Intervención desde Terapia Ocupacional en un caso clínico de adulto con Síndrome de Down para la mejora del desempeño y autonomía a través de la gimnasia rítmica adaptada

El síndrome de Down se considera una alteración congénita ligada a latriplicación total o parcial del cromosoma 21, que origina discapacidadintelectual, retraso de crecimiento y produce determinadas anomalías físicas.Esto repercute en el funcionamiento ocupacional, social y personal,ocasionando problemas de desempeño en la vida cotidiana.La finalidad de este trabajo es identificar las limitaciones del desempeño quese producen en un adulto con síndrome de Down, con el objetivo de elaboraruna intervención de Terapia Ocupacional. Esta se llevará a cabo a través deentrenamientos pautados de gimnasia rítmica adaptada, la cual permita eldesarrollo de las habilidades necesarias para el incremento de su desempeñoy autonomía.El deporte adaptado es una actividad físico-deportiva con una serie decaracterísticas, entre ellas la adaptación de las reglas deportivas, y cuyoobjetivo principal es mejorar la calidad de vida, además de la inclusión en lasociedad. Por ello se ha decido usarlo como método de intervención.El trabajo se enmarca dentro del Modelo de Ocupación Humana, que aparecereflejado en su transcurso a través de los métodos de evaluación ytratamiento, enfocándose en las necesidades específicas que tiene la personapara el incremento de la participación y autonomía en las actividades de lavida diaria.Para ello se plantean cinco evaluaciones y una intervención la cual consta deseis sesiones a través de las que se obtienen unos resultados hipotéticos quecumplimentan los objetivos específicos del caso clínico.<br /

Incidence, hospitalization, mortality and risk factors of COVID-19 in long-term care residential homes for patients with chronic mental illness

Long-term care residential homes (LTCRH) for patients with chronic mental illness have suffered the enormous impact of COVID-19. This study aimed to estimate incidence, hospitalization, mortality, and risk factors of COVID-19 to prevent future epidemics. From March 2020 to January 2021 and before vaccination anti-SARS-CoV-2 begins, cumulate incidence rate (CIR), hospitalization rate (HR), mortality rate (MR), and risk factors of COVID-19 in the 11 LTCRH of two Health Departments of Castellon (Spain) were studied by epidemiological surveillance and an ecological design. Laboratory tests confirmed COVID-19 cases, and multilevel Poisson regression models were employed. All LTCRH participated and comprised 346 residents and 482 staff. Residents had a mean age of 47 years, 40% women, and suffered 75 cases of COVID-19 (CIR = 21.7%), five hospitalizations (HR = 1.4%), and two deaths (MR = 0.6%) with 2.5% fatality-case. Staff suffered 74 cases of the disease (CIR = 15.4%), one hospitalization (HR = 0.2%), and no deaths were reported. Risk factors associated with COVID-19 incidence in residents were private ownership, severe disability, residents be younger, CIR in municipalities where LTCRH was located, CIR in staff, and older age of the facilities. Conclusion: COVID-19 incidence could be prevented by improving infection control in residents and staff and modernizing facilities with increased public ownership

SARS-CoV-2 Delta-variant breakthrough infections in nursing home residents at midterm after Comirnaty® COVID-19 vaccination

Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS‐CoV‐2) Delta variant break-through infections in nursing home residents following vaccination with Comirnaty®COVID‐19 vaccine were characterized. In total, 201 participants (median age, 87 years;range, 64–100; 133 female) from two nursing homes in the Valencian community (Spain)were included. SARS‐CoV‐2‐Spike (S) antibody responses were determined by a lateralflow immunocromatography (LFIC) assay and by quantitative electrochemiluminescentassay in LFIC‐negative participants. SARS‐CoV‐2‐S‐IFNγT cells were enumerated by flowcytometry in 10 participants. Nasopharyngeal SARS‐CoV‐2 RNA loads were quantified byreal‐time polymerase chain reaction assays. Vaccine breakthrough COVID‐19 due to theDelta variant occurred in 39 residents (median age, 87 years; range, 69–96; 31 female) ata median of 6.5 months after vaccination (nine requiring hospitalization). Breakthroughinfections occurred at a higher rate(p< 0.0001) in residents who had not been previouslyinfected with SARS‐CoV‐2 (naïve) (33/108; 18%) than in those with prior diagnosis ofSARS‐CoV‐2 infection (experienced) (6/93; 6.4%), and were more likely (p< 0.0001) todevelop in residents who tested negative by LFIC (20/49) at 3 months after vaccinationas compared to their LFIC‐positive counterparts (19/142). Among LFIC‐negativeresidents, a trend towards lower plasma anti‐RBD antibody levels was noticed in thosedeveloping breakthrough infection (p=0.16).SARS‐CoV‐2 RNA loads in nasopharyngealspecimens were lower in SARS‐CoV‐2‐experienced residents (p< 0.001) and in thosetesting positive by LFIC (p=0.13). The frequency of SARS‐CoV‐2‐S‐reactive T cells at3monthswassimilarinLFIC‐negative residents with (n=7) or without (n=3)breakthrough infection. Prior history of SARS‐CoV‐2 infection and detection ofS‐reactive antibodies by LFIC at 3 months is associated with a lower risk of Delta‐variant breakthrough infection in nursing home residents at midterm after Comirnaty®COVID‐19 vaccination.We are grateful to the Vice‐presidency and Ministry of Equality andInclusive Policies of the Valencia Community, the Corporate Associationof Residences and Services for People with Dependency of the ValencianCommunity (AERTE), the Valencia Health System nursing homedepartmental committees, and the staff and residents of the participantnursing homes for their collaboration in developing the ProVaVacprogram. We would also like to thank Ana Berenguer, General Directorof Analysis and Public Policies of the Presidency of the Generalitat.Ignacio Torres (Río Hortega Contract; CM20/00090) and Eliseo Albert(Juan Rodés Contract; JR20/00011) hold contracts funded by the HealthInstitute Carlos III (co‐financed by the European Regional DevelopmentFund, ERDF/FEDER). This study received no public or private funds.Peer reviewe

Plan de Acción en España para la erradicación de la poliomelitis: Vigilancia de la Parálisis Flácida Aguda y Vigilancia de Enterovirus en España. Informe 2020

Centro Nacional de Epidemiología y Centro Nacional de Microbiología. ISCIII. Plan de acción en España para la Erradicación de la Poliomielitis. Vigilancia de la Parálisis Flácida Aguda y Vigilancia de Enterovirus en España, Informe año 2020. Madrid, 5 de noviembre de 2021.[ES] En España la situación libre de polio se monitoriza con la vigilancia de Parálisis Flácida Aguda (PFA) en niños menores de 15 años, como recomienda la Organización Mundial de la Salud (OMS). La vigilancia la realizan los servicios de vigilancia autonómicos y la red de laboratorios de PFA y a nivel nacional se coordina en el Centro Nacional de Epidemiología (CNE, ISCIII) y en el Laboratorio de Poliovirus del Centro Nacional de Microbiología (CNM, ISCIII). En el año 2020 en España no hubo casos de poliomielitis. Se notificaron 0,17 casos de PFA por 100.000 niños menores de 15 años, por debajo del objetivo de sensibilidad establecido por la OMS de un caso de PFA al año por cada 100.000 menores de 15 años. Solamente se detectaron enterovirus no-polio (EVNP) en las muestras de dos casos (EV-D68 y EV-B, respectivamente). En España también se realiza la vigilancia de EVNP en otros síndromes neurológicos para complementar el sistema de vigilancia de PFA. En las muestras investigadas en 2020 no se identificó ningún poliovirus y los EVNP más frecuentemente identificados fueron E-18, CV-A6 y E-21. Mientras haya circulación de poliovirus en el mundo hay que mantener activos los sistemas de vigilancia para detectar a tiempo cualquier importación de poliovirus. [EN] Spain monitors its polio-free status by conducting surveillance for cases of acute flaccid paralysis (AFP) in children less than 15 years of age, as recommended by the World Health Organization (WHO). The AFP surveillance is performed by the 19 Regional Epidemiological Surveillance Units and the AFP Surveillance Laboratory Network, coordinated at national level by the National Centre for Epidemiology (CNE. ISCIII) and the National Poliovirus Laboratory at Nacional Center of Microbiology (CNM. ISCIII) respectively. In 2020, no cases of poliomyelitis were reported from clinical surveillance; Spain reported 0.17 non-polio AFP cases per 100,000 children, below the WHO's performance criterion for a sensitive surveillance system (1 non-polio AFP cases per 100,000 children). The non-polio enteroviruses EV-D68, EV-B were identified from clinical specimens collected from AFP cases. Spain also performs enterovirus surveillance to complement the clinical system In 2020, non poliovirus were identified; The non-polioviruses E-18, CV-A6 y E-21 were the most frequently identified serotypes. As long as poliovirus is circulating in the world, surveillance systems must remain active to detect any importation of poliovirus in a timely manner.1. Resumen. 2. Introducción. 3. Resultados de la vigilancia de Parálisis Flácida Aguda (PFA) en España, 2020. 4. Resultados de la vigilancia de enterovirus, España 2020. 5. Resultados de la vigilancia medioambiental de poliovirus. España, 2020. 6. Sistema de Información Microbiológica (SIM). Meningitis por enterovirus. Tendencia. 7. Conclusiones.N

Annual Epidemiological Report: Acute Flaccid Paralysis Surveillance and Enterovirus Surveillance, Spain, 2019

Centro Nacional de Epidemiología y Centro Nacional de Microbiología. ISCIII. Plan de acción en España para la Erradicación de la Poliomielitis. Vigilancia de la Parálisis Flácida Aguda y Vigilancia de Enterovirus en España, año 2019. Madrid, 1 julio 2020.[ES]Los resultados de la vigilancia de parálisis flácida aguda (PFA) y de la vigilancia de enterovirus (EV) muestran que en España en el año 2019 no hubo casos de poliomielitis ni circulación de poliovirus. La sensibilidad del sistema está por debajo del objetivo establecido por la OMS–Europa de 1 caso de PFA al año por cada 100.000 menores de 15 años, al situarse en 0,55/104 hab (0,58/104 <15años en 2018 ). Sin embargo, su estudio una vez detectados es adecuado. El índice de vigilancia, que sintetiza la sensibilidad del sistema de vigilancia y su estudio en laboratorio, fue de 0,28, similar a otros años. Gracias a la vigilancia de EV se detectó un PV derivado de vacuna (PVDV) en un paciente excretor inmunodeprimido; además se hallaron diferentes EV-no polio, los serotipos identificados fundamentalmente fueron E-7, E-30, E-11, CV-A6 y E-13. En 2019 la OMS declaró la eliminación del PV salvaje tipo 3(PVS3) a nivel mundial, aunque resulta preocupante el aumento en la detección de PVS1 y PVDVc 2 tanto en muestras humanas como medioambientales. La Evaluación de la Comisión Regional de Certificación clasifica a España en 2018 como de riesgo bajo de transmisión de poliovirus. En Europa hay tres países con riesgo alto, debido fundamentalmente a la baja inmunidad de su población. Hay que mantener los sistemas ya establecidos de vigilancia de la circulación de EV -polio y no polio- (vigilancia de PFA, meningitis víricas y EV), de manera que permitan detectar a tiempo la circulación inesperada de un poliovirus o de otro tipo de EV clínicamente relevante. [EN]The results of acute flaccid paralysis (AFP) and enterovirus (EV) surveillance show that there were no cases of polio or poliovirus circulation in Spain in 2019. The sensitivity of the system is below the target set by WHO-Europe of 1 case of AFP per year per 100,000 children under 15 years, at 0.55/104 inhab (0.58/104 <15 years in 2018 ). However, their study once detected is adequate. The surveillance index, which synthesizes the sensitivity of the surveillance system and its laboratory study, was 0.28, similar to other years. Thanks to the surveillance of EV, a vaccine derived PV (PVDV) was detected in an immunosuppressed excretory patient; in addition, different non-polio-EV were found. The serotypes identified were mainly E-7, E-30, E-11, CV-A6 and E-13. In 2019 the WHO declared the elimination of wild PV type 3 (PVS3) worldwide, although the increase in detection of PVS1 and cVP2 in both human and environmental samples is of concern. The evaluation of the Regional Certification Commission classifies Spain in 2019 as having a low risk of poliovirus transmission. In Europe there are three countries at high risk, mainly due to the low immunity of their population. The already established systems for surveillance of the circulation of EV-polio and non-polio- (surveillance of AFP, viral meningitis and EV) must be maintained, so that the unexpected circulation of a poliovirus or other clinically relevant EV can be detected in time.N

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.

Lifestyle Factors in Myopic Spanish Children

Background: Childhood myopia represents a global concern with increasing prevalence in recent decades. Lifestyle factors significantly impact myopia. Aim: To evaluate lifestyle factors in myopic children from a metropolitan area in Europe. Methods: This was a descriptive study including myopic subjects aged 4–18 years. Patient demographic and clinical data were collected, including cycloplegic refraction in spherical equivalent refraction (SER) and axial length (AL). In addition, a questionnaire on lifestyle factors was conducted between September 2022 and April 2023. Results: A total of 321 myopic children were included, aged 10.72 ± 3.05 years, of whom 51.4% were boys, with SER −2.25 ± 1.9 D and AL 24.54 ± 0.98 mm. The mean age of myopia onset was 7.69 ± 3.05 years. A total of 59.8% had family history of myopia. Those children who had 2 h/day, SER: −2.50 ±1.88 D (p = 0.009). Children who spent 2 h/day (SER: −1.75 ± 1.83 vs. SER: −2.75 ± 1.82, respectively, p = 0.03). However, no significant association was observed between SER and AL and time spent outdoors nor between SER and AL and academic performance (p > 0.05). Conclusions: Screen time and near-work time appear to be lifestyle factors related to myopia

RECL 197 - 3-Jul-83

Acute flaccid paralysis (AFP) surveillance is key for global polio eradication. It allows detecting poliovirus (PV) reintroductions from endemic countries. This study describes AFP surveillance in Spain from 1998 to 2015. During this time, 678 AFP cases were reported to the Spanish National Surveillance Network. The mean notification rate was 0.58 AFP cases/100,000 population under 15 years old (range: 0.45/100,000-0.78/100,000). Two periods (P) are described: P1 (1998-2006) with the AFP notification rate ranging from 0.66/100,000 to 0.78/100,000, peaking in 2001 (0.84/100,000); and P2 (2007-2015) when the AFP rate ranged from 0.43/100,000 to 0.57/100,000, with the lowest rate in 2009 (0.31/100,000). No poliomyelitis cases were caused by wild PV infections, although two Sabin-like PVs and one imported vaccine-derived PV-2 were detected. Overall, 23 (3.4%) cases met the hot case definition. Most cases were clinically diagnosed with Guillain-Barré syndrome (76.9%; 504/655). The adequate stool collection rate ranged from 33.3% (7/21) to 72.5% (29/40). The annual proportion of AFP cases with non-polio enterovirus findings varied widely across the study period. AFP surveillance with laboratory testing for non-polio enteroviruses must be maintained and enhanced both to monitor polio eradication and to establish sensitive surveillance for prompt detection of other enteroviruses causing serious symptoms.We sincerely thank Odorina Tello, María Victoria Martínez de Aragón and Gloria Trallero for their valuable contributions to the implementation and development of the National Action Plan Aimed at the Achievement of the Certificate of Polio Eradication, and especially for coordinating the Acute Flaccid Paralysis Surveillance System and the Enterovirus Laboratory Networks in Spain.S

Acute flaccid paralysis (AFP) surveillance: challenges and opportunities from 18 years' experience, Spain, 1998 to 2015

Acute flaccid paralysis (AFP) surveillance is key for global polio eradication. It allows detecting poliovirus (PV) reintroductions from endemic countries. This study describes AFP surveillance in Spain from 1998 to 2015. During this time, 678 AFP cases were reported to the Spanish National Surveillance Network. The mean notification rate was 0.58 AFP cases/100,000 population under 15 years old (range: 0.45/100,000-0.78/100,000). Two periods (P) are described: P1 (1998-2006) with the AFP notification rate ranging from 0.66/100,000 to 0.78/100,000, peaking in 2001 (0.84/100,000); and P2 (2007-2015) when the AFP rate ranged from 0.43/100,000 to 0.57/100,000, with the lowest rate in 2009 (0.31/100,000). No poliomyelitis cases were caused by wild PV infections, although two Sabin-like PVs and one imported vaccine-derived PV-2 were detected. Overall, 23 (3.4%) cases met the hot case definition. Most cases were clinically diagnosed with Guillain-Barré syndrome (76.9%; 504/655). The adequate stool collection rate ranged from 33.3% (7/21) to 72.5% (29/40). The annual proportion of AFP cases with non-polio enterovirus findings varied widely across the study period. AFP surveillance with laboratory testing for non-polio enteroviruses must be maintained and enhanced both to monitor polio eradication and to establish sensitive surveillance for prompt detection of other enteroviruses causing serious symptoms