The deep analysis is performed by training the Sequential Neural Networks algorithm, since these present good efficiency in the analysis of open data. For this study, the open database of the General Directorate of Epidemiology was used. According to the official decrees of the federation, the historical databases and the information related to the cases associated with COVID-19 are of free use with the purpose of facilitating access, use, reuse and redistribution to all users who require it. The database of the General Directorate of Epidemiology presents various information that, according to an interview with a first-line doctor who works with COVID-19 patients and in his opinion, some data may be irrelevant, as the nationality of people infected, to mention a few; likewise, we worked only with those patients who tested positive for the disease. In the same way, the database can be used to find some other aspects or relevant statistical data about the COVID-19 pandemic in México., Haciendo el uso de aprendizaje profundo se busca determinar la probabilidad de que un paciente hospitalizado por COVID-19 padezca insuficiencia respiratoria y precise ser ventilado mecánicamente en una Unidad de Cuidados Intensivos (UCI). El análisis profundo se realiza mediante el entrenamiento del algoritmo de Redes Neuronales Secuenciales, ya que estas presentan una buena eficiencia en el análisis de datos abiertos. Para este estudio se tomó la base de datos abiertos de la Dirección General de Epidemiología. De acuerdo a los decretos oficiales de la federación las bases históricas y la información referente a los casos asociados a COVID-19 son de uso libre con el propósito de facilitar a todos los usuarios que la requieran, el acceso, uso, reutilización y redistribución de la misma. La base de datos de la Dirección General de Epidemiología presenta información varia que de acuerdo a entrevista con un médico de primera línea que trabaja con pacientes de COVID-19 y a su consideración algunos datos pueden ser irrelevantes, tal es el caso de la nacionalidad de los infectados, por mencionar alguno; de igual manera se trabajó solo con aquellos pacientes que dieron positivo a la enfermedad. Así mismo la base de datos puede servir para encontrar algunos otros aspectos o datos estadísticos relevantes sobre la pandemia en México.