ResumenEl propósito del estudio fue identificar las variables psicológicas y las características del cuidado que predicen la aparición de carga en cuidadores primarios informales (CPI) de niños con cáncer, en un hospital de la ciudad de México. La muestra no probabilística constó de 100 participantes, quienes contestaron una batería integrada por la encuesta de salud para el CPI, la escala de carga del cuidador de Zarit, los inventarios de ansiedad y depresión de Beck, la escala de apoyo familiar para CPI y la escala de modos de afrontamiento al estrés de Lazarus y Folkman. Los resultados confirmaron que las mujeres (en la mayoría de los casos la madre del paciente) actúan como CPI de niños con cáncer. Las variables predictoras de la carga en el modelo de regresión múltiple por pasos fueron la depresión (R 2 =0,228), el número de áreas afectadas en la vida del cuidador (R 2 =0,319) y la ansiedad (R 2 =0,348). En total las tres variables explicaron el 34% de la varianza. Mientras que el estilo de afrontamiento, el apoyo familiar, el tiempo de cuidado del paciente, las horas diarias de cuidado de éste y el número de actividades que realiza no resultaron variables relevantes en la predicción de la carga. Los hallazgos podrían ser útiles para diseñar intervenciones que promuevan el bienestar físico, social y emocional de esta población, previniendo que los cuidadores se conviertan en pacientes.Palabras clave: Niños con cáncer, cuidadores, carga, ansiedad y depresión. AbstractThe purpose of the study was to identify the psychological characteristics and care variables that predict the onset of primary informal caregivers burden (CPI) of children with cancer, in a hospital in Mexico City. The nonrandom sample consisted of 100 participants, who answered an integrated battery conformed by a health interview for the CPI, the load scale for the Zarit caregiver, the anxiety and depression of Beck inventory, the family support for the CPI scale and the scale modes of coping with stress by Lazarus and Folkman. The results confirmed that women react as CPI to children with cancer, and in most cases the patient's mother. The variables of burden model stepwise multiple regressions were depression (R 2 =0.228), the number of affected areas in the caregiver's life (R 2 =0.319) and anxiety (R 2 =0.348). In all the three variables explained 34% of variance. While coping style, family support, time to patient care, daily care hours and the number of activities carried out were not significant variables in predicting overload. The findings of this study could be useful for designing interventions that promote physical, social and emotional wellbeing of this population, preventing the patient from becoming caregivers.

ResumenLos modelos hidrogeológicos constituyen una herramienta básica de apoyo a las decisiones para la gestión de recursos hídricos y se utilizan para contabilizar las entradas y salidas de recursos hídricos en el espacio y en el tiempo, simulando la disponibilidad futura de recursos y por tanto la garantía en cantidad y calidad de los mismos. En este contexto, un modelo hidrogeológico, bien construido y calibrado, tiene la virtud de poder predecir el futuro de distintos escenarios posibles y por tanto poder actuar con suficiente antelación frente a situaciones críticas o de estrés prolongado. Por ejemplo, ante un periodo de estiaje prolongado (sequía) la posible entrada en explotación de nuevos pozos de bombeo o regeneración de los existentes, cómo afectaría al sistema hidrogeológico, ¿lo agotaría?, ¿en cuánto tiempo?, ¿aguantaría la explotación hasta el siguiente periodo húmedo?, ¿afectaría a la calidad del agua?, etc. Existen muchas cuestiones fundamentales que resuelve la modelización y que hasta ahora, únicamente la Administración, ha estado utilizando como herramienta fundamental para la gestión de la explotación de acuíferos. 1) INTRODUCCIÓNLo que se pretende en este artículo es proponer la modelización hidrogeológica como herramienta de gestión amable y cercana, al alcance de cualquier usuario que gestione recursos hídricos subterráneos, vital para la supervivencia de las Comunidades de regantes o Asociaciones de Usuarios que dependan en su mayor parte del recurso subterráneo.Con dicha herramienta, aplicada a la agricultura, se podrá observar la sostenibilidad del acuífero o acuíferos en el tiempo, esto es la vida útil de la explotación en condiciones favorables. Los elementos a incorporar en situaciones excepcionales (sequías, afecciones de otras explotaciones, contaminaciones, etc…) y por tanto el coste y amortización de los mismos. Efectuar prognosis de evolución de la demanda futura y su viabilidad tanto en garantía de cantidad y calidad de recurso como económica y financiera de la Sociedad que se trate. En resumen, una herramienta que optimice la toma de decisiones con el objetivo de minimizar costes y garantizar la sostenibilidad de la explotación en el futuro.Se presentará un ejemplo real de aplicación durante el último periodo de sequía 2005 -2008 en la Vega media de la Cuenca del Segura, donde se utilizó esta herramienta para garantizar el riego en dicho periodo, explotando el acuífero de forma secuencial y sectorizada con objeto de no provocar afecciones en el periodo seco, recuperando su estado natural en el periodo húmedo subsiguiente. 2) MODELIZACIÓN DE ACUÍFEROS AFECTANTES