Osservatorio Territoriale droga e tossicodipendenze. Il fenomeno delle dipendenze sul territorio della ASL MI 2. Anno 2007 - VIII Rapporto

Report on the state of legal and illegal substances use in the territory of the Local Healthcare Service-Mi 2, Province of Milan.L\u27analisi del fenomeno delle dipendenze nel territorio della Azienda Sanitaria Locale Provincia di Milano Due rappresenta l\u27ottavo rapporto pubblicato dall\u27OTDT del Dipartimento delle Dipendenze. Come avviene da anni, le analisi e gli approfondimenti contenuti contribuiranno in modo importante a rendere questo strumento utile alla programmazione territoriale di settore e al sistema di controllo di gestione aziendale. La maggior parte delle analisi epidemiologiche e tutti gli aspetti non convenzionali ed innovativi sono stati possibili grazie alla collaborazione con il CNR di Pisa, che ringrazio per l\u27impegno personale dei suoi esperti anche al di l? dei compiti definiti. Devo segnalare con piacere l\u27ampia partecipazione di operatori delle varie Unit? Operative del Dipartimento alla riflessione e poi alla stesura del rapporto. Non voglio entrare nel merito della illustrazione dei capitoli del rapporto e mi limito ad alcune considerazioni. Il rapporto, basato sui dati 2006 con alcune importanti escursioni nel 2007, appare veramente completo. Nell\u27invitare il lettore al diretto approfondimento dei suoi contenuti, mi limito a sottolineare alcuni elementi rappresentativi dell\u27evolvere del fenomeno sul territorio. Aumentano ancora i soggetti in cura alle UO SerT per uso di cocaina: tra i nuovi utenti, questi superano oramai il 50% e sopravanzano i nuovi utenti da eroina del 20% circa. L\u27impatto dei servizi alcologici sul territorio ? sempre pi? evidente, con un progressivo incremento dell\u27utenza in carico. Queste informazioni vanno per? lette alla luce delle stime di prevalenza, condotte anche quest\u27anno, che confermano una forte presenza di consumatori problematici di alcol, eroina e cocaina sul territorio della ASL MI2 e alla luce delle indagini di popolazione condotte dal CNR, qui pubblicate in forma di confronto tra la nostra zona e le tendenze regionali e nazionali. Anche queste indagini, ricche di informazioni e suggestioni, confermano che tra la popolazione generale e giovanile i consumi di sostanze sia legali che illegali sono diffusi e preoccupanti e meritano l\u27attenzione dei programmatori di politiche sanitarie e di educazione alla salute. Il lettore potr? farsi una idea della complessit? dei fenomeni di consumo, abuso e dipendenza, e delle loro relazioni intrinseche ed esterne. L\u27analisi ? organizzata dalla valutazione delle tendenze dei fenomeni sul territorio fino agli interventi di prevenzione cura e riabilitazione. Questo continuum rappresenta la chiave per affrontare con una visione realistica il "che fare". Il rapporto illustra chiaramente quanto "si faccia" nel territorio della ASL MI2 e richiama tutti i soggetti istituzionali a concorrere alla tutela dei cittadini con problemi di abuso e dipendenza da sostanze o comportamenti additivi. L\u27Osservatorio ha raggiunto un elevato standard di servizio utile per rappresentare la base per la redazione del Piano annuale di programmazione del Dipartimento recepito ampiamente nel fondamentale atto di programmazione e coordinamento dei servizi sanitari e socio sanitari curato dalla Azienda Sanitaria Locale. L\u27ampio spazio dedicato alle "regole" regionali e alla riorganizzazione della direzione sociale della ASL giunge in un momento delicato. Mentre scrivo inizia la fase applicativa della delibera di giunta regionale n. 5509 del 10 ottobre 2007 che accelera l\u27applicazione di alcuni principi cardine della filosofia regionale per il settore e i servizi accreditati. Ebbene ai professionisti dei servizi spetta attestare, con l\u27impegno e la competenza, il sostegno alle pi? moderne prassi di lettura dei fenomeni, il supporto operativo ad avanzate procedure istituzionali e l\u27intervento preventivo e clinico. Dott. Prof. Alfio Lucchini Direttore del Dipartimento tecnico funzionale delle Dipendenz

Osservatorio territoriale droga e tossicodipendenze. Il fenomeno delle dipendenze sul territorio della ASL MI 2. Anno 2008- IX Rapporto

Report on the state of legal and illegal substances use in the territory of the Local Healthcare Service-Mi 2, Province of MilanIl report analizza il fenomeno delle dipendenze nel territorio della ASL Milano 2. La descrizione del fenomeno si sviluppa intorno all\u27analisi degli indicatori individuati dall\u27Osservatorio Europeo delle Dipendenze di Lisbona (OEDT): 1-uso di sostanze nella popolazione generale (questo indicatore va a rilevare i comportamenti nei confronti di alcol e sostanze psicoattive da parte della popolazione generale); 2-prevalenza d\u27uso problematico delle sostanze psicoattive; 3-domanda di trattamento degli utilizzatori di sostanze; 4-mortalit? degli utilizzatori di sostanze; 5-malattie infettive. Altri due importanti indicatori che si stanno sviluppando, e che vengono qui illustrati, sono l\u27analisi delle Schede di Dimissione Ospedaliera (SDO) e gli indicatori relativi alle conseguenza sociali dell\u27uso di droghe (criminalit? droga correlata). Inoltre sono state applicate diverse metodologie standard di stima sia per quantificare la quota parte sconosciuta di utilizzatori di sostanze che non afferiscono ai servizi, sia per identificarne alcune caratteristiche

"Osservatorio territoriale droga e tossicodipendenze. Il fenomeno delle dipendenze nel territorio della ASL MI 2. Anno 2009- X Rapporto"

Report on the state of legal and illegal substances use in the territory of the Local Healthcare Service-MI 2, Province of Milan.Il Report analizza il fenomeno delle dipendenze nel territorio della ASL Milano 2. La descrizione del fenomeno si sviluppa intorno all\u27analisi degli indicatori individuati dall\u27Osservatorio Europeo delle Dipendenze di Lisbona (OEDT): 1-uso di sostanze nella popolazione generale (questo indicatore va a rilevare i comportamenti nei confronti di alcol e sostanze psicoattive da parte della popolazione generale); 2-prevalenza d\u27uso problematico delle sostanze psicoattive; 3-domanda di trattamento degli utilizzatori di sostanze; 4-mortalit? degli utilizzatori di sostanze; 5-malattie infettive. Altri due importanti indicatori che si stanno sviluppando, e che vengono qui illustrati, sono l\u27analisi delle Schede di Dimissione Ospedaliera (SDO) e gli indicatori relativi alle conseguenza sociali dell\u27uso di droghe (criminalit? droga correlata). Inoltre sono state applicate diverse metodologie standard di stima sia per quantificare la quota parte sconosciuta di utilizzatori di sostanze che non afferiscono ai servizi, sia per identificarne alcune caratteristiche

Defining Chlorophyll-a Reference Conditions in European Lakes

The concept of “reference conditions” describes the benchmark against which current conditions are compared when assessing the status of water bodies. In this paper we focus on the establishment of reference conditions for European lakes according to a phytoplankton biomass indicator—the concentration of chlorophyll-a. A mostly spatial approach (selection of existing lakes with no or minor human impact) was used to set the reference conditions for chlorophyll-a values, supplemented by historical data, paleolimnological investigations and modelling. The work resulted in definition of reference conditions and the boundary between “high” and “good” status for 15 main lake types and five ecoregions of Europe: Alpine, Atlantic, Central/Baltic, Mediterranean, and Northern. Additionally, empirical models were developed for estimating site-specific reference chlorophyll-a concentrations from a set of potential predictor variables. The results were recently formulated into the EU legislation, marking the first attempt in international water policy to move from chemical quality standards to ecological quality targets

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.

Atlante ERA 2008. Schede di dimissione ospedaliera per genere e Usl

Il fenomeno della mortalità evitabile rappresenta la punta dell’iceberg della situazione dello stato di salute delle popolazioni e delle strutture sanitarie. Con l’Atlante 2008 ERA si analizzano le informazioni sanitarie tratte dalle Schede di Dimissione ospedaliera (SDO). Nella piena consapevolezza che le SDO contengano dati che non sono stati raccolti con finalità strettamente epidemiologica, ma che si inseriscono piuttosto in processi di natura amministrativo-contabile, si ritiene tuttavia che l’analisi dei ricoveri per diagnosi fornisca un quadro ampio ed articolato dell’ospedalizzazione, fenomeno di grandissimo rilievo per la Sanità Pubblica, sia per l’importanza delle patologie per le quali si ricorre a questo servizio, sia per il consistente impegno finanziario che le varie realtà territoriali della Sanità dedicano alle strutture ospedaliere. La massa dei dati analizzata è imponente: si passa dal mezzo milione circa di decessi all’anno, tra cui rintracciare le morti evitabili, ai quasi 12 milioni di SDO, relative alle ospedalizzazioni “acute”. sono infatti state escluse, per avere un’analisi su dati relativi a fenomeni omogenei, le dimissioni da strutture di lungo-degenza e riabilitazione. Una caratterizzazione forte di ERA, che lo rende uno strumento a disposizione dei livelli decisionali locali, oltre che nazionali, consiste nell’articolarsi delle sue analisi a livello territoriale fine: l’unità di riferimento è la USL. Nell’Atlante 2008 sono state prese in considerazione le USL di residenza delle persone ricoverate piuttosto che quelle in cui ricadono le strutture in cui ci si ricovera; questa scelta consente di analizzare le caratteristiche di ospedalizzazione delle varie popolazioni – la cui consistenza e caratterizzazione demografica è nota – a prescindere dalla localizzazione del luogo di cura, evitando quindi di inserire un elemento di confondimento. Per dare un’idea dell’importanza quantitativa del fenomeno ospedalizzazione, al di là del numero complessivo dei ricoveri, citiamo un solo dato: nel 2005 (anno a cui si riferiscono i dati più recenti disponibili) sono state registrate 53,2 milioni di giornate di degenza ordinaria per acuti nelle diverse strutture ospedaliere del Servizio Sanitario Nazionale. Considerando che la popolazione residente di quell’anno è di 58,3 milioni di persone, ne deriva che, nel 2005, ogni italiano ha in media trascorso quasi un giorno in degenza ordinaria ospedaliera, per l’esattezza 21,9 ore. Un’altra caratterizzazione di ERA, riproposta nell’Atlante 2008, è la selezione, tra i moltissimi calcolati, di un numero limitato di indicatori da presentare e di un unico indicatore per la consueta classifica che mette a confronto le 166 realtà territoriali. Corre l’obbligo di puntualizzare anche per l’Atlante 2008 che la classifica è svolta per USL (e non per ASL) e non implica alcun giudizio di valore sulle strutture che nelle USL operano; peraltro, nel nuovo Atlante, come detto, sono classificate le USL di residenza delle/i pazienti. Scopo della classifica è quello di disporre ordinatamente i dati relativi ai vari territori, per evidenziare situazioni meritevoli di attenzione ed ulteriore approfondimento. Nel caso della mortalità evitabile, per patologie per le quali sono note le azioni di contrasto efficaci (si pensi alle campagne contro il fumo, o a favore di screening) l’indicazione di ERA è piuttosto immediata. Quando si ragiona sulle SDO, invece, si deve tener presente che un maggior “rischio” di ospedalizzazione in un certo territorio è dovuto ad una molteplicità di fattori, che comprendono sia uno stato di salute della popolazione mediamente compromesso che richiede – correttamente – molti ricoveri ospedalieri, che un uso massiccio del ricorso all’ospedalizzazione anche per patologie più lievi, in mancanza di altre strutture sanitarie o anche, indirettamente, per inappropriatezza delle indicazioni di ricovero. In sintesi, la missione che l’Atlante ERA 2008 si prefigge è presentare in modo piano e agevolmente fruibile un confronto tra le varie aree del Paese per contribuisca a comprendere su basi scientificamente fondate dove si osservano le situazioni di accentuata positività o criticità, su cui concentrare l’attenzione sia dal punto di vista dello stato di salute che degli aspetti organizzativi. Per rendere ancora più fruibile l’informazione presentata, nell’Atlante 2008 è stato particolarmente curato l’aspetto grafico, con l’introduzione di un’efficace rappresentazione colorimetrica nelle mappe, che mostra al primo sguardo la caratterizzazione dei vari territori. Piace concludere sottolineando come con questo Atlante prosegua il progetto di proficua collaborazione interdisciplinare ed interistituzionale che va sotto il nome di ERA, che ha come fine contribuire, quale strumento di conoscenza orientato al supporto delle decisioni di politica sanitaria, al miglioramento della salute delle cittadine e dei cittadini italiani, vero “core-business” del Servizio Sanitario

Renal involvement in sarcoidosis: histological patterns and prognosis, an Italian survey

Granulomatous interstitial nephritis in sarcoidosis (sGIN) is generally clinically silent, but in <1% causes acute kidney injury (AKI)