Vitamin D receptor expression is associated with improved overall survival in human glioblastoma multiforme

Vitamin D and its analogs have been shown to display anti-proliferative effects in a wide variety of cancer types including glioblastoma multiforme (GBM). These anticancer effects are mediated by its active metabolite, 1α, 25-dihydroxyvitamin D3 (calcitriol) acting mainly through vitamin D receptor (VDR) signaling. In addition to its involvement in calcitriol action, VDR has also been demonstrated to be useful as a prognostic factor for some types of cancer. However, to our knowledge, there are no studies evaluating the expression of VDR protein and its association with outcome in gliomas. Therefore, we investigated VDR expression by using immunohistochemical analysis in human glioma tissue microarrays, and analyzed the association between VDR expression and clinico-pathological parameters. We further investigated the effects of genetic and pharmacologic modulation of VDR on survival and migration of glioma cell lines. Our data demonstrate that VDR is increased in tumor tissues when compared with VDR in non-malignant brains, and that VDR expression is associated with an improved outcome in patients with GBM. We also show that both genetic and pharmacologic modulation of VDR modulates GBM cellular migration and survival and that VDR is necessary for calcitriol-mediated effects on migration. Altogether these results provide some limited evidence supporting a role for VDR in glioma progression.Fil: Salomón, Débora Gisele. Consejo Nacional de Investigaciones Cienti­ficas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Bahi­a Blanca. Instituto de Investigaciones Bioquimicas Bahi­a Blanca (i); ArgentinaFil: Fermento, María Eugenia. Consejo Nacional de Investigaciones Cienti­ficas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Bahi­a Blanca. Instituto de Investigaciones Bioquimicas Bahi­a Blanca (i); ArgentinaFil: Gandini, Norberto Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Bahi­a Blanca. Instituto de Investigaciones Bioquimicas Bahi­a Blanca (i); ArgentinaFil: Ferronato, María Julia. Consejo Nacional de Investigaciones Cienti­ficas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Bahi­a Blanca. Instituto de Investigaciones Bioquimicas Bahi­a Blanca (i); ArgentinaFil: Arevalo, Julian. Hospital Municipal General de Agudos Doctor José Penna; ArgentinaFil: Blasco, J.. Hospital Int. Gral. de Agudos Dr. Jose Penna. Servicio de Patologia; ArgentinaFil: Andrés, Nancy Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Cienti­ficas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Bahi­a Blanca. Instituto de Investigaciones Bioquimicas Bahi­a Blanca (i); ArgentinaFil: Zenklusen, Jean C.. National Institutes of Health. National Cancer Institute; Estados UnidosFil: Curino, Alejandro Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Cienti­ficas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Bahi­a Blanca. Instituto de Investigaciones Bioquimicas Bahi­a Blanca (i); ArgentinaFil: Facchinetti, Maria Marta. Consejo Nacional de Investigaciones Cienti­ficas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Bahi­a Blanca. Instituto de Investigaciones Bioquimicas Bahi­a Blanca (i); Argentin

Obesity status and obesity-associated gut dysbiosis effects on hypothalamic structural covariance

[Background]: Functional connectivity alterations in the lateral and medial hypothalamic networks have been associated with the development and maintenance of obesity, but the possible impact on the structural properties of these networks remains largely unexplored. Also, obesity-related gut dysbiosis may delineate specific hypothalamic alterations within obese conditions. We aim to assess the effects of obesity, and obesity and gut-dysbiosis on the structural covariance differences in hypothalamic networks, executive functioning, and depressive symptoms.[Methods]: Medial (MH) and lateral (LH) hypothalamic structural covariance alterations were identified in 57 subjects with obesity compared to 47 subjects without obesity. Gut dysbiosis in the subjects with obesity was defined by the presence of high (n = 28) and low (n = 29) values in a BMI-associated microbial signature, and posthoc comparisons between these groups were used as a proxy to explore the role of obesity-related gut dysbiosis on the hypothalamic measurements, executive function, and depressive symptoms.[Results]: Structural covariance alterations between the MH and the striatum, lateral prefrontal, cingulate, insula, and temporal cortices are congruent with previously functional connectivity disruptions in obesity conditions. MH structural covariance decreases encompassed postcentral parietal cortices in the subjects with obesity and gut-dysbiosis, but increases with subcortical nuclei involved in the coding food-related hedonic information in the subjects with obesity without gut-dysbiosis. Alterations for the structural covariance of the LH in the subjects with obesity and gut-dysbiosis encompassed increases with frontolimbic networks, but decreases with the lateral orbitofrontal cortex in the subjects with obesity without gut-dysbiosis. Subjects with obesity and gut dysbiosis showed higher executive dysfunction and depressive symptoms.[Conclusions]: Obesity-related gut dysbiosis is linked to specific structural covariance alterations in hypothalamic networks relevant to the integration of somatic-visceral information, and emotion regulation.This study has been funded by the Project Grant IRONMET (PI15/01934) from the ISCIII, and the Project ThinkGut (EFA345/19) 65% co-financed by the European Regional Development Fund (ERDF) through the Interreg V-A Spain-France-Andorra program (POCTEFA 2014–2020) (JM Fernández-Real). Partial support was also obtained by the Ministerio de Economia y Competitividad, Spain, reference MTM2015-64465-C2-1-R (ML Calle). O Contreras-Rodriguez is funded by a “PERIS” postdoctoral fellowship (SLT006/17/00236) from the Health Department of the Catalan Government and by a “Miguel Servet” contract (CP20/00165) from the ISCIII. M Arnoriaga-Rodríguez is funded by a predoctoral Rio Hortega contract (CM19/00190) co-funded by European Social Fund “Investigating in your future” from the ISCIII.Peer reviewe

Analysis of monitoring programmes and their suitability for ecotoxicological risk assessment in four Spanish basins

Data from four Spanish basin management authorities were analysed. Chemical and biological data from four Spanish basin management authorities were analysed, focusing on three consecutive years. Aims were to i) determine the chemicals most likely responsible for the environmental toxicological risk in the four Spanish basins and ii) investigate the relationships between toxicological risk and biological status in these catchments. The toxicological risk of chemicals was evaluated using the toxic unit (TU) concept. With these data we considered if the potential risk properly reflects the risk to the community or, alternatively, if new criteria should be developed to improve risk assessment. Data study revealed inadequacies in processing and monitoring that should be improved (e.g., site coincidence for chemical and biological sampling). Analysis of the chemical data revealed high potential toxicological risk in the majority of sampling points, to which metals were the main contributors to this risk. However, clear relationships between biological quality and chemical risk were found only in one river. Further investigation of metal toxicity may be necessary, and future analyses are necessary to accurately estimate the risk to the environment.The present work was funded by the Spanish Ministry of Economics and Competitiveness through the Consolider-Ingenio 2010 Program (project Scarce CSD2009-00065). The authors would like to acknowledge the Confederacion Hidrografica del Ebro (C. Duran and V. Sanchez-Tello), Confederacion Hidrografica del Guadalquivir (V. Cifuentes), Agenda Andaluza del Agua, Agenda Catalana de l'Aigua (A Munne, L Tirapu) and Confederacion Hidrografica del Jucar (MA Pinon) which kindly provided the monitoring data. Nuria De Castro-Catala holds a predoctoral grant from the University of Barcelona. We would like to thank two anonymous reviewers for their suggestions which have improved this manuscript.López Doval, JC.; De Castro Catala, N.; Andrés Doménech, I.; Blasco, J.; Ginebreda, A.; Muñoz, I. (2012). Analysis of monitoring programmes and their suitability for ecotoxicological risk assessment in four Spanish basins. Science of the Total Environment. 440:194-203. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2012.07.035S19420344

State recognition for ‘contested languages’: a comparative study of Sardinian and Asturian, 1992–2010

While the idea of a named language as a separate and discrete identity is a political and social construct, in the cases of Sardinian and Asturian doubts over their respective ‘languageness’ have real material consequences, particularly in relation to language policy decisions at the state level. The Asturian example highlights how its lack of official status means that it is either ignored or subjected to repeated challenges to its status as a language variety deserving of recognition and support, reflecting how ‘official language’ in the Spanish context is often understood in practice as synonymous with the theoretically broader category of ‘language’. In contrast, the recent state recognition of Sardinian speakers as a linguistic minority in Italy (Law 482/1999) illustrates how legal recognition served to overcome existing obstacles to the implementation of regional language policy measures. At the same time, the limited subsequent effects of this Law, particularly in the sphere of education, are a reminder of the shortcomings of top-down policies which fail to engage with the local language practices and attitudes of the communities of speakers recognized. The contrastive focus of this article thus acknowledges the continued material consequences of top-down language classification, while highlighting its inadequacies as a language policy mechanism which reinforces artificial distinctions between speech varieties and speakers deserving of recognition

Plant chemicals and the sexual behavior of male tephritid fruit flies

Plant compounds affect insects in many different ways. In addition to being a food source, plants also contain secondary metabolites that may have positive and negative impacts on insects. The influence of these compounds on sexual behavior, in particular, has been the focus of many recent studies. Here, we review the existing literature on the effects of plant compounds on the sexual behavior of tephritid fruit fly males. We put special focus on polyphagous species whose males congregate in leks, where females exert strong mate selection. We first summarize the main findings related to plant compounds that increase male signaling behavior and attraction of females and consequently increase mating frequency, a phenomenon that has been recorded mainly for species of Anastrepha and Ceratitis. In other tephritid species, males are attracted to phenylpropanoids produced by plants (such as methyl eugenol or raspberry ketone) that, upon encounter, are consumed and sequestered by males. These compounds, or metabolic derivatives, which normally have negligible nutritional value, are included in the pheromone and also confer advantages in a sexual context: enhanced female attraction and improved male mating success. These phenomena have been reported for several Bactrocera species as well as for Zeugodacus cucurbitae. Because many tephritid species are serious pests, the effect of plant compounds on male behavior has been explored for potential incorporation into control strategies such as the sterile insect technique (SIT). We conclude noting several factors, such as age and nutrition during larval and adult stage, that modulate the effect of plant compounds on male mating behavior as well as some prominent gaps that preclude a thorough understanding of the plant-mediated enhancement of male sexual performance and hence limit our ability to effectively utilize phytochemicals in pest control strategies.Instituto de GenéticaFil: Segura, Diego Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Genética. Laboratorio de Genética de Insectos de Importancia Económica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Belliard, Silvina A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Genética. Laboratorio de Genética de Insectos de Importancia Económica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Vera, María Teresa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Agronomía y Zootecnia; ArgentinaFil: Bachmann, Guillermo Enrique. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Genética. Laboratorio de Genética de Insectos de Importancia Económica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ruiz, María Josefina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Agronomía y Zootecnia; ArgentinaFil: Jofre-Barud, Flavia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Fernández, Patricia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Delta del Paraná; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Lopez, M. Liza. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Shelly, Todd E. United States Department of Agriculture. Animal and Plant Health Inspection Service; Estados Unido

Reducing the environmental impact of surgery on a global scale: systematic review and co-prioritization with healthcare workers in 132 countries

Background Healthcare cannot achieve net-zero carbon without addressing operating theatres. The aim of this study was to prioritize feasible interventions to reduce the environmental impact of operating theatres. Methods This study adopted a four-phase Delphi consensus co-prioritization methodology. In phase 1, a systematic review of published interventions and global consultation of perioperative healthcare professionals were used to longlist interventions. In phase 2, iterative thematic analysis consolidated comparable interventions into a shortlist. In phase 3, the shortlist was co-prioritized based on patient and clinician views on acceptability, feasibility, and safety. In phase 4, ranked lists of interventions were presented by their relevance to high-income countries and low–middle-income countries. Results In phase 1, 43 interventions were identified, which had low uptake in practice according to 3042 professionals globally. In phase 2, a shortlist of 15 intervention domains was generated. In phase 3, interventions were deemed acceptable for more than 90 per cent of patients except for reducing general anaesthesia (84 per cent) and re-sterilization of ‘single-use’ consumables (86 per cent). In phase 4, the top three shortlisted interventions for high-income countries were: introducing recycling; reducing use of anaesthetic gases; and appropriate clinical waste processing. In phase 4, the top three shortlisted interventions for low–middle-income countries were: introducing reusable surgical devices; reducing use of consumables; and reducing the use of general anaesthesia. Conclusion This is a step toward environmentally sustainable operating environments with actionable interventions applicable to both high– and low–middle–income countries

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.

Reducing the environmental impact of surgery on a global scale: systematic review and co-prioritization with healthcare workers in 132 countries

Abstract Background Healthcare cannot achieve net-zero carbon without addressing operating theatres. The aim of this study was to prioritize feasible interventions to reduce the environmental impact of operating theatres. Methods This study adopted a four-phase Delphi consensus co-prioritization methodology. In phase 1, a systematic review of published interventions and global consultation of perioperative healthcare professionals were used to longlist interventions. In phase 2, iterative thematic analysis consolidated comparable interventions into a shortlist. In phase 3, the shortlist was co-prioritized based on patient and clinician views on acceptability, feasibility, and safety. In phase 4, ranked lists of interventions were presented by their relevance to high-income countries and low–middle-income countries. Results In phase 1, 43 interventions were identified, which had low uptake in practice according to 3042 professionals globally. In phase 2, a shortlist of 15 intervention domains was generated. In phase 3, interventions were deemed acceptable for more than 90 per cent of patients except for reducing general anaesthesia (84 per cent) and re-sterilization of ‘single-use’ consumables (86 per cent). In phase 4, the top three shortlisted interventions for high-income countries were: introducing recycling; reducing use of anaesthetic gases; and appropriate clinical waste processing. In phase 4, the top three shortlisted interventions for low–middle-income countries were: introducing reusable surgical devices; reducing use of consumables; and reducing the use of general anaesthesia. Conclusion This is a step toward environmentally sustainable operating environments with actionable interventions applicable to both high– and low–middle–income countries

Field trip: palaeozoic echinoderms from Northern Spain

Field trip del congreso: Progress in echinoderm paleobiology (PEP´15)Spain contains some of the most extensive and fossiliferous Palaeozoic outcrops in Europe, including echinoderm faunas that are internationally significant in terms of systematics, palaeoecology and palaeobiogeography. This field trip will review some of the most remarkable Palaeozoic localities in North Spain. It will be divided into two different but related geological and geographical areas, the Cantabrian Zone in northern Spain and its southeastern prolongation, known as the Iberian Chains (Fig. 1). Palaeozoic echinoderms have been known from northern Spain since De Verneuil (1850) who described the Devonian crinoid Pradocrinus baylii. Ten years later, Prado et al. (1860), reported the first Cambrian echinoderm, Trochocystites bohemicus ?, n. sp. (sic!), on the southern slope of the Cantabrian Mountains between Sabero and Boñar (León). Since then, numerous echinoderms have been described from the Cambrian of Spain, and some of the most important contributions include the works of Friedrich (1993) and Sdzuy (1993), who provided the most comprehensive work to date on cinctan systematics and stratigraphic distribution. In addition, the Spanish palaeontologist Prof. Bermudo Meléndez published a series of papers on Ordovician echinoderms from northern Spain (Meléndez, 1942–44, 1952, 1959; Meléndez and Hevia, 1947). The knowledge of Ordovician faunas was greatly improved by his work in collaboration with Jean Jacques Chauvel and Jean Le Menn (Chauvel et al. 1975), and more recently by Gutiérrez Marco et al. (1996a), who has collaborated with us in the preparation of this field guide.This is a contribution to the projects CGL2012-39471, CGL2013-48877 and CGL2011-24775 of the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness. JW was supported by a Research Opportunity Award to NSF Grant DEB- 1036260 through the University of Tennessee. This is a contribution to IGCP 596. SZ was funded by a Ramón y Cajal Grant (RYC-2012-10576).Peer reviewe