Anaplasmosis outbreak in lambs: First report causing carcass condemnation

In spring and summer 2020, six outbreaks of condemnation of jaundiced lamb carcasses were diagnosed in different farms in Aragón region, Spain. Anaplasma ovis was identified in all affected farms. Four hundred and ninety-two lambs from two affected farms were more closely examined. Clinical examination, haematologies, biochemistries, histopathology and microbiological and molecular analyses were performed. After slaughter, 34.84% of the lambs showed jaundiced carcasses and 79.64% presented splenomegaly at the abattoir. All tested lambs with icteric carcasses showed positive A. ovis PCR, although 72.72% of the unaffected lambs also tested positive. However, the bacterial load was significantly higher in the animals that showed jaundiced carcasses (Cq: 25.00 vs 26.16; p = 0.004). Moreover, all the tested lambs that showed severe anaemia were PCR positive. On the contrary, the PCR negative lambs did not show anaemia. Lambs that presented icteric carcasses displayed severe regenerative anaemia with significantly lower erythrocyte count (7.18 vs. 11.97), haematocrit (26.89 vs. 34.82) and haemoglobin (8.50 vs. 11.10) than unaffected lambs. Reticulocyte count (18.80 vs. 5.65) was also significantly increased in affected animals. This article describes a new disorder caused by Anaplasma ovis that is producing significant economic losses associated with the carcass condemnation of apparently healthy lamb

Detection of aluminium hydroxide-induced granulomas in sheep by computed tomography: A feasible approach for small ruminant lentiviruses diagnosis and research

Aluminium (Al) hydroxide use as adjuvant induces local formation of long-lasting subcutaneous granulomas in sheep. Macrophages within these granulomas have been identified as a new small ruminant lentivirus (SRLV) replication site in naturally infected animals. Diagnosis of Al hydroxide-induced granulomas in sheep is mostly based on postmortem observations but little information is available on in vivo detection. Computed tomography (CT) is used for studying these reactions in other animal species. To determine if CT could be a tool for in vivo diagnosis and research of subcutaneous Al hydroxide-induced granulomas in sheep. A retrospective survey on thoracic CT scans was performed on 46 adult sheep. Analysis included absence or presence, number and location of subcutaneous nodules. Thoracic CT scans and pathological studies were prescribed to two further sheep. Single or multiple subcutaneous nodules were detected in 26 (56.52%) sheep. One or two nodules per animal were most often observed (36.95%). Size ranged between 1.5 and 4.5 cm. Pre-contrast two-dimensional (2D) CT images showed focal or multifocal increases in subcutaneous tissue thickness. Post-contrast 2D CT images revealed hypointense areas in the centre. Histopathology indicated the presence of granulomas composed by a large number of activated macrophages, surrounding a central core of necrosis. Large intracytoplasmic Al-positive aggregates were demonstrated by lumogallion staining. CT is a useful tool to detect subcutaneous Al hydroxide-induced granulomas in vivo in sheep. CT provides a diagnostic and research tool that can be very useful in future works in Al hydroxide-induced pathology, SRLV infection, or both. © 2021 The Authors. Veterinary Medicine and Science published by John Wiley & Sons Ltd

Usefulness of multiparametric computerized tomography findings in the differential diagnosis of stroke mimics of epileptic origin: A preliminary study

Objetivo: Tras la activación del código ictus, hasta un 30% de los pacientes presentan cuadros imitadores del ictus, siendo la epilepsia el más frecuente. Evaluamos la utilidad de la TC cerebral multiparamétrica para la diferenciación de los déficit de origen comicial versus vascular. Material y métodos: Estudio observacional retrospectivo con recogida prospectiva de datos. Se revisan imágenes de TC multiparamétrica de pacientes atendidos como código ictus durante un año que finalmente fueron diagnosticados de etiología comicial. Resultados: N = 11 (varones 36%, edad media 74,5 a˜nos). Tres pacientes presentaban focalidad neurológica derecha, 4 focalidad izquierda y 4 afasia aislada. El tiempo máximo desde el inicio de la clínica hasta la realización de la TC multiparamétrica fue de 8,16 h. La TC perfusión fue normal en 2 pacientes. Nueve pacientes mostraron alargamiento/acortamiento del tiempo al pico (Tmáx), siendo los mapas de flujo y volumen variables. El electroencefalograma se realizó con un tiempo máximo de evolución desde el inicio de la clínica de 47,6 h. Cuatro registros mostraron hallazgos compatibles con estatus epiléptico, 2 actividad epileptiforme focal y los 5 restantes lentificación poscrítica ipsolateral a las anomalías de la TC perfusión. Conclusión: El alargamiento del tiempo al pico en una distribución cortical multilobar en ausencia de oclusión de gran vaso y con respeto de ganglios de la base ha resultado el parámetro más sensible para la diferenciación de estas entidades en nuestra serie. Consideramos que la TC cerebral multiparamétrica es una herramienta rápida, disponible y útil para el diagnóstico diferencial de síntomas neurológicos deficitarios de inicio brusco debidos a etiología comicial que son atendidos como código ictus.Objective: Thirty percent of the patients for whom code stroke is activated have stroke mimics, the most common being epilepsy. Our purpose was to evaluate the usefulness of multiparametric CT for differentiating between seizure-related symptoms and vascular events. Material and methods: We conducted a retrospective observational study; data were gathered prospectively during one year. We studied multiparametric CT images of patients admitted following code stroke activation and finally diagnosed with epilepsy. Results: The study included a total of 11 patients; 36% were men and mean age was 74.5 years. Three patients had right hemisphere syndrome, 4 displayed left hemisphere syndrome, and the remaining 4 had isolated aphasia. Maximum time from symptom onset to multiparametric CT study was 8.16 hours. Perfusion CT results were normal in 2 patients. Nine patients showed longer or shorter times to peak (Tmax); cerebral blood volume (CBV) and cerebral blood flow (CBF) maps varied. EEG was performed a maximum of 47.6 hours after symptom onset. Four patients showed findings compatible with status epilepticus, 2 displayed focal epileptiform activity, and 5 showed post-ictal slowing ipsilateral to perfusion CT abnormalities. Conclusion: The most sensitive parameter for differentiating between stroke and epilepsy in our series was increased time to peak in multilobar cortical locations in the absence of largevessel occlusion and basal ganglia involvement. Multiparametric CT is a fast, readily available, and useful tool for the differential diagnosis of acute-onset neurological signs of epileptic originin patients initially attended after code stroke activatio

Role of age and comorbidities in mortality of patients with infective endocarditis

[Purpose]: The aim of this study was to analyse the characteristics of patients with IE in three groups of age and to assess the ability of age and the Charlson Comorbidity Index (CCI) to predict mortality. [Methods]: Prospective cohort study of all patients with IE included in the GAMES Spanish database between 2008 and 2015.Patients were stratified into three age groups:<65 years,65 to 80 years,and ≥ 80 years.The area under the receiver-operating characteristic (AUROC) curve was calculated to quantify the diagnostic accuracy of the CCI to predict mortality risk. [Results]: A total of 3120 patients with IE (1327 < 65 years;1291 65-80 years;502 ≥ 80 years) were enrolled.Fever and heart failure were the most common presentations of IE, with no differences among age groups.Patients ≥80 years who underwent surgery were significantly lower compared with other age groups (14.3%,65 years; 20.5%,65-79 years; 31.3%,≥80 years). In-hospital mortality was lower in the <65-year group (20.3%,<65 years;30.1%,65-79 years;34.7%,≥80 years;p < 0.001) as well as 1-year mortality (3.2%, <65 years; 5.5%, 65-80 years;7.6%,≥80 years; p = 0.003).Independent predictors of mortality were age ≥ 80 years (hazard ratio [HR]:2.78;95% confidence interval [CI]:2.32–3.34), CCI ≥ 3 (HR:1.62; 95% CI:1.39–1.88),and non-performed surgery (HR:1.64;95% CI:11.16–1.58).When the three age groups were compared,the AUROC curve for CCI was significantly larger for patients aged <65 years(p < 0.001) for both in-hospital and 1-year mortality. [Conclusion]: There were no differences in the clinical presentation of IE between the groups. Age ≥ 80 years, high comorbidity (measured by CCI),and non-performance of surgery were independent predictors of mortality in patients with IE.CCI could help to identify those patients with IE and surgical indication who present a lower risk of in-hospital and 1-year mortality after surgery, especially in the <65-year group

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.

Meta-evaluación del programa DOCENTIA de la UCM

En este proyecto nos hemos planteado el análisis de las propiedades psicométricas de los instrumentos del Programa DOCENTIA aplicado por la UCM para determinar si es adecuado para conseguir los objetivos que se pretenden con su aplicació

Utilidad de la tomografía computarizada cerebral multiparamétrica en el diagnóstico diferencial de patología comicial en el código ictus. Estudio preliminar

Resumen: Objetivo: Tras la activación del código ictus, hasta un 30% de los pacientes presentan cuadros imitadores del ictus, siendo la epilepsia el más frecuente. Evaluamos la utilidad de la TC cerebral multiparamétrica para la diferenciación de los déficit de origen comicial versus vascular. Material y métodos: Estudio observacional retrospectivo con recogida prospectiva de datos. Se revisan imágenes de TC multiparamétrica de pacientes atendidos como código ictus durante un año que finalmente fueron diagnosticados de etiología comicial. Resultados: N = 11 (varones 36%, edad media 74,5 años). Tres pacientes presentaban focalidad neurológica derecha, 4 focalidad izquierda y 4 afasia aislada. El tiempo máximo desde el inicio de la clínica hasta la realización de la TC multiparamétrica fue de 8,16 h. La TC perfusión fue normal en 2 pacientes. Nueve pacientes mostraron alargamiento/acortamiento del tiempo al pico (Tmáx), siendo los mapas de flujo y volumen variables. El electroencefalograma se realizó con un tiempo máximo de evolución desde el inicio de la clínica de 47,6 h. Cuatro registros mostraron hallazgos compatibles con estatus epiléptico, 2 actividad epileptiforme focal y los 5 restantes lentificación poscrítica ipsolateral a las anomalías de la TC perfusión. Conclusión: El alargamiento del tiempo al pico en una distribución cortical multilobar en ausencia de oclusión de gran vaso y con respeto de ganglios de la base ha resultado el parámetro más sensible para la diferenciación de estas entidades en nuestra serie. Consideramos que la TC cerebral multiparamétrica es una herramienta rápida, disponible y útil para el diagnóstico diferencial de síntomas neurológicos deficitarios de inicio brusco debidos a etiología comicial que son atendidos como código ictus. Abstract: Objective: Thirty percent of the patients for whom code stroke is activated have stroke mimics, the most common being epilepsy. Our purpose was to evaluate the usefulness of multiparametric CT for differentiating between seizure-related symptoms and vascular events. Material and methods: We conducted a retrospective observational study; data were gathered prospectively during one year. We studied multiparametric CT images of patients admitted following code stroke activation and finally diagnosed with epilepsy. Results: The study included a total of 11 patients; 36% were men and mean age was 74.5 years. Three patients had right hemisphere syndrome, 4 displayed left hemisphere syndrome, and the remaining 4 had isolated aphasia. Maximum time from symptom onset to multiparametric CT study was 8.16 hours. Perfusion CT results were normal in 2 patients. Nine patients showed longer or shorter times to peak (Tmax); cerebral blood volume (CBV) and cerebral blood flow (CBF) maps varied. EEG was performed a maximum of 47.6 hours after symptom onset. Four patients showed findings compatible with status epilepticus, 2 displayed focal epileptiform activity, and 5 showed post-ictal slowing ipsilateral to perfusion CT abnormalities. Conclusion: The most sensitive parameter for differentiating between stroke and epilepsy in our series was increased time to peak in multilobar cortical locations in the absence of large-vessel occlusion and basal ganglia involvement. Multiparametric CT is a fast, readily available, and useful tool for the differential diagnosis of acute-onset neurological signs of epileptic origin in patients initially attended after code stroke activation. Palabras clave: Stroke mimics, Tomografía computarizada perfusión, Tomografía computarizada multiparamétrica, Epilepsia, Ictus, Keywords: Stroke mimics, Cerebral perfusion Computerized Tomography, Multiparametric Computerized Tomography, Epilepsy, Strok

Usefulness of multiparametric computerised tomography findings in the differential diagnosis of stroke mimics of epileptic origin: A preliminary study

Objective: Thirty percent of the patients for whom code stroke is activated have stroke mimics, the most common being epilepsy. Our purpose was to evaluate the usefulness of multiparametric CT for differentiating between seizure-related symptoms and vascular events. Material and methods: We conducted a retrospective observational study; data were gathered prospectively during one year. We studied multiparametric CT images of patients admitted following code stroke activation and finally diagnosed with epilepsy. Results: The study included a total of 11 patients; 36% were men and mean age was 74.5 years. Three patients had right hemisphere syndrome, 4 displayed left hemisphere syndrome, and the remaining 4 had isolated aphasia. Maximum time from symptom onset to multiparametric CT study was 8.16 hours. Perfusion CT results were normal in 2 patients. Nine patients showed longer or shorter times to peak (Tmax); cerebral blood volume (CBV) and cerebral blood flow (CBF) maps varied. EEG was performed a maximum of 47.6 hours after symptom onset. Four patients showed findings compatible with status epilepticus, 2 displayed focal epileptiform activity, and 5 showed post-ictal slowing ipsilateral to perfusion CT abnormalities. Conclusion: The most sensitive parameter for differentiating between stroke and epilepsy in our series was increased time to peak in multilobar cortical locations in the absence of large-vessel occlusion and basal ganglia involvement. Multiparametric CT is a fast, readily available, and useful tool for the differential diagnosis of acute-onset neurological signs of epileptic origin in patients initially attended after code stroke activation. Resumen: Objetivo: Tras la activación del código ictus, hasta un 30% de los pacientes presentan cuadros imitadores del ictus, siendo la epilepsia el más frecuente. Evaluamos la utilidad de la TC cerebral multiparamétrica para la diferenciación de los déficit de origen comicial versus vascular. Material y métodos: Estudio observacional retrospectivo con recogida prospectiva de datos. Se revisan imágenes de TC multiparamétrica de pacientes atendidos como código ictus durante un año que finalmente fueron diagnosticados de etiología comicial. Resultados: N = 11 (varones 36%, edad media 74,5 años). Tres pacientes presentaban focalidad neurológica derecha, 4 focalidad izquierda y 4 afasia aislada. El tiempo máximo desde el inicio de la clínica hasta la realización de la TC multiparamétrica fue de 8,16 h. La TC perfusión fue normal en 2 pacientes. Nueve pacientes mostraron alargamiento/acortamiento del tiempo al pico (Tmáx), siendo los mapas de flujo y volumen variables. El electroencefalograma se realizó con un tiempo máximo de evolución desde el inicio de la clínica de 47,6 h. Cuatro registros mostraron hallazgos compatibles con estatus epiléptico, 2 actividad epileptiforme focal y los 5 restantes lentificación poscrítica ipsolateral a las anomalías de la TC perfusión. Conclusión: El alargamiento del tiempo al pico en una distribución cortical multilobar en ausencia de oclusión de gran vaso y con respeto de ganglios de la base ha resultado el parámetro más sensible para la diferenciación de estas entidades en nuestra serie. Consideramos que la TC cerebral multiparamétrica es una herramienta rápida, disponible y útil para el diagnóstico diferencial de síntomas neurológicos deficitarios de inicio brusco debidos a etiología comicial que son atendidos como código ictus. Keywords: Stroke mimics, Cerebral perfusion computerised tomography, Multiparametric computerised tomography, Epilepsy, Stroke, Palabras clave: Stroke mimics, Tomografía computarizada perfusión, Tomografía computarizada multiparamétrica, Epilepsia, Ictu