Introducción: La contaminación del cepillo dental es importante para la salud oral y general, puesto que facilita la higiene oral. Como se contamina después del uso, puede ser fuente de infecciones. Los cepillos antibacteriales controlan la contaminación. Obtetivo: Se determinó la efectividad de los cepillos dentales antibacteriales en la inhibición del crecimiento de microorganismos patogénicos como A. actinomycetemcomitans y E. cloacae. En este estudio se incluyeron, tres marcas de cepillos dentales que fueron Oral-B® antibacterial y Colgate® antibacterial incluido un cepillo convencional no antibacterial de la marca Colgate. Materiales y métodos: Un total de 48 cepillos fueron inoculados, 24 con A. actinomycetemcomitans y 24 con E.cloacae y la viabilidad microbiana fue establecida después de diversos tiempos así: 24 horas, 4 días, 12 días y 24 días, en un experimento por duplicado al evaluar el crecimiento bacteriano. Resultados: A las 24 horas los cepillos cumplen con su poder antibacterial incluido el cepillo convencional, el cepillo Oral-B® antibacterial y el Colgate®antibacterial inhibieron completamente el crecimiento de las colonias de el A. actinomycetemcomitans, mientras que el cepillo Oral B antibacterial permitió el crecimiento de E. cloacae. Finalmente se encontró que con el paso de tiempo 24 días, los cepillos dentales perdieron el efecto antibacterial contra ambos organismos. Conclusión: Los cepillos antibacteriales logran inhibir el crecimiento de A. actinomycetemcomitans entre las 24 horas y los 4 días, pero su efecto antibacterial se pierde con el tiempo. Un microorganismo súper-infectante como el E. cloacae es más resistente contra antibacteriales presentes en los cepillos dentales.

La capacidad de ajuste de una red neuronal se ve a menudo afectada por la configuración usada, en especial, en relación al número de neuronas ocultas y de variables de entrada, toda vez que, a medida que el número de parámetros del modelo aumenta, se favorece el aprendizaje de la red y, por tanto, el ajuste es mejor. Teóricamente, un proceso constructivo de adición de parámetros debería conducir a reducciones sistemáticas en el error, siempre y cuando, los modelos sean anidados en cada paso del proceso. En este trabajo, se valida la hipótesis que la adición de neuronas ocultas en modelos anidados debe conducir a reducciones en el error, sin importar el algoritmo de entrenamiento usado; para ejemplificar la discusión, se usaron la serie de pasajeros en líneas aéreas y de manchas solares de Box &Jenkins y los métodos de entrenamiento de Regla Delta y RProp. La evidencia experimental demuestra que los métodos de entrenamiento evaluados exhiben comportamientos diferentes a los teóricamente esperados, incumpliendo el supuesto de reducción del error.