Esta investigación estudia el proceso de transferencia que se produce entre el programa electoral de un candidato a un cargo público, la campaña política y su correspondiente impacto en las redes sociales. Particularmente, evalúa el encuadre, la prominencia y el significado de los mensajes publicados en los entornos virtuales y examina el índice afectivo asignado a la información. El análisis tiene como caso de estudio las elecciones regionales del 27 de octubre de 2019 en Colombia, exactamente las campañas en Twitter de los candidatos ganadores de las alcaldías de Bogotá y de Medellín. El estudio comparativo de las publicaciones de ambos candidatos se hace mediante el uso de la plataforma de análisis de datos Python - Orange3, que incluye modelos matemáticos para el procesamiento del lenguaje natural y el análisis afectivo. El marco conceptual está soportado en la teoría de la agenda setting y el concepto de encuadre del mensaje, desarrollados por McCombs y Evatt; estas nociones permitieron establecer el aporte que ha brindado al debate político el inminente traslado de las contiendas electorales a las redes sociales.

The aim of the article is to establish the way in which Resurrección [Resurrection], a novella by Jose Maria Rivas Groot, reflects the debates over the psychophysiological conception of consciousness that took place in Colombia at the beginning of the twentieth-century. The analysis, made from the standpoint of cultural history, explores the ideas of experimental psychologists and intellectuals, such as Claude Bernard, William James, Émile Zola or Paul Bourget, who, contrary to hegemonical discourses, suggested a sensory cause for consciousness. The article also studies, through a hermeneutical approach, the way in which such conception is developed within Rivas Groot’s work. This study reveals the interest of the writers of this period to explore the aesthetic elements provided by this new conception of the human being, which was undertaken by contrasting it with the forms and paradigms of the metaphysical stance and preferring the latter as the most plausible explanation for existence.

A finales del siglo XIX tuvo lugar una revolución de iguales proporciones a la que supuso apartar la Tierra del centro del universo. La idea de que el cuerpo humano –concebido a través de procesos fisicoquímicos– sea examinado como un elemento más de la naturaleza y que la conciencia –vinculada al funcionamiento del sistema nervioso– sea entendida como el resultado de experiencias sensoriales suscitó un proceso mediante el cual fue puesta en duda la influencia absoluta de los designios divinos sobre la existencia humana. De esta manera, los estudios experimentales de los fenómenos de la vida humana y la conciencia despojaban al ser humano de beneficios como la vida eterna y el libre albedrío. Este libro analiza y explica la manera en que dichas ideas hicieron tránsito por el campo intelectual y académico de Colombia hasta ocupar un espacio en las obras literarias, el tipo de postura que se adoptó y la clase de dinámicas que suscitó la recepción de esta nueva forma de interpretar y representar al ser humano y la conciencia a nivel narrativo y estético.

Pneumonia remains a leading cause of in-hospital mortality worldwide. Current prognostic tools such as the IDSA/ATS severity score have meaningful limitations, particularly in capturing dynamic disease progression or integrating heterogeneous biological signals. Artificial intelligence (AI) offers the opportunity to derive complementary prognostic information from routinely collected electronic health record data. This exploratory, proof-of-concept retrospective study enrolled adults (≥18 years) admitted with a primary diagnosis of acute pneumonia at Hospital Alma Máter de Antioquia (Medellín, Colombia) between January 1 and June 30, 2024. After applying pre-defined exclusion criteria, 121 patients (19 non-survivors, 15.7%) comprised the final analytic cohort. Three independent AI modules were applied: (i) a ResNet-18 deep learning model quantified lung consolidation from chest radiographs (CXRs) using Class Activation Mapping; (ii) a Spanish regular-expression natural language processing (NLP) pipeline extracted modified IDSA/ATS severity scores from clinical notes; and (iii) NeuroKit2-based quantitative heart rate variability (HRV) analysis processed electrocardiogram (ECG) signals digitised from PDF archives. Bivariate associations with all-cause in-hospital mortality were examined using logistic regression. Several features exhibited statistically significant associations with mortality under conventional thresholds: AI-quantified total lung compromise ratio (OR 8.32, 95% CI 1.23–56.29), NLP-derived IDSA/ATS severity score (OR 1.78, 95% CI 1.09–2.88), and a coherent ECG/HRV profile characterised by higher heart rate (120.1 vs. 84.4 bpm, p = 0.023), reduced RMSSD (4.1 vs. 23.5 ms, p = 0.041), reduced Poincaré SD1 (3.0 vs. 17.6 ms, p = 0.041), and T-wave amplitude reductions surviving FDR correction in multiple leads. Given the small sample size and low event count (n = 19; events-per-variable ≈ 4), all associations are preliminary and hypothesis-generating only. These proof-of-concept findings suggest that integrated multimodal AI biomarkers automatically derived from low-resource clinical data can capture a cardiopulmonary stress profile associated with pneumonia mortality, and support the design of larger prospective validation studies.