Plan estratégico de las cooperativas financieras en Colombia

El Plan Estratégico de las Cooperativas Financieras en Colombia ha sido trazado bajo los parámetros del proceso estratégico, el cual de manera secuencial ha brindado la posibilidad de orientar a largo plazo el futuro de estas entidades para garantizar su sostenibilidad dentro del Sistema Financiero Colombiano. Basado en el análisis de variables externas e internas, la identificación de fortalezas, debilidades, oportunidades, amenazas y el análisis de los resultados de cada una de las diferentes matrices, ha sido viable plantear estrategias intensivas, de diversificación, de integración, defensivas e internas que permitirán el logro de los objetivos de largo plazo definidos y consecuentemente de la visión formulada para este modelo de negocio. Las Cooperativas Financieras son entidades que cuentan con una posición favorable dentro del sistema, estas entidades fueron creadas en Colombia para otorgar formalmente el vínculo financiero a poblaciones con menor acceso a la banca tradicional y por tanto cuentan con un gran potencial para fortalecer su ventaja competitiva. Adicionalmente su esencia y razón de ser persiguen afanosamente incentivar el interés nacional Colombiano de la inclusión financiera en el país. Los resultados que este plan estratégico pretende, están apoyados en la expansión del modelo actual, por medio del desarrollo de productos, la calidad sobre la prestación de servicios, la implementación de tecnología de punta, el desarrollo de alianzas estratégicas y la creación de un gremio para garantizar la unidad de criterio y aumentar así, su poder de negociación en el mercado. Este Plan Estratégico proyecta ampliar el impacto positivo sobre la calidad de vida de los vinculados y se ha desarrollado con la finalidad de posicionarse en el 2022, como la mejor opción de ahorro y crédito para las personas de menores ingresos en el paísThe Strategic Plan of the Financial Cooperatives in Colombia, has been defined under the parameters of the strategic process, giving the possibility of a future plan to guide these cooperatives entities to guarantee their sustainability in the Financial Colombian System. Based on the external and internal analysis, the identification process of strengths, weaknesses, opportunities and threats, and the matrixes of the stratetegic processes, it was possible to propose the intensive business strategies, which are diversification, integration, defensive and internal strategies. These strategies increase the possibilities to achieve the defined long term objectives and consequently reach the defined vision for this business strategic plan. Financial cooperatives in Colombia have a favorable position at financial system, because these cooperatives were created in Colombia to a special objective, which consists in creating a link between persons with less access to traditional banking and the financial system. Thus, this kind of entities has a special competitive advantage, which should be strengthened. In addition the core business of financial cooperatives in Colombia is specially to work for increase financial inclusion in the country. The results through this strategic plan recommend the expansion of its actual business model that consists of product development, improvement in the quality of its services, implementation of high tecnology, development of strategic alliances and the creation of a financial cooperatives guild to guarantee the joint work and thus increase the negotiation influence in the colombian financial market. This strategic plan made for Colombian Financial Cooperatives intends to provide a better quality of life to linked persons and it was developed to be achieved in 2022, providing the best option of savings and credit products for people with the lowest income in the countryTesi

Factores de riesgo para bacteriemia por Pseudomonas aeruginosa resistente a carbapenémicos adquirida en un hospital colombiano

Introduction: Bacteremia due to Pseudomonas aeruginosa resistant to carbapenems is a public health problem due to the limitations it places on therapeutic options, as well as the increased time patients must spend in hospital, costs and the risk of mortality. Objective: To evaluate the risk factors for presentation of bacteremia due to carbapenem-resistant P. aeruginosa acquired in the Hospital Universitario San Ignacio between January 2008 and June 2014. Materials and methods: This was a case control study in which the case patients presented bacteremia due to P. aeruginosa resistant to carbapenems and the control group included patients with P. aeruginosa susceptible to this group of antibiotics. Variables such as the previous use of meropenem and ertapenem, immunosuppression and neoplasia were measured. Mortality and duration of hospital were also described. Results: In all, 168 patients were evaluated, of which 42 were cases and 126 controls. Using a multivariate model, the risk factors related to bacteremia due to carbapenem-resistant P. aeruginosa acquired in hospital were the following: use of parenteral nutrition (OR=8.28; 95% CI: 2.56-26.79; p=0); use of meropenem (OR=1.15; 95% CI: 1.03-1.28; p=0.01); and use of ciprofloxacin (OR=81.99; 95% CI: 1.14-5884; p=0.043). Conclusion: In order to prevent the emergence of carbapenem-resistant P. aeruginosa, antimicrobial control programs should be strengthened by promoting the prudent administration of carbapenems and quinolones. The correct use of parenteral nutrition should also be monitored.Introducción. Las bacteriemias por Pseudomonas aeruginosa resistentes a carbapenémicos son un problema de salud pública por las pocas alternativas de tratamiento disponibles, el aumento de la estancia hospitalaria, los costos que genera y el aumento en el riesgo de mortalidad.Objetivo. Evaluar los factores de riesgo de bacteriemia por P. aeruginosa resistente a carbapenémicos adquirida en el Hospital Universitario San Ignacio, durante el periodo comprendido entre enero de 2008 y junio de 2014.Materiales y métodos. Se hizo un estudio de casos y controles. Los casos eran de pacientes que presentaban bacteriemia por P. aeruginosa resistente a carbapenémicos y los controles eran pacientes con P. aeruginosa sensible a este grupo de antibióticos. Se midieron variables como el uso de meropenem o ertapenem, la inmunosupresión y la neoplasia, y se determinaron la mortalidad y el tiempo de estancia hospitalaria.Resultados. Se evaluaron 168 pacientes, 42 casos y 126 controles. En el modelo multivariado se encontraron los siguientes factores de riesgo relacionados con la bacteriemia por P. aeruginosa resistente a carbapenémicos y adquirida en el hospital: uso de nutrición parenteral (odds ratio, OR=8,28; IC95% 2,56-26,79; p=0), uso de meropenem (OR=1,15; IC95% 1,03-1,28; p=0,01) y uso de ciprofloxacina (OR=81,99; IC95% 1,14-5884; p=0,043).Conclusión. Para el control de la aparición de P. aeruginosa resistente a carbapenémicos, se deben fortalecer los programas de control de antimicrobianos, promover el uso prudente de carbapenémicos y quinolonas, y vigilar el uso adecuado de la nutrición parenteral

Didáctica y aplicaciones de realidad aumentada en la educación superior en Colombia

Estudios sobre el tema: realidad aumentada y escuela aumentada, (RAEA) son fundamentales en la actualidad, para el desarrollo de proyectos orientados hacia la consolidación de líneas de investigación en el campo de la enseñanza y del aprendizaje mediada por tecnologías de información y comunicación TIC, es necesario reconocer la evolución y el desarrollo del software y los soportes y herramientas tecnológicas que permiten su aplicación en entornos de aprendizaje emergentes en el campo de la virtualidad. Las TIC evolucionan de manera vertiginosa y los impactos de ellas en los terrenos de la educación, se miden por la dotación tecnológica de las instituciones, más no hay muchos elementos de análisis, que permitan tener un acercamiento sobre la incidencia generada por aplicación de realidad aumentada (RA) en el aprendizaje y en la enseñanza. De allí la necesidad de incorporar a la dinámica de las instituciones el estudio sobre el uso y apropiación de las TIC, en particular referente al uso de RA, como mediador pedagógico y en particular en lo relacionado con la didáctica, como facilitadora de procesos de enseñanza y de aprendizaje. El estudio tomó como referencia 9 Instituciones de Educación Superior IES, públicas y privadas de Colombia, previa observación sobre aquellas que relacionan el uso de la RA en los diseños didácticos. Se orientó en tres fases: 1- Revisión de los estados sobre usos de RA en educación superior. 2- Aplicaciones de RA en procesos de enseñanza y aprendizaje en nueve (9) IES de Colombia 3- Perspectivas en el campo de la RA en procesos educativos - El proyecto se enmarcó en el sistema nacional de Ciencia y Tecnología en el área de Ciencias Humanas y Educación y en la línea de acción correspondiente a los estudios Sociales sobre Ciencia tecnología y otras formas de conocimiento, además se articuló con la línea de investigación: Simuladores como soporte didáctico en la formación superior, propia del Observatorio Pedagógico de Integración Multimedia OPIM, esta línea se inserta precisamente en el diseño curricular de los programas y de los procesos investigativos de la Facultad de Educación de la Fundación Universitaria del Área Andina.En este documento se presentan los resultados del estudio relacionado con el uso y la apropiación de TIC en el campo de didáctica, a partir de las indagaciones y publicaciones de los grupos de investigación colombianos sobre el tema de realidad aumentada. Este trabajo fue realizado por el Observatorio Pedagógico de Integración Multimedia (OPIM), adscrito a la Facultad de Educación de la Fundación Universitaria del Área Andina

Guía de práctica clínica para el diagnóstico y manejo de las infecciones de piel y tejidos blandos en Colombia

Skin and soft tissue infections (SSTI) represent the third leading cause of infectious disease consultation for medical services after respiratory and urinary tract infections. This document generates a clinical practice guideline with 38 recommendations based on evidence, graduated under the SIGN system for the diagnosis and treatment for SSTI infections in adult patients in Colombia, following a process of adaptation of guidelines published, and the systematic search and synthesis of literature for the updating of scientific evidence. In addition, a consensus of experts was made for the evaluation of the potential barriers for the implementation of the recommendations and the evaluation of the degree of recommendation in the local context. © 2019 Asociacion Colombiana de Infectologia. All rights reserved

A Regional Red List of Montane Tree Species of the Tropical Andes: Trees at the top of the world

Andean montane forests are a major global conservation priority owing to their biological richness and high level of species endemism. Botanically the Andes are very rich in species but they remain relatively unstudied. In common with montane forests elsewhere in the world, Andean forests are of great value for the provision of ecosystem services relating to water supply, regulation of regional climate and the capture and storage of carbon. The forests and their component species are however under threat. This report summarises information drawn from a wide variety of sources to provide a regional Red List of trees of Andean tropical montane forests. The species evaluation process has drawn on published national red lists of threatened species, botanical literature, specimen databases, forestry information and expert knowledge. The IUCN Red List Categories and Criteria have been used for the evaluation and a component of Natalia?s PhD study has been to evaluate their use for species with limited and dispersed data. Understanding the geographical distribution of the species is very important in conservation assessment. The maps produced for this study are a valuable starting point for the Red Listing and a baseline for monitoring impacts of climate change. In this assessment 70 species are recorded as globally threatened based on the IUCN Red List of Categories and Criteria out of 127 tree species evaluated. In addition 165 national endemic trees of the region have previously been evaluated as globally threatened based on the same IUCN process. In total therefore 235 tree species are currently considered to be threatened with extinction within the Andean montane forests.Fil: Tejedor Garavito , Natalia. Bournemouth University; Reino UnidoFil: Álvarez Dávila, Esteban. Jardín Botánico de Medellín; ColombiaFil: Caro, Sandra Arango. Missouri Botanical Garden; Estados UnidosFil: Murakami, Alejandro Araujo. Museo de Historia Natural Noel Kempff Mercado; BoliviaFil: Baldeón, Severo. Universidad Nacional Mayor de San Marcos; PerúFil: Beltrán, Hamilton. Universidad Nacional Mayor de San Marcos; PerúFil: Blundo, Cecilia Mabel. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Laboratorio de Investigaciones Ecológicas de las Yungas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán; ArgentinaFil: Boza Espinoza, Tatiana Erika. Missouri Botanical Garden; Estados UnidosFil: Fuentes Claros, Alfredo. Herbario Nacional de Bolivia; BoliviaFil: Gaviria, Juan. Universidad de Los Andes; VenezuelaFil: Gutiérrez, Néstor. Universidad de Los Andes; VenezuelaFil: Khela, Sonia. Botanic Gardens Conservation International; Reino UnidoFil: León, Blanca. University of Texas at Austin; Estados UnidosFil: la Torre Cuadros, Maria De Los Angeles. Universidad Nacional Agraria; PerúFil: López Camacho, René. Universidad Distrital; ColombiaFil: Malizia, Lucio Ricardo. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Agrarias. Centro de Estudios Ambientales Territoriales y Sociales; ArgentinaFil: Millán, Betty. Universidad Nacional Mayor de San Marcos; PerúFil: Moraes R., Mónica. Herbario Nacional de Bolivia; BoliviaFil: Newton, Adrian C.. Bournemouth University; Reino UnidoFil: Pacheco, Silvia. Fundación Proyungas; ArgentinaFil: Reynel, Carlos. Universidad Nacional Agraria; PerúFil: Ulloa Ulloa, Carmen. Missouri Botanical Garden; Estados UnidosFil: Vacas Cruz,Omar. Pontificia Universidad Católica del Ecuador; Ecuado

Evaluación del estado de conservación de los bosques montanos en los Andes tropicales

Los Andes tropicales constituyen una región única con una alta diversidad de hábitats, producto de complejos gradientes espaciales y ambientales. Los bosques montanos de esta región son considerados como una prioridad global de conservación, debido principalmente a su elevada riqueza biológica y de endemismos. Sin embargo su biodiversidad es de las menos conocidas de toda la región tropical, aunque se reconoce la amplia gama de servicios ambientales que prestan, incluyendo la regulación del clima regional y la captura y almacenamiento de carbono. Este artículo ofrece una perspectiva general del estado de conservación de los bosques montanos tropicales andinos y de los retos que esta implica. Asimismo, proporciona información sobre sus amenazas, identificando aquéllas que con mayor probabilidad sean responsables de aumentar el riesgo de extinción de especies. Se resalta la necesidad de disponer de más información sobre el estado de conservación de las especies para identificar las futuras prioridades de conservación en la región. La reciente iniciativa de la "Lista Roja y planeación para la conservación de especies de árboles montanos de los Andes Tropicales", formada por delegados de varios países de la región, constituirá una sólida base para el desarrollo y enfoque de políticas y respuestas de manejo dirigidas a la reducción de la deforestación y pérdida de especies en estos bosques, incluyendo acciones para promover la creación de áreas protegidas, restauración forestal y manejo forestal sostenible.The tropical Andes is a unique region with high habitat diversity, resulting from complex climatic and spatial gradients. Andean montane forests are currently a major global conservation priority owing to their high species richness and high level of endemism. Nonetheless they are considered one of the least known ecosystems in the tropics, but the breath of ecosystem services that these forests provide, including the regulation of regional climate and the capture and storage of carbon, is widely recognised. This article presents an overview of the conservation status of tropical Andean montane forests and the challenges it entails. It also provides information on threats, including the identification of those that are most likely to be responsible for increasing the extinction risk for many species. It highlights the need for acquiring more information on the conservation status of species as to identify future priorities for conservation in the region. The recent initiative "Red List and conservation planning for montane tree species of the Tropical Andes," made of delegates from several countries in the region, will provide a solid basis for developing policies and managing responses aimed at reducing deforestation and species loss in these forests, including actions to promote the creation of protected areas, forest restoration and sustainable forest management.Bournemouth UniversityBotanic Gardens Conservation InternationalBanco Santande

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Guía de práctica clínica para el diagnóstico y manejo de las infecciones de piel y tejidos blandos en Colombia

Skin and soft tissue infections (SSTI) represent the third leading cause of infectious disease consultation for medical services after respiratory and urinary tract infections. This document generates a clinical practice guideline with 38 recommendations based on evidence, graduated under the SIGN system for the diagnosis and treatment for SSTI infections in adult patients in Colombia, following a process of adaptation of guidelines published, and the systematic search and synthesis of literature for the updating of scientific evidence. In addition, a consensus of experts was made for the evaluation of the potential barriers for the implementation of the recommendations and the evaluation of the degree of recommendation in the local context. © 2019 Asociacion Colombiana de Infectologia. All rights reserved

Clinical practice guidelines for the diagnosis and management of skin and soft tissue infections in Colombia

Las infecciones de piel y tejidos blandos (IPTB) representan la tercera causa de consulta por enfermedad infecciosas a los servicios médicos, después de las infec- ciones respiratorias y urinarias. Se presenta una guía de práctica clínica (GPC) con 38 recomendaciones basadas en la evidencia, graduadas bajo el sistema SIGN, para el diagnóstico y tratamiento de pacientes adultos con IPTB en el contexto colombiano, posterior a un proceso de adaptación de GPC publicadas y la búsqueda sistemática y síntesis de literatura para la actualización de la evidencia científica. Además, se realizó un consenso de expertos para la evaluación de las potenciales barreras para la implementación de las recomendaciones y la evaluación del grado de recomendación en el contexto local.Q4Skin and soft tissue infections (SSTI) represent the third leading cause of infectious disease consultation for medical services after respiratory and urinary tract infections. This document generates a clinical practice guideline with 38 recommendations based on evidence, graduated under the SIGN system for the diagnosis and treatment for SSTI infections in adult patients in Colombia, following a process of adaptation of guidelines published, and the systematic search and synthesis of literature for the updating of scientific evidence. In addition, a consensus of experts was made for the evaluation of the potential barriers for the implementation of the recommendations and the evaluation of the degree of recommendation in the local context.https://orcid.org/0000-0003-1833-1599Revista Nacional - IndexadaBS