<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
<front>
<journal-meta>
<journal-id>0121-5256</journal-id>
<journal-title><![CDATA[Revista Med]]></journal-title>
<abbrev-journal-title><![CDATA[rev.fac.med]]></abbrev-journal-title>
<issn>0121-5256</issn>
<publisher>
<publisher-name><![CDATA[Universidad Militar Nueva Granada. Facultad de Medicina]]></publisher-name>
</publisher>
</journal-meta>
<article-meta>
<article-id>S0121-52562011000200002</article-id>
<title-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[TEORÍA DE CONJUNTOS APLICADA A POBLACIONES DE LEUCOCITOS, LINFOCITOS Y CD4 DE PACIENTES CON VIH: Predicción de linfocitos T CD4, de aplicación clínica]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[SET THEORY APPLIED TO LEUKOCYTES, LYMPHOCYTES AND CD4 IN POPULATIONS OF HIV PATIENTS: Prediction of T-CD4 lymphocytes, for clinical application]]></article-title>
<article-title xml:lang="pt"><![CDATA[TEORIA DE CONJUNTOS APLICADA A POPULAÇÕES DE LEUCÓCITOS, LINFÓCITOS Y CD4 DE PACIENTES COM HIV: Predição de linfócitos T CD4, de aplicação clínica]]></article-title>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[RODRÍGUEZ]]></surname>
<given-names><![CDATA[JAVIER]]></given-names>
</name>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[PRIETO]]></surname>
<given-names><![CDATA[SIGNED]]></given-names>
</name>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[BERNAL]]></surname>
<given-names><![CDATA[PEDRO]]></given-names>
</name>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[PÉREZ]]></surname>
<given-names><![CDATA[CARLOS]]></given-names>
</name>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[CORREA]]></surname>
<given-names><![CDATA[CATALINA]]></given-names>
</name>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[VITERY]]></surname>
<given-names><![CDATA[SARITH]]></given-names>
</name>
</contrib>
</contrib-group>
<aff id="A">
<institution><![CDATA[,  ]]></institution>
<addr-line><![CDATA[ ]]></addr-line>
</aff>
<pub-date pub-type="pub">
<day>00</day>
<month>12</month>
<year>2011</year>
</pub-date>
<pub-date pub-type="epub">
<day>00</day>
<month>12</month>
<year>2011</year>
</pub-date>
<volume>19</volume>
<numero>2</numero>
<fpage>148</fpage>
<lpage>156</lpage>
<copyright-statement/>
<copyright-year/>
<self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&amp;pid=S0121-52562011000200002&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_abstract&amp;pid=S0121-52562011000200002&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_pdf&amp;pid=S0121-52562011000200002&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><abstract abstract-type="short" xml:lang="es"><p><![CDATA[Estudios en poblaciones de leucocitos y linfocitos del sistema inmune evidencian la pérdida de linfocitos CD4 a través del tiempo en el desarrollo de SIDA, lo cual tiene implicaciones en el inicio y seguimiento del tratamiento, así como en la predicción de mortalidad. Se han desarrollado algunas predicciones sobre la variabilidad y el conteo de CD4. El objetivo de este trabajo es predecir las poblaciones de CD4 con base en la información de leucocitos y linfocitos del cuadro hemático, mediante la teoría de conjuntos. Para ello, a partir de 7 triplas de datos de la cantidad de leucocitos/ml3, linfocitos/ml3 y la subpoblación de CD4/&mu;L mediante citometria de flujo de pacientes específicos, se desarrolló una inducción que generó cuatro conjuntos A, B, C y D. Basándose en éstos se cuantificaron 103 cuadros hemáticos, estableciendo su pertenencia a cada conjunto de acuerdo con las diferentes distribuciones de las tres poblaciones respecto a rangos de 1.000 leucocitos/ml3. Posteriormente se evaluó A&cup;C, B&cup;D y la intersección entre las dos uniones. Finalmente se estableció el número de elementos componentes de estos conjuntos, así como el porcentaje de pertenencia respecto a la totalidad de casos de cada rango. Se estableció un porcentaje de acierto superior al 80% para 5 de los 8 rangos medidos, y que los rangos de leucocitos inferiores a 5.000 y 4.000/ml3 se pueden asociar a menos de 570 CD4/µL con un porcentaje de efectividad de 90% y 100% respectivamente, de tal modo que a medida que disminuye la cantidad de leucocitos desde el rango de 6.000 el porcentaje de aciertos de la predicción entre las tres medidas es más efectiva. Se concluye que la teoría de conjuntos aplicada a las poblaciones de leucocitos, linfocitos, y CD4 revela una autoorganización matemática objetiva, reproducible y de aplicación clínica para la predicción de rangos de CD4/µl, cuyo uso puede reducir recursos y costos.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Studies on the immune system leukocytes and lymphocytes populations evidence the loss of CD4 lymphocytes over time in the development of AIDS which has implications on the treatment start and follow-up as well as on the mortality prediction. A number of predictions have been developed regarding the CD4 variability and count. The aim of this paper is to predict the CD4 populations based on the information about the leukocytes and lymphocytes in the complete blood count through the set theory. With this purpose, starting from 7 data triplets of the amount of leukocytes/ml3, lymphocytes/ml3 and the CD4/&mu;L sub-population through flux cytometry in specific patients, an induction that generated four A, B, C and D sets was developed. Based on those sets, 103 complete blood counts were quantified, by setting their belonging to each set according to the different distributions of the three populations with respect to ranges of 1000 leukocytes/ml3. Subsequently, A&cup;C, B&cup;D and the intersection between the two bonds were assessed. Finally, the number of elements composing these sets was determined as well as the belonging percentage in reference to the totality of cases in each range. A percentage of higher than 80% success for 5 of the 8 measured ranges became established, and the fact that the leukocytes ranges below 5000 a 4000/ml3can be associated to less than 570 CD4/ &mu;L, with 90% and 100% effectiveness percentage, respectively, so that, as the amount of leukocytes decreases from the range of 6000, the percentage of correct forecasts between the three measures is more effective. In conclusion, the set theory applied to the leukocytes, lymphocytes, and CD4 populations reveals an objective mathematical auto-organization, which is reproducible and has clinical application for predicting CD4/&mu;l ranges, whose use can reduce resources and costs.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="pt"><p><![CDATA[Estudos em populações de leucócitos e linfócitos do sistema imunológico evidenciam a perda de linfócitos CD4 através do tempo no desenvolvimento da AIDS, que tem implicações no inicio e acompanhamento do tratamento, bem como na predição de mortalidade. Foram desenvolvidas algumas predições sobre a variabilidade e a contagem de CD4. O objetivo deste trabalho é predizer as populações de CD4 com base na informação de leucócitos e linfócitos do quadro hemático, mediante a teoría de conjuntos. Para isso, a partir de 7 triplas de dados da quantidade de leucócitos/ ml3, linfócitos/ml3 e a subpopulação de CD4/&mu;L mediante citometria de fluxo de pacientes específicos, desenvolveu-se uma indução que gerou quatro conjuntos A, B, C e D. Baseando-se nestes quantificaram-se 103 quadros hemáticos, estabelecendo sua atribuição a cada conjunto de acordo com as diferentes distribuições das três populações com respeito a intervalos de 1.000 leucócitos/ml3. Posteriormente avaliou-se A&cup;C, B&cup;D e a intersecção entre as duas uniões. Finalmente estabeleceu-se o número de elementos componentes destes conjuntos, bem como a porcentagem de atribuição com respeito à totalidade de casos de cada intervalo. Estabeleceu-se uma porcentagem de acerto superior a 80% para 5 dos 8 intervalos medidos, e que os intervalos de leucócitos inferiores a 5.000 e 4.000/ml3 podem ser associados a menos de 570 CD4/&mu;L com uma porcentagem de efetividade de 90% e 100% respectivamente, de tal modo que a medida que diminui a quantidade de leucócitos desde o intervalo de 6.000 a porcentagem de acertos da predição entre as três medidas é mais efetiva. Conclui-se que a teoría de conjuntos aplicada às populações de leucócitos, linfócitos, e CD4 revela uma auto-organização matemática objetiva, reproduzível e de aplicação clínica para a predição de intervalos de CD4/&mu;l, cujo uso pode reduzir recursos e custos.]]></p></abstract>
<kwd-group>
<kwd lng="es"><![CDATA[Cuadro Hemático]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[CD4]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[VIH]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[SIDA]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[Teoría de conjuntos]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[Complete blood count]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[CD4]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[HIV]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[AIDS]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[Set theory]]></kwd>
<kwd lng="pt"><![CDATA[Quadro Hemático]]></kwd>
<kwd lng="pt"><![CDATA[CD4]]></kwd>
<kwd lng="pt"><![CDATA[HIV]]></kwd>
<kwd lng="pt"><![CDATA[AIDS]]></kwd>
<kwd lng="pt"><![CDATA[Teoria dos conjuntos]]></kwd>
</kwd-group>
</article-meta>
</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2">     <p align="right"><b>ART&Iacute;CULO ORIGINAL</b></p></font>     <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>TEOR&Iacute;A DE CONJUNTOS APLICADA A POBLACIONES DE LEUCOCITOS, LINFOCITOS Y CD4 DE PACIENTES CON VIH.    <br> Predicci&oacute;n de linfocitos T CD4, de aplicaci&oacute;n cl&iacute;nica</b></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>SET THEORY APPLIED TO LEUKOCYTES, LYMPHOCYTES AND CD4 IN POPULATIONS OF HIV PATIENTS    <br> Prediction of T-CD4 lymphocytes, for clinical application</b></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>TEORIA DE CONJUNTOS APLICADA A POPULA&Ccedil;&Otilde;ES DE LEUC&Oacute;CITOS, LINF&Oacute;CITOS Y CD4 DE PACIENTES COM HIV. Predi&ccedil;&atilde;o de linf&oacute;citos T CD4, de aplica&ccedil;&atilde;o cl&iacute;nica</b></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2">JAVIER RODR&Iacute;GUEZ<SUP><B>a</B></SUP>*, SIGNED PRIETO<SUP><B>b</B></SUP>, PEDRO BERNAL<SUP><B>c</B></SUP>, CARLOS P&Eacute;REZ <SUP><B>d</B></SUP>, CATALINA CORREA<SUP><B>e</B></SUP>, SARITH VITERY<SUP><B>f</B></SUP>     <br>GRUPO INSIGHT - UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA     <P><sup><b>a</b></sup> MD. Director Grupo Insight - Centro de Investigaciones Cl&iacute;nica del Country. Director de la L&iacute;nea de Profundizaci&oacute;n e internado especial "F&iacute;sica y Matem&aacute;ticas aplicadas a la Medicina". Universidad Militar Nueva Granada.    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> <sup><b>b</b></sup> Investigadora Grupo Insight - Centro de Investigaciones Cl&iacute;nica del Country.    <br> <sup><b>c</b></sup> Investigador Grupo Insight - Centro de Investigaciones Cl&iacute;nica del Country. Estudiante de Ingenier&iacute;a de Sistemas Universidad Nacional de Colombia.    <br> <sup><b>d</b></sup> MD. Infect&oacute;logo. Docente Facultad de Medicina. Universidad Militar Nueva Granada.    <br> <sup><b>e</b></sup> Psic&oacute;loga. Investigadora Grupo Insight - Centro de Investigaciones Cl&iacute;nica del Country. Docente de la L&iacute;nea de Profundizaci&oacute;n e Internado Especial "F&iacute;sica y Matem&aacute;ticas aplicadas a la Medicina". Universidad Militar Nueva Granada.    <br> <sup><b>f</b></sup> Interna especial de la L&iacute;nea de Profundizaci&oacute;n e Internado Especial "F&iacute;sica y Matem&aacute;ticas aplicadas a la Medicina". Universidad Militar Nueva Granada - Centro de Investigaciones Cl&iacute;nica del Country.</p> * Correspondencia:  <a href="mailto:grupoinsiht2025@yahoo.es">grupoinsiht2025@yahoo.es</a></p> <hr>     <p>Recibido: julio 26 de 2011 Aceptado: octubre 20 de 2011</p>     <p><b>Resumen</b></p>     <p>Estudios en poblaciones de leucocitos y linfocitos del sistema inmune evidencian la p&eacute;rdida de linfocitos CD4 a trav&eacute;s del tiempo en el desarrollo de SIDA, lo cual tiene implicaciones en el inicio y seguimiento del tratamiento, as&iacute; como en la predicci&oacute;n de mortalidad. Se han desarrollado algunas predicciones sobre la variabilidad y el conteo de CD4. El objetivo de este trabajo es predecir las poblaciones de CD4 con base en la informaci&oacute;n de leucocitos y linfocitos del cuadro hem&aacute;tico, mediante la teor&iacute;a de conjuntos. Para ello, a partir de 7 triplas de datos de la cantidad de leucocitos/ml<sup>3</sup>, linfocitos/ml<sup>3</sup> y la subpoblaci&oacute;n de CD4/&mu;L mediante citometria de flujo de pacientes espec&iacute;ficos, se desarroll&oacute; una inducci&oacute;n que gener&oacute; cuatro conjuntos A, B, C y D. Bas&aacute;ndose en &eacute;stos se cuantificaron 103 cuadros hem&aacute;ticos, estableciendo su pertenencia a cada conjunto de acuerdo con las diferentes distribuciones de las tres poblaciones respecto a rangos de 1.000 leucocitos/ml<sup>3</sup>. Posteriormente se evalu&oacute; A&cup;C, B&cup;D y la intersecci&oacute;n entre las dos uniones. Finalmente se estableci&oacute; el n&uacute;mero de elementos componentes de estos conjuntos, as&iacute; como el porcentaje de pertenencia respecto a la totalidad de casos de cada rango.</p>     <p>Se estableci&oacute; un porcentaje de acierto superior al 80% para 5 de los 8 rangos medidos, y que los rangos de leucocitos inferiores a 5.000 y 4.000/ml<sup>3</sup> se pueden asociar a menos de 570 CD4/&mu;L con un porcentaje de efectividad de 90% y 100% respectivamente, de tal modo que a medida que disminuye la cantidad de leucocitos desde el rango de 6.000 el porcentaje de aciertos de la predicci&oacute;n entre las tres medidas es m&aacute;s efectiva. Se concluye que la teor&iacute;a de conjuntos aplicada a las poblaciones de leucocitos, linfocitos, y CD4 revela una autoorganizaci&oacute;n matem&aacute;tica objetiva, reproducible y de aplicaci&oacute;n cl&iacute;nica para la predicci&oacute;n de rangos de CD4/&mu;l, cuyo uso puede reducir recursos y costos.</p>     <p><b>Palabras clave</b>:Cuadro Hem&aacute;tico, CD4, VIH, SIDA, Teor&iacute;a de conjuntos.</p> <hr>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Summary</b></p>     <p>Studies on the immune system leukocytes and lymphocytes populations evidence the loss of CD4 lymphocytes over time in the development of AIDS which has implications on the treatment start and follow-up as well as on the mortality prediction. A number of predictions have been developed regarding the CD4 variability and count. The aim of this paper is to predict the CD4 populations based on the information about the leukocytes and lymphocytes in the complete blood count through the set theory. With this purpose, starting from 7 data triplets of the amount of leukocytes/ml<sup>3</sup>, lymphocytes/ml<sup>3</sup> and the CD4/&mu;L sub-population through flux cytometry in specific patients, an induction that generated four A, B, C and D sets was developed. Based on those sets, 103 complete blood counts were quantified, by setting their belonging to each set according to the different distributions of the three populations with respect to ranges of 1000 leukocytes/ml<sup>3</sup>. Subsequently, A&cup;C, B&cup;D and the intersection between the two bonds were assessed. Finally, the number of elements composing these sets was determined as well as the belonging percentage in reference to the totality of cases in each range.</p>     <p>A percentage of higher than 80% success for 5 of the 8 measured ranges became established, and the fact that the leukocytes ranges below 5000 a 4000/ml<sup>3</sup>can be associated to less than 570 CD4/ &mu;L, with 90% and 100% effectiveness percentage, respectively, so that, as the amount of leukocytes decreases from the range of 6000, the percentage of correct forecasts between the three measures is more effective. In conclusion, the set theory applied to the leukocytes, lymphocytes, and CD4 populations reveals an objective mathematical auto-organization, which is reproducible and has clinical application for predicting CD4/&mu;l ranges, whose use can reduce resources and costs.</p>     <p><b>Key words</b>: Complete blood count, CD4, HIV, AIDS, Set theory.</p> <hr>     <p><b>Resumo</b></p>     <p>Estudos em popula&ccedil;&otilde;es de leuc&oacute;citos e linf&oacute;citos do sistema imunol&oacute;gico evidenciam a perda de linf&oacute;citos CD4 atrav&eacute;s do tempo no desenvolvimento da AIDS, que tem implica&ccedil;&otilde;es no inicio e acompanhamento do tratamento, bem como na predi&ccedil;&atilde;o de mortalidade. Foram desenvolvidas algumas predi&ccedil;&otilde;es sobre a variabilidade e a contagem de CD4. O objetivo deste trabalho &eacute; predizer as popula&ccedil;&otilde;es de CD4 com base na informa&ccedil;&atilde;o de leuc&oacute;citos e linf&oacute;citos do quadro hem&aacute;tico, mediante a teor&iacute;a de conjuntos. Para isso, a partir de 7 triplas de dados da quantidade de leuc&oacute;citos/ ml<sup>3</sup>, linf&oacute;citos/ml<sup>3</sup> e a subpopula&ccedil;&atilde;o de CD4/&mu;L mediante citometria de fluxo de pacientes espec&iacute;ficos, desenvolveu-se uma indu&ccedil;&atilde;o que gerou quatro conjuntos A, B, C e D. Baseando-se nestes quantificaram-se 103 quadros hem&aacute;ticos, estabelecendo sua atribui&ccedil;&atilde;o a cada conjunto de acordo com as diferentes distribui&ccedil;&otilde;es das tr&ecirc;s popula&ccedil;&otilde;es com respeito a intervalos de 1.000 leuc&oacute;citos/ml<sup>3</sup>. Posteriormente avaliou-se A&cup;C, B&cup;D e a intersec&ccedil;&atilde;o entre as duas uni&otilde;es. Finalmente estabeleceu-se o n&uacute;mero de elementos componentes destes conjuntos, bem como a porcentagem de atribui&ccedil;&atilde;o com respeito &agrave; totalidade de casos de cada intervalo.</p>     <p>Estabeleceu-se uma porcentagem de acerto superior a 80% para 5 dos 8 intervalos medidos, e que os intervalos de leuc&oacute;citos inferiores a 5.000 e 4.000/ml<sup>3</sup> podem ser associados a menos de 570 CD4/&mu;L com uma porcentagem de efetividade de 90% e 100% respectivamente, de tal modo que a medida que diminui a quantidade de leuc&oacute;citos desde o intervalo de 6.000 a porcentagem de acertos da predi&ccedil;&atilde;o entre as tr&ecirc;s medidas &eacute; mais efetiva. Conclui-se que a teor&iacute;a de conjuntos aplicada &agrave;s popula&ccedil;&otilde;es de leuc&oacute;citos, linf&oacute;citos, e CD4 revela uma auto-organiza&ccedil;&atilde;o matem&aacute;tica objetiva, reproduz&iacute;vel e de aplica&ccedil;&atilde;o cl&iacute;nica para a predi&ccedil;&atilde;o de intervalos de CD4/&mu;l, cujo uso pode reduzir recursos e custos.</p>     <p><b>Palavras-chave</b>: Quadro Hem&aacute;tico, CD4, HIV, AIDS, Teoria dos conjuntos.</p> <hr>     <p><b>Introducci&oacute;n</b></p>     <p>La pandemia de la infecci&oacute;n por el VIH presenta un total de 33.3 millones de personas con esta enfermedad a nivel mundial (a&ntilde;o 2.009), una incidencia de 2.6 millones de casos y 1.8 millones de muertes por SIDA para el mismo a&ntilde;o (1). En 2.007, &Aacute;frica Subsahariana fue catalogada como la regi&oacute;n m&aacute;s afectada por el VIH, 67% de sus habitantes portaban el virus y represent&oacute; el 72% de las muertes por SIDA a nivel mundial. En 2.008 en Latinoam&eacute;rica la cifra estimada de nuevas infecciones por este virus fue de 170.000, con una prevalencia regional de 0.6% (epidemia de bajo nivel y concentrada), donde el grupo de hombres que tienen sexo con hombres es el de m&aacute;s alto riesgo, con una probabilidad de contraer el VIH tres veces m&aacute;s alta con respecto a otros grupos poblacionales. En Colombia la prevalencia de VIH en la poblaci&oacute;n de 15 a 49 a&ntilde;os se estima en 0.7%, con un total de casos, desde 1983 hasta 2009, de 71.653 (2); y hasta la semana 49 de 2.010, s&oacute;lo Bogot&aacute; report&oacute; al grupo de ITS del Sivigila un total de 1.267 casos (3).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El retrovirus VIH afecta b&aacute;sicamente a las c&eacute;lulas T y los macr&oacute;fagos que expresan el CD4, adem&aacute;s de los ganglios linf&aacute;ticos y las c&eacute;lulas dendr&iacute;ticas foliculares (4). Aunque el conteo de linfocitos es determinado mediante el cuadro hem&aacute;tico, que es un examen de gran cobertura y bajo costo, para el establecimiento del nivel de la subpoblaci&oacute;n de linfocitos CD4 es necesaria la citometr&iacute;a de flujo; sobre la cual, trabajos con implementaci&oacute;n de citometros de flujo simplificados cargables por bater&iacute;a o paneles solares han buscado disminuir su costo (5). Sin embargo su cobertura es muy baja en pa&iacute;ses en v&iacute;as de desarrollo, dado que requieren reactivos, as&iacute; como personal altamente calificado.</p>     <p>Se ha observado relaci&oacute;n entre el n&uacute;mero absoluto y el porcentaje de CD4 en los pacientes con infecci&oacute;n VIH/SIDA, donde los que tienen menos del 14% de CD4 tienen menos de 200 CD4/&mu;l<sup>3</sup>; entre el 14- 28% tienen entre 200 y 500 y los que tienen m&aacute;s del 28% tienen m&aacute;s de 500 linfocitos CD4/&mu;l<sup>3</sup> (6). Se ha encontrado que generalmente los pacientes que presentan menos de 1.500 linfocitos totales tienen menos de 500 linfocitos CD4/&mu;l<sup>3</sup>, mientras que quienes tienen m&aacute;s de 1.500 linfocitos totales normalmente tienen m&aacute;s de 200 linfocitos CD4/&mu;l<sup>3</sup>(6). Sin embargo, debido a la complejidad y variabilidad del sistema no se ha podido establecer una predicci&oacute;n del comportamiento de estas poblaciones para cada paciente.</p>     <p>La aplicaci&oacute;n de teor&iacute;as f&iacute;sicas y matem&aacute;ticas en diferentes &aacute;reas de la medicina ha permitido establecer &oacute;rdenes de aplicaci&oacute;n experimental, cl&iacute;nica y epidemiol&oacute;gica. En el campo de la inmunolog&iacute;a se desarroll&oacute; una teor&iacute;a para la predicci&oacute;n del fen&oacute;meno de uni&oacute;n de p&eacute;ptidos al HLA clase II, con base en la probabilidad, combinatoria y entrop&iacute;a, que predijo correctamente el estado de uni&oacute;n o no uni&oacute;n de la totalidad de p&eacute;ptidos estudiados, tanto te&oacute;ricos, como sint&eacute;ticos y naturales (7). Tambi&eacute;n se realiz&oacute; una caracterizaci&oacute;n matem&aacute;tica del comportamiento del repertorio T espec&iacute;fico contra el al&eacute;rgeno Poa p9, as&iacute; como del patr&oacute;n Th2 con base en la ley de Zipf-Mandelbrot, estableciendo diferencias en las dimensiones fractales en presencia y ausencia de interfer&oacute;n &alpha; en la muestra, evidenciando que la dimensi&oacute;n fractal estad&iacute;stica es apropiada para caracterizar la fisiolog&iacute;a del sistema inmune y puede tener implicaciones generales para el desarrollo de la inmunolog&iacute;a (8).</p>     <p>La teor&iacute;a de conjuntos es una teor&iacute;a matem&aacute;tica fundamentada en nociones como la de pertenencia, as&iacute; como el cumplimiento de una serie de axiomas que definen las relaciones matem&aacute;ticas entre los elementos. Esta teor&iacute;a permite la diferenciaci&oacute;n de elementos particulares con base en conjuntos generales mediante la realizaci&oacute;n de operaciones como la uni&oacute;n, la intersecci&oacute;n, la diferencia y la diferencia sim&eacute;trica.</p>     <p>Dada la magnitud de la pandemia del VIH/SIDA a nivel mundial, especialmente en zonas de bajos recursos econ&oacute;micos, resulta de vital importancia establecer metodolog&iacute;as que predigan el comportamiento de estas poblaciones celulares con base en la informaci&oacute;n obtenida desde el cuadro hem&aacute;tico. El prop&oacute;sito de este trabajo es establecer una caracterizaci&oacute;n matem&aacute;tica del comportamiento de leucocitos, linfocitos totales y linfocitos T CD4, con base en la teor&iacute;a de conjuntos, que permita la predicci&oacute;n de linfocitos T CD4 con base en la informaci&oacute;n del cuadro hem&aacute;tico.</p>     <p><b>Metodolog&iacute;a </b></p>     <p><b>Definiciones</b></p>     <p>Conjuntos definidos para la evaluaci&oacute;n de las poblaciones de leucocitos/ml<sup>3</sup>, linfocitos/ml<sup>3</sup> y CD4/&mu;l<sup>3</sup>:</p>     <p>A:{(x,y,z)/x &ge; 6.800 y &ge;1.800}</p>     <p> B:{(x,y,z)/x &ge; 6.800 z &ge; 300} </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>C:{(x,y,z)/x &lt; 6.800 y &le; 2.660}</p>     <p> D:{(x,y,z)/x &lt; 6.800 z &le; 570}</p>     <p>Donde (x, y, z) se define como una tripla de valores donde x representa el n&uacute;mero de leucocitos, y, el n&uacute;mero de linfocitos y z el conteo de linfocitos T CD4.</p>     <p><b>Procedimiento</b></p>     <p>Se desarroll&oacute; una inducci&oacute;n a partir de 7 pacientes espec&iacute;ficos escogidos al observar las distribuciones cl&iacute;nicas de leucocitos/ml<sup>3</sup>, linfocitos/ml<sup>3</sup>y CD4/&mu;l<sup>3</sup> de 110 casos. Estos casos fueron escogidos por presentar caracter&iacute;sticas representativas de la totalidad de posibles distribuciones, de tal modo que permiten establecer un orden matem&aacute;tico de la totalidad del fen&oacute;meno, ver <a href="img/revistas/med/v19n2/v19n2a02t01.jpg" target="_blank">Tabla 1</a>. Para lograr la simplificaci&oacute;n matem&aacute;tica, en este estudio se excluyeron la carga viral, hemoglobina, edad, sexo o medicamentos utilizados por los pacientes. De acuerdo con las observaciones realizadas en los casos escogidos para la realizaci&oacute;n de la inducci&oacute;n, se establecieron caracter&iacute;sticas de las poblaciones de leucocitos/ml<sup>3</sup> respecto a linfocitos/ml<sup>3</sup> y respecto a CD4/&mu;l<sup>3</sup> que fueron representadas con base en la teor&iacute;a de conjuntos, para mediante el establecimiento de la pertenencia o no pertenencia de cada registro a los 4 conjuntos establecidos poder encontrar un orden matem&aacute;tico de los conteos.</p>     <p> Para establecer el comportamiento de la presentaci&oacute;n de leucocitos/ml<sup>3</sup> respecto a linfocitos/ml<sup>3</sup> y CD4/&mu;l<sup>3</sup>, se evalu&oacute; la uni&oacute;n entre los conjuntos A y C, y entre los conjuntos B y D, para posteriormente establecer la intersecci&oacute;n entre A&cup;C y B &cup;D.</p>     <p> Posteriormente se contaron registros de leucocitos/ ml<sup>3</sup>, linfocitos/ml<sup>3</sup> y recuentos de la subpoblaci&oacute;n de CD4/&mu;l<sup>3</sup>, medidos con citometr&iacute;a de flujo, de 103 pacientes, provenientes del archivo personal del Infect&oacute;logo que realiza esta investigaci&oacute;n.</p>     <p>Los registros fueron ordenados de mayor a menor de acuerdo con el n&uacute;mero de leucocitos estableciendo rangos de a 1.000 leucocitos/ml<sup>3</sup>, en tanto que valores mayores a 10.000/ml<sup>3</sup> corresponden a un solo rango, y valores menores a 4.000/ml<sup>3</sup> constituyen otro rango, obteniendo 8 rangos en total. Estos rangos fueron establecidos para poder observar relaciones matem&aacute;ticas entre las poblaciones independientemente del tiempo y de la evoluci&oacute;n del paciente.</p>     <p>De acuerdo con inducci&oacute;n realizada, los 103 registros restantes fueron evaluados, estableciendo su pertenencia o no pertenencia a los conjuntos A&cup;C y B&cup;D, as&iacute; como al conjunto (A&cup;C)&cap;(B&cup;D). </p>     <p>Los resultados fueron evaluados para los 8 rangos de leucocitos, determinando el n&uacute;mero de elementos que hacen parte de cada conjunto en cada rango y el porcentaje al que corresponden de acuerdo al n&uacute;mero total hallado para cada rango. Adicionalmente se establecieron estos mismos valores para la totalidad de la muestra.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Con base en los resultados obtenidos se desarroll&oacute; un software en lenguaje C++ basado en el &aacute;lgebra de conjuntos, que permite predecir el rango de CD4 a partir del n&uacute;mero de leucocitos y de linfocitos del cuadro hem&aacute;tico para cada caso particular, con el objetivo de encontrar &oacute;rdenes matem&aacute;ticos subyacentes y disminuir costos y recursos en la obtenci&oacute;n del valor de CD4 con citometr&iacute;a de flujo.</p>     <p><b>Resultados </b></p>     <p>El n&uacute;mero de leucocitos/ml<sup>3</sup>estuvo entre 13.180 y 1.370, el n&uacute;mero de linfocitos/ml<sup>3</sup> entre 4.010 y 410, y el de CD4/&mu;l<sup>3</sup> entre 1.039 y 4.</p>     <p> Se observ&oacute; que los porcentajes de pertenencia al conjunto A&cup;C de acuerdo a cada rango se encontraron entre 80% y 100%, mientras que para el conjunto B&cup;D estuvieron entre 56,25 % y 100% y para la intersecci&oacute;n (A&cup;C)&cap;(B&cup;D) variaron entre 50% y 100%. El porcentaje de pertenencia de la totalidad de casos al conjunto A&cup;C fue de 92,73%, mientras que para B&cup;D se encontr&oacute; un porcentaje de pertenencia de 81,82%. El porcentaje de pertenencia al conjunto compuesto por la intersecci&oacute;n (A&cup;C)&cap;(B&cup;D) de la totalidad de casos fue de 77,27%, ver <a href="img/revistas/med/v19n2/v19n2a02t02.jpg" target="_blank">Tabla 2</a>, siendo superior al 80% en 5 de los 8 rangos establecidos.</p>     <p>Se observa adem&aacute;s que la intersecci&oacute;n (A&cup;C)&cap;(B&cup;D) presenta porcentajes de pertenencia que aumentan progresivamente desde el rango de 8.000 a 7.000, de tal modo que los rangos inferiores a 5.000 y 4.000/ml<sup>3</sup> predicen valores de menos de 570 CD4/&mu;l<sup>3 </sup>con un porcentaje de efectividad de 90% y 100% respectivamente. Aunque en este trabajo se obtiene un porcentaje de acierto relativamente alto en la predicci&oacute;n del rango de 5.999 a 5.000 (82,61%), es necesario realizar nuevos estudios para establecer con mayor precisi&oacute;n la efectividad de la predicci&oacute;n para este rango.</p>     <p>Gracias a las predicciones obtenidas, el software desarrollado permite hallar el n&uacute;mero de CD4/&mu;l<sup>3</sup> a partir de los valores de leucocitos y linfocitos del cuadro hem&aacute;tico convencional con base la teor&iacute;a de conjuntos, junto con el porcentaje de efectividad de la predicci&oacute;n obtenida, siendo aplicable a la cl&iacute;nica para cada caso particular, independientemente de los valores de la carga viral, hemoglobina, edad, sexo o medicamentos.</p>     <p><b>Discusi&oacute;n</b></p>     <p>Este es el primer trabajo en el que se predice el conteo de CD4/&mu;l<sup>3</sup>, a partir del conteo de leucocitos y linfocitos, basado en la teor&iacute;a de conjuntos, con un porcentaje superior al 80% para 5 de los 8 rangos medidos y espec&iacute;ficamente, con valores de 90% y 100%, para los valores inferiores a 5.000 y 4.000 leucocitos/ml<sup>3</sup> respectivamente, independientemente de las caracter&iacute;sticas del virus o de variables del paciente, logrando una abstracci&oacute;n simplificadora general y de aplicaci&oacute;n cl&iacute;nica.</p>     <p>Para todos los rangos el porcentaje de pertenencia al conjunto A&cup;C es superior al porcentaje de pertenencia al conjunto B&cup;D, a pesar de esto la observaci&oacute;n del comportamiento de los porcentajes de pertenencia de los conjuntos de acuerdo a los rangos, con base en las leyes de la teor&iacute;a de conjuntos permite una predicci&oacute;n con un porcentaje de efectividad que oscila entre el 82,61% y el 100% en los rangos inferiores a 6.000. Estos altos porcentajes encontrados en la asociaci&oacute;n entre leucocitos y linfocitos, junto con la evaluaci&oacute;n del comportamiento de los CD4 respecto a los diferentes rangos de leucocitos permite establecer una predicci&oacute;n de los rangos de valores de CD4/&mu;l<sup>3</sup>, con base en el valor de leucocitos/ml<sup>3</sup>, con predicciones superiores al 80% y que aumentan a un 90% en un rango de 5.000 a 4.000 leucocitos, y siendo totalmente efectiva, con un porcentaje del 100% cuando se presenten menos de 4.000 leucocitos.</p>     <p>A pesar de los esfuerzos de la OMS para proporcionar terapia de combinaci&oacute;n antirretroviral en pa&iacute;ses con pocos recursos (9, 10), y de la disminuci&oacute;n de los costos del tratamiento, la citometria de flujo para el conteo de linfocitos T CD4, sigue siendo inaccesible en la mayor&iacute;a de los pa&iacute;ses con pocos recursos (5). Dada la magnitud de la pandemia de VIH/SIDA a nivel mundial y especialmente en pa&iacute;ses en v&iacute;as de desarrollo, resulta de gran importancia desarrollar m&eacute;todos de bajo costo para el seguimiento del sistema inmune de los pacientes. El cuadro hem&aacute;tico es una prueba que por su bajo costo presenta una alta cobertura a nivel mundial, sin embargo, no permite establecer el n&uacute;mero de CD4/&mu;l<sup>3</sup>, que es fundamental en la evaluaci&oacute;n de esta patolog&iacute;a y la toma de decisiones cl&iacute;nicas como la iniciaci&oacute;n del tratamiento antirretroviral, o la vigilancia de la respuesta al tratamiento (5). La determinaci&oacute;n en corto tiempo de los cambios en el conteo de CD4 podr&iacute;a ayudar a los m&eacute;dicos a prevenir las infecciones oportunistas (11) y servir como factor pronostico de mortalidad en pacientes embarazadas (12), en pa&iacute;ses en v&iacute;as de desarrollo. El conteo de linfocitos totales puede ser importante en decisiones del tratamiento para pacientes sintom&aacute;ticos cuando no es posible tener el conteo de CD4 (13); de tal forma que es de gran utilidad el establecimiento de una medida predictiva del n&uacute;mero de CD4 con base en el n&uacute;mero de leucocitos y linfocitos totales, que permita adem&aacute;s la disminuci&oacute;n de costos para el seguimiento de pacientes con VIH/SIDA.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Algunos modelos de predicci&oacute;n de la tasa de disminuci&oacute;n de linfocitos T CD4 han sido propuestos en aprendizaje de m&aacute;quinas como el desarrollado por Singh y Mars (11) basado en la programaci&oacute;n de m&aacute;quinas con algoritmos espec&iacute;ficos que se basan en el valor de la carga viral y el n&uacute;mero de semanas respecto al inicio del conteo de CD4, estableciendo una predicci&oacute;n con una exactitud del 83% con respecto al valor real. En el contexto de la epidemiologia, se han estudiado factores de predicci&oacute;n de linfocitos CD4; ejemplo de ello es un estudio de corte transversal que predijo recuentos de linfocitos CD4 &lt;200 c&eacute;lulas/ mm<sup>3</sup>, a partir de los valores combinados de linfocitos T totales y hemoglobina, cuya sensibilidad y especificidad fue mayor al 80% en hombres, pero menor al 65% en mujeres (14). Otra metodolog&iacute;a, plantea la predicci&oacute;n de la distribuci&oacute;n de los recuentos de CD4 en pacientes seropositivos con base a patrones de variaci&oacute;n de linfocitos CD4 de pacientes seronegativos y el tiempo de supervivencia despu&eacute;s de la infecci&oacute;n con VIH. Su aplicaci&oacute;n predijo la variabilidad en la disminuci&oacute;n del conteo de CD4 con una precisi&oacute;n del 76% y 82% en las poblaciones de Zambia y Sud&aacute;frica (15), y 87% en datos de un trabajo posterior (16). Sin embargo la gran variabilidad en la tasa de disminuci&oacute;n de esta poblaci&oacute;n celular de persona a persona, establece el reto de entender la variaci&oacute;n de los niveles de c&eacute;lulas CD4 en poblaciones e individuos espec&iacute;ficos (15). En contraposici&oacute;n, en este trabajo es posible establecer relaciones matem&aacute;ticas generales, que son aplicables a cada caso particular independientemente de consideraciones de car&aacute;cter estad&iacute;stico o epidemiol&oacute;gico, d&aacute;ndole importancia a la comprensi&oacute;n objetiva de la interacci&oacute;n del sistema inmune con el VIH. Con esta perspectiva Velez y Torrealea desarrollaron desde herramientas inform&aacute;ticas un modelo descriptivo de la din&aacute;mica de la respuesta inmune ante el VIH, pero no plantea predicciones, como el conteo de CD4 (17).</p>     <p>Otras metodolog&iacute;as se han enfocado en evaluar la respuesta del virus a medicamentos determinados, entre ellas, las que se basan en aprendizaje de m&aacute;quinas con redes neurales para predecir la carga viral de pacientes con HIV a partir del genotipo y datos del tratamiento, realizando algoritmos con una precisi&oacute;n del 75% (18), y 69% (19). Tambi&eacute;n se han desarrollado algoritmos para predecir el &eacute;xito o fracaso de tratamientos, que tienen en cuenta la respuesta dicot&oacute;mica del virus (20) obteniendo una precisi&oacute;n del 80%, o basados en el grado de resistencia del virus a medicamentos, de acuerdo a sus caracter&iacute;sticas genot&iacute;picas (21)En este trabajo se estudi&oacute; el fen&oacute;meno partiendo de siete casos, siendo observados desde la teor&iacute;a de conjuntos, y mediante una inducci&oacute;n se definen los conjuntos espec&iacute;ficos para las predicciones, que son luego corroboradas en la experiencia al tomar los 103 casos restantes.</p>     <p>La teor&iacute;a de conjuntos ha sido de utilidad para el estudio de otros fen&oacute;menos en inmunolog&iacute;a. Por ejemplo, a partir de la teor&iacute;a de conjuntos se caracteriz&oacute; la uni&oacute;n de p&eacute;ptidos al HLA de clase II, hallando un comportamiento determinable a partir de reglas encontradas experimentalmente en p&eacute;ptidos non&aacute;meros espec&iacute;ficos, logrando diferenciar p&eacute;ptidos de uni&oacute;n y no uni&oacute;n (22). Tambi&eacute;n con la teor&iacute;a de conjuntos (23) se caracteriz&oacute; el fen&oacute;meno de alta uni&oacute;n de la prote&iacute;na de membrana MSP-1 al receptor de gl&oacute;bulo rojo, acertando en 100% de los casos estudiados y encontrando &oacute;rdenes matem&aacute;ticos que diferencian de forma objetiva y reproducible los p&eacute;ptidos que presentan alta uni&oacute;n, de los que no. Estos fen&oacute;menos, del mismo modo que la variaci&oacute;n de las poblaciones de leucocitos y linfocitos en pacientes con VIH, han sido estudiados tradicionalmente desde un pensamiento emp&iacute;rico, no abstracto ni universalizador. Sin embargo este trabajo, as&iacute; como los trabajos mencionados, evidencian la utilidad de la comprensi&oacute;n de los fen&oacute;menos de la inmunolog&iacute;a desde teor&iacute;as f&iacute;sicas y matem&aacute;ticas, en este caso la teor&iacute;a de conjuntos, y sus implicaciones a nivel experimental y cl&iacute;nico.</p>     <p>En otras &aacute;reas de la medicina, la aplicaci&oacute;n de teor&iacute;as f&iacute;sicas y matem&aacute;ticas tambi&eacute;n ha permitido desarrollar resultados aplicables en la pr&aacute;ctica, no s&oacute;lo a nivel cl&iacute;nico y experimental sino en el campo de la salud p&uacute;blica. Por ejemplo, se desarroll&oacute; un m&eacute;todo de diagn&oacute;stico cl&iacute;nico del Holter a partir de los sistemas din&aacute;micos y proporciones de la entrop&iacute;a de los atractores, que permite diferenciar normalidad, enfermedad cr&oacute;nica y enfermedad aguda, as&iacute; como la evoluci&oacute;n entre estados (24). Tambi&eacute;n fue realizada una generalizaci&oacute;n te&oacute;rica fractal de la totalidad de arterias coronarias en el proceso de estenosis y reestenosis con base en el concepto de Armon&iacute;a Matem&aacute;tica Intr&iacute;nseca (25). Se cuantific&oacute; la din&aacute;mica semanal de malaria en todos los municipios de Colombia y teniendo en cuenta la relaci&oacute;n entrop&iacute;a/constante de Boltzmann predij&oacute; la aparici&oacute;n de brotes con una efectividad del 99,86% (26). De igual forma se desarrollaron teor&iacute;as predictivas para el fen&oacute;meno de uni&oacute;n de p&eacute;ptidos al HLA clase II, y para la uni&oacute;n de p&eacute;ptidos de prote&iacute;nas de malaria al gl&oacute;bulo rojo, que al ser comparados con los resultados experimentales presentaron un porcentaje de efectividad del 100% en el primer caso, mientras que en el segundo se establecieron valores de sensibilidad y una especificidad del 95% y del 90%, respectivamente (7, 27). Los resultados obtenidos revelan que fen&oacute;menos en diferentes campos de la medicina obedecen a &oacute;rdenes f&iacute;sico-matem&aacute;ticos si son conceptualizados desde abstracciones te&oacute;ricas, o sea desde leyes y teor&iacute;as f&iacute;sicas y matem&aacute;ticas, logrando aplicaciones cl&iacute;nicas independientemente de consideraciones causales.</p>     <p><b>Dedicaci&oacute;n</b> </p>     <p>A nuestros hijos y a las personas infectadas con VIH para quienes trabajamos.</p>     <p><b>Agradecimientos </b></p>     <p>A la Cl&iacute;nica del Country, en especial al Dr. Andr&eacute;s Rodr&iacute;guez, a la Dra. Natalia Malaver, al Dr. Tito Tulio Roa y a todas las personas que trabajan en el Centro de Investigaciones por su apoyo decidido para que se concreten estos resultados.</p>     <p>A la Universidad Militar Nueva Granada, especialmente a Vicerrector&iacute;a de Investigaciones, y a la Facultad de Medicina por apoyar nuestras investigaciones. Este art&iacute;culo es resultado del proyecto MED-736 financiado por el Fondo de Investigaciones de Universidad Militar Nueva Granada, por lo cual agradecemos su apoyo.</p>     <p>A Germ&aacute;n Puerta, interno especial de F&iacute;sica y Matem&aacute;ticas aplicadas a la Medicina de la Universidad Militar Nueva Granada en la Cl&iacute;nica del Country, al Dr. Juan Bravo, profesor de la L&iacute;nea de profundizaci&oacute;n en Infectolog&iacute;a de la Facultad de Medicina de la Universidad Militar Nueva Granada, a Natalia Perdomo y &Aacute;lvaro Faccini, internos especiales en Infectolog&iacute;a de la Universidad Militar Nueva Granada, por su colaboraci&oacute;n eficiente y oportuna.</p> <hr>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Referencias</b>     <!-- ref --><p>1. WHO,  UNAIDS. Joint United Nations Programme on HIV/AIDS. UNAIDS Report on the Global  AIDS epidemic 2010. p. 18 &#91;Internet&#93; &#91;Actualizado 2010&#93;; Citado 2011 Julio 12&#93;.  Disponible en: <a href="http://www.UNAIDS.org"target="_blank">http://www.UNAIDS.org</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000074&pid=S0121-5256201100020000200001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>2. Sabogal A, Grupo ITS, Subdirecci&oacute;n de  vigilancia y control en salud p&uacute;blica. Informe de VIH-SIDA Colombia periodo  XIII a&ntilde;o 2009.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000075&pid=S0121-5256201100020000200002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>3. Instituto nacional de salud, Colombia.  Subdirecci&oacute;n de vigilancia y control en salud p&uacute;blica. Bolet&iacute;n epidemiol&oacute;gico  semanal, semana epidemiol&oacute;gica numero 49 de 2010 (5 al 11 de diciembre de  2010). Hepatitis B. p. 15.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000076&pid=S0121-5256201100020000200003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>4. Abbas A, Lichtman A, Pober J.  Inmunolog&iacute;a celular y molecular 2&ordf; ed. Madrid: McGraw Hill; 1995.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000077&pid=S0121-5256201100020000200004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>5. Zijenah,  L, Kadzirange G, Madzime S, Borok M, Mudiwa Ch, Tobaiwa O, et al, Affordable  flow cytometry for enumeration of absolute CD4+ T-lymphocytes to identify  subtype C HIV-1 infected adults requiring antiretroviral therapy (ART) and  monitoring response to ART in a resource-limited setting. Journal of  Translational Medicine. 2006; 4:33. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000078&pid=S0121-5256201100020000200005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>6. VIH y SIDA; Los virus  del Sida. &#91;Internet&#93;  &#91;Actualizado 2000; Consultado 2011 Mar 9&#93; Disponible en:  <a href="http://www.ctv.es/USERS/fpardo/virus.htm"target="_blank">http://www.ctv.es/USERS/fpardo/virus.htm</a>.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000079&pid=S0121-5256201100020000200006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>7. Rodr&iacute;guez J. Teor&iacute;a de uni&oacute;n al HLA  clase II teor&iacute;as de Probabilidad Combinatoria y Entrop&iacute;a aplicadas a secuencias  pept&iacute;dicas. Inmunolog&iacute;a. 2008; 27(4):151-166.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000080&pid=S0121-5256201100020000200007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>8. Rodr&iacute;guez J. Comportamiento fractal del  repertorio T espec&iacute;fico contra el al&eacute;rgeno Poa P9. Rev Fac Med Univ Nac Colomb. 2005; 53(2):72-78.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000081&pid=S0121-5256201100020000200008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>9. WHO,  UNAIDS. Joint United Nations Programme on HIV/AIDS. Progress on global access  to antiretroviral therapy: an update on "3 by 5". Vol. 2005. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000082&pid=S0121-5256201100020000200009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>10. WHO,  UNAIDS. Joint United Nations Programme on HIV/AIDS AIDS. Epidemic update 2005. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000083&pid=S0121-5256201100020000200010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>11. Singh  Y, Mars M. Support vector machines to forecast changes in CD4 count of HIV-1  positive patients. Scientific Research and Essays. 2010; 5(17):2384-2390. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000084&pid=S0121-5256201100020000200011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>12. Brown  E, Otieno P, Mbori-Ngacha D, Farquhar C, Obimbo E, Nduati R, et al. Comparison of CD4 Cell Count, Viral  Load, and Other Markers for the Prediction of Mortality among HIV-1-Infected. J  Infect Dis. 2009; 199(9): 1292-1300.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000085&pid=S0121-5256201100020000200012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>13. Daka D,  Loha E. Relationship between Total Lymphocyte count (TLC) and CD4 count among  peoples living with HIV, Southern Ethiopia: a retrospective evaluation. AIDS  Res Ther. 2008; 5:26.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000086&pid=S0121-5256201100020000200013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>14. Budiono  W. Total lymphocyte count and hemoglobin combined to predict CD4 lymphocyte  counts of less than 200 cells/mm(3) in HIV/AIDS. Acta Med Indones. 2008;  40(2):59-62.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000087&pid=S0121-5256201100020000200014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>15. Williams  B, Korenromp E, Gouws E, Schmid G, Auvert B, Dye C. HIV Infection,  Antiretroviral Therapy, and CD4+ Cell Count Distributions in African  Populations. Journal of Infectious Diseases. 2006;194:1450-1458.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000088&pid=S0121-5256201100020000200015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>16. Williams  BG, Korenromp EL, Gouws E and Dye C. The rate of decline of CD4 T-cells in  people infected with HIV. Cornell university library  2009 archive in arXiv:0908.1556v1.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000089&pid=S0121-5256201100020000200016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>17. V&eacute;lez N, Torrealdea J. Modelado en  din&aacute;mica de sistemas de la respuesta inmune ante la infecci&oacute;n del VIH-1. Ini Inv. 2006; 1-11.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000090&pid=S0121-5256201100020000200017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>18. Wang D,  DeGruttola V, Hammer S, Harrigan R, Larder B, Wegner S, et al. A Collaborative  HIV Resistance Response Database Initiative: Predicting Virological Response  Using Neural Network Models. Poster presentation at: The XI International HIV  Drug Resistance Workshop: Seville, 2002.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000091&pid=S0121-5256201100020000200018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>19. Larder  B, Wang D, Revell A, Montaner J, Harrigan R, De Wolf F, et al. The development  of artificial neural networks to predict virological response to combination  HIV therapy. Antivir Ther. 2007; 12(1):15-24.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000092&pid=S0121-5256201100020000200019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>20. Altmann  A, Rosen-Zvi M, Prosperi M, Aharoni E, Neuvirth N, Sch&uuml;lter E, et al.  Comparison of Classifier Fusion Methods for Predicting Response to Anti HIV-1  Therapy. PLoS ONE 2008; 3(10):e3470.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000093&pid=S0121-5256201100020000200020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>21. Altman A, D&auml;umer M, Beerenwinkel N,  Peres Y, Sch&uuml;lter E, B&uuml;ch J, et al. Predicting the Response to Combination Antiretroviral Therapy:  Retrospective Validation of geno2pheno-THEO on a Large Clinical Database, JID.  2009; 199:999-1006.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000094&pid=S0121-5256201100020000200021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>22. Rodr&iacute;guez J. Teor&iacute;a de conjuntos  aplicada a la caracterizaci&oacute;n matem&aacute;tica de uni&oacute;n de p&eacute;ptidos al HLA clase II.  Rev Cienc Salud. 2008; 6(1):9-15.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000095&pid=S0121-5256201100020000200022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>23. Rodr&iacute;guez J. Diferenciaci&oacute;n matem&aacute;tica  de p&eacute;ptidos de alta uni&oacute;n de MSP-1 mediante la aplicaci&oacute;n de la teor&iacute;a de  conjuntos. Inmunolog&iacute;a. 2008; 27(2):63-68.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000096&pid=S0121-5256201100020000200023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>24. Rodr&iacute;guez J. Entrop&iacute;a proporcional de  los sistemas din&aacute;micos cardiacos. Predicciones f&iacute;sicas y matem&aacute;ticas de la  din&aacute;mica cardiaca de aplicaci&oacute;n cl&iacute;nica. Rev Col Cardiol. 2010; 17(3):115-129.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000097&pid=S0121-5256201100020000200024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>25. Rodr&iacute;guez  J, Prieto S, Correa C, Bernal P, Puerta G, Vitery S, et al. Theoretical  generalization of normal and sick coronary arteries with fractal dimensions and  the arterial intrinsic mathematical harmony. BMC Med  Phys 2010; 10:1-6. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000098&pid=S0121-5256201100020000200025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>26. Rodr&iacute;guez J. M&eacute;todo para la predicci&oacute;n  de la din&aacute;mica temporal de la malaria en los municipios de Colombia. Rev Panam  Salud P&uacute;blica. 2010; 27(3):211-218.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000099&pid=S0121-5256201100020000200026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>27. Rodr&iacute;guez J, Bernal P, Prieto S, Correa  C. Teor&iacute;a de p&eacute;ptidos de alta uni&oacute;n de malaria al gl&oacute;bulo rojo. Predicciones  te&oacute;ricas de nuevos p&eacute;ptidos de uni&oacute;n y mutaciones te&oacute;ricas predictivas de  amino&aacute;cidos cr&iacute;ticos. Inmunolog&iacute;a. 2010; 29(1):7-19.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000100&pid=S0121-5256201100020000200027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
<ref-list>
<ref id="B1">
<label>1</label><nlm-citation citation-type="">
<collab>WHO^dUNAIDS</collab>
<source><![CDATA[Joint United Nations Programme on HIV/AIDS: UNAIDS Report on the Global AIDS epidemic 2010]]></source>
<year></year>
<page-range>18</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2</label><nlm-citation citation-type="">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Sabogal]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
</person-group>
<collab>Grupo ITS^dSubdirección de vigilancia y control en salud pública</collab>
<source><![CDATA[Informe de VIH-SIDA Colombia periodo XIII año 2009]]></source>
<year></year>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3</label><nlm-citation citation-type="journal">
<collab>Instituto nacional de salud, Colombia^dSubdirección de vigilancia y control en salud pública</collab>
<source><![CDATA[Boletín epidemiológico semanal]]></source>
<year>5 al</year>
<month> 1</month>
<day>1 </day>
<numero>49</numero>
<issue>49</issue>
<page-range>15</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4</label><nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Abbas]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Lichtman]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Pober]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Inmunología celular y molecular]]></source>
<year>1995</year>
<edition>2ª ed</edition>
<publisher-loc><![CDATA[Madrid ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[McGraw Hill]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Zijenah]]></surname>
<given-names><![CDATA[L]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Kadzirange]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Madzime]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Borok]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Mudiwa]]></surname>
<given-names><![CDATA[Ch]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Tobaiwa]]></surname>
<given-names><![CDATA[O]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Affordable flow cytometry for enumeration of absolute CD4+ T-lymphocytes to identify subtype C HIV-1 infected adults requiring antiretroviral therapy (ART) and monitoring response to ART in a resource-limited setting]]></article-title>
<source><![CDATA[Journal of Translational Medicine]]></source>
<year>2006</year>
<volume>4</volume>
<page-range>33</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6</label><nlm-citation citation-type="">
<source><![CDATA[VIH y SIDA: Los virus del Sida]]></source>
<year></year>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Rodríguez]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Teoría de unión al HLA clase II teorías de Probabilidad Combinatoria y Entropía aplicadas a secuencias peptídicas]]></article-title>
<source><![CDATA[Inmunología]]></source>
<year>2008</year>
<volume>27</volume>
<numero>4</numero>
<issue>4</issue>
<page-range>151-166</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Rodríguez]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Comportamiento fractal del repertorio T específico contra el alérgeno Poa P9]]></article-title>
<source><![CDATA[Rev Fac Med Univ Nac Colomb]]></source>
<year>2005</year>
<volume>53</volume>
<numero>2</numero>
<issue>2</issue>
<page-range>72-78</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9</label><nlm-citation citation-type="">
<collab>WHO^dUNAIDS. Joint United Nations Programme on HIV/AIDS</collab>
<source><![CDATA[Progress on global access to antiretroviral therapy: an update on "3 by 5"]]></source>
<year>2005</year>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10</label><nlm-citation citation-type="">
<collab>WHO^dUNAIDS. Joint United Nations Programme on HIV/AIDS AIDS</collab>
<source><![CDATA[Epidemic update 2005]]></source>
<year></year>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Singh]]></surname>
<given-names><![CDATA[Y]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Mars]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Support vector machines to forecast changes in CD4 count of HIV-1 positive patients]]></article-title>
<source><![CDATA[Scientific Research and Essays]]></source>
<year>2010</year>
<volume>5</volume>
<numero>17</numero>
<issue>17</issue>
<page-range>2384-2390</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Brown]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Otieno]]></surname>
<given-names><![CDATA[P]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Mbori-Ngacha]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Farquhar]]></surname>
<given-names><![CDATA[C]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Obimbo]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Nduati]]></surname>
<given-names><![CDATA[R]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Comparison of CD4 Cell Count, Viral Load, and Other Markers for the Prediction of Mortality among HIV-1-Infected]]></article-title>
<source><![CDATA[J Infect Dis]]></source>
<year>2009</year>
<volume>199</volume>
<numero>9</numero>
<issue>9</issue>
<page-range>1292-1300</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Daka]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Loha]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Relationship between Total Lymphocyte count (TLC) and CD4 count among peoples living with HIV, Southern Ethiopia: a retrospective evaluation]]></article-title>
<source><![CDATA[AIDS Res Ther]]></source>
<year>2008</year>
<volume>5</volume>
<numero>26</numero>
<issue>26</issue>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Budiono]]></surname>
<given-names><![CDATA[W]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Total lymphocyte count and hemoglobin combined to predict CD4 lymphocyte counts of less than 200 cells/mm(3) in HIV/AIDS]]></article-title>
<source><![CDATA[Acta Med Indones]]></source>
<year>2008</year>
<volume>40</volume>
<numero>2</numero>
<issue>2</issue>
<page-range>59-62</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Williams]]></surname>
<given-names><![CDATA[B]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Korenromp]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Gouws]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Schmid]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Auvert]]></surname>
<given-names><![CDATA[B]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Dye]]></surname>
<given-names><![CDATA[C]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[HIV Infection, Antiretroviral Therapy, and CD4+ Cell Count Distributions in African Populations]]></article-title>
<source><![CDATA[Journal of Infectious Diseases]]></source>
<year>2006</year>
<volume>194</volume>
<page-range>1450-1458</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B16">
<label>16</label><nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Williams]]></surname>
<given-names><![CDATA[BG]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Korenromp]]></surname>
<given-names><![CDATA[EL]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Gouws]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Dye]]></surname>
<given-names><![CDATA[C]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[The rate of decline of CD4 T-cells in people infected with HIV]]></source>
<year>2009</year>
<publisher-name><![CDATA[Cornell university library]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B17">
<label>17</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Vélez]]></surname>
<given-names><![CDATA[N]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Torrealdea]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Modelado en dinámica de sistemas de la respuesta inmune ante la infección del VIH-1]]></article-title>
<source><![CDATA[Ini Inv]]></source>
<year>2006</year>
<page-range>1-11</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B18">
<label>18</label><nlm-citation citation-type="confpro">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Wang]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[DeGruttola]]></surname>
<given-names><![CDATA[V]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Hammer]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Harrigan]]></surname>
<given-names><![CDATA[R]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Larder]]></surname>
<given-names><![CDATA[B]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Wegner]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[A Collaborative HIV Resistance Response Database Initiative: Predicting Virological Response Using Neural Network Models]]></source>
<year></year>
<conf-name><![CDATA[XI International HIV Drug Resistance Workshop]]></conf-name>
<conf-date>2002</conf-date>
<conf-loc>Seville </conf-loc>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B19">
<label>19</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Larder]]></surname>
<given-names><![CDATA[B]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Wang]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Revell]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Montaner]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Harrigan]]></surname>
<given-names><![CDATA[R]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[De Wolf]]></surname>
<given-names><![CDATA[F]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[The development of artificial neural networks to predict virological response to combination HIV therapy]]></article-title>
<source><![CDATA[Antivir Ther]]></source>
<year>2007</year>
<volume>12</volume>
<numero>1</numero>
<issue>1</issue>
<page-range>15-24</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B20">
<label>20</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Altmann]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Rosen-Zvi]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Prosperi]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Aharoni]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Neuvirth]]></surname>
<given-names><![CDATA[N]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Schülter]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Comparison of Classifier Fusion Methods for Predicting Response to Anti HIV-1 Therapy]]></article-title>
<source><![CDATA[PLoS ONE]]></source>
<year>2008</year>
<volume>3</volume>
<numero>10</numero>
<issue>10</issue>
<page-range>e3470</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B21">
<label>21</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Altman]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Däumer]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Beerenwinkel]]></surname>
<given-names><![CDATA[N]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Peres]]></surname>
<given-names><![CDATA[Y]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Schülter]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Büch]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Predicting the Response to Combination Antiretroviral Therapy: Retrospective Validation of geno2pheno-THEO on a Large Clinical Database]]></article-title>
<source><![CDATA[JID]]></source>
<year>2009</year>
<volume>199</volume>
<page-range>999-1006</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B22">
<label>22</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Rodríguez]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Teoría de conjuntos aplicada a la caracterización matemática de unión de péptidos al HLA clase II]]></article-title>
<source><![CDATA[Rev Cienc Salud]]></source>
<year>2008</year>
<volume>6</volume>
<numero>1</numero>
<issue>1</issue>
<page-range>9-15</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B23">
<label>23</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Rodríguez]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Diferenciación matemática de péptidos de alta unión de MSP-1 mediante la aplicación de la teoría de conjuntos]]></article-title>
<source><![CDATA[Inmunología]]></source>
<year>2008</year>
<volume>27</volume>
<numero>2</numero>
<issue>2</issue>
<page-range>63-68</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B24">
<label>24</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Rodríguez]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Entropía proporcional de los sistemas dinámicos cardiacos: Predicciones físicas y matemáticas de la dinámica cardiaca de aplicación clínica]]></article-title>
<source><![CDATA[Rev Col Cardiol]]></source>
<year>2010</year>
<volume>17</volume>
<numero>3</numero>
<issue>3</issue>
<page-range>115-129</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B25">
<label>25</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Rodríguez]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Prieto]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Correa]]></surname>
<given-names><![CDATA[C]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Bernal]]></surname>
<given-names><![CDATA[P]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Puerta]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Vitery]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Theoretical generalization of normal and sick coronary arteries with fractal dimensions and the arterial intrinsic mathematical harmony]]></article-title>
<source><![CDATA[BMC Med Phys]]></source>
<year>2010</year>
<volume>10</volume>
<page-range>1-6</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B26">
<label>26</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Rodríguez]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Método para la predicción de la dinámica temporal de la malaria en los municipios de Colombia]]></article-title>
<source><![CDATA[Rev Panam Salud Pública]]></source>
<year>2010</year>
<volume>27</volume>
<numero>3</numero>
<issue>3</issue>
<page-range>211-218</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B27">
<label>27</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Rodríguez]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Bernal]]></surname>
<given-names><![CDATA[P]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Prieto]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Correa]]></surname>
<given-names><![CDATA[C]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Teoría de péptidos de alta unión de malaria al glóbulo rojo: Predicciones teóricas de nuevos péptidos de unión y mutaciones teóricas predictivas de aminoácidos críticos]]></article-title>
<source><![CDATA[Inmunología]]></source>
<year>2010</year>
<volume>29</volume>
<numero>1</numero>
<issue>1</issue>
<page-range>7-19</page-range></nlm-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>
