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IntroductionAfter Emil Kraepelin's division of psychoses into a group of dementia praecox and manic-depressive insanity, the classification of psychoses with atypical symptoms, which could not be assigned in this dichotomy created a debate, that lasts until our days. These “atypical psychoses” had been described under many terms and concepts in different countries.In 1926, Kleist coined the term “cycloid psychosis” to describe cases which did not meet the typical presentation shown in Kraepelian's dichotomy. Three decades later, Karl Leonhard established the concept of cycloid psychosis as a nosologically independent group of endogenous psychosis.Objectives/AimsMake an historical review of the concept of cycloid psychosis. Discuss the clinical features and debate the classification of this clinical entity.MethodsA bibliographical review is made of the cycloid psychosis, based on the data published in Pubmed.ResultsAccording to Leonhard, cycloid psychosis generally present with bipolar, polymorphous clinical symptomatology, and run a phasic course with complete remissions after each episode. Furthermore, Leonhard delineated three subtypes: anxiety-happiness psychosis, confusion psychosis and motility psychosis presenting with different symptoms. In 1981, Perris and Brockington formulated the first set of operational criteria for cycloid psychoses. In recent years, new data about this entity have been acknowledged due to information displayed by different clinical studies and imaging techniques.ConclusionThe phenomenology and classification of cycloid psychosis still needs more evidence for a greater use in clinical practice. However, this clinical entity can solve the void for the diagnosis of many of the so-called “atypical psychoses”.Disclosure of interestThe authors have not supplied their declaration of competing interest.

La evaluación para establecer las necesidades de una estructura es bastante compleja y más si se requiere información que no está disponible. Por consiguiente, es necesario el análisis y estrategias experimentales; ya que las guías y normativas disponibles para la evaluación de estructuras existentes están limitadas al juicio ingenieril y particularidades de cada caso, lo cual hace que estas no puedan ser fácilmente definidas o estandarizadas. Por lo tanto, el objetivo de esta investigación se enfoca en validar la eficiencia del análisis de vibraciones, para diagnosticar problemas estructurales, comparado con metodologías tradicionales que incorporan el uso de técnicas no destructivas en una estructura operativa. Para tales efectos, se presenta el caso de estudio de una edificación residencial, donde se evaluó un sistema de paredes que han presentado de manera persistente agrietamientos; a pesar de que algunos de estos elementos fueron reemplazados completamente. Se efectuó un monitoreo de respuestas de vibraciones y la data se utilizó para elaborar modelos matemáticos, cuyos errores de ajuste sirvieron para el diseño de indicadores de daños que en conjunto con técnicas de Machine Learning, para el reconocimiento estadístico de patrones, se pudo caracterizar dinámicamente el sistema estudiado y diagnosticar que este no presentaba un desempeño anómalo que pudiera haber influenciado el comportamiento deficiente de los sistemas de mampostería.

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