Impact of COVID-19 on cardiovascular testing in the United States versus the rest of the world

Objectives: This study sought to quantify and compare the decline in volumes of cardiovascular procedures between the United States and non-US institutions during the early phase of the coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic. Background: The COVID-19 pandemic has disrupted the care of many non-COVID-19 illnesses. Reductions in diagnostic cardiovascular testing around the world have led to concerns over the implications of reduced testing for cardiovascular disease (CVD) morbidity and mortality. Methods: Data were submitted to the INCAPS-COVID (International Atomic Energy Agency Non-Invasive Cardiology Protocols Study of COVID-19), a multinational registry comprising 909 institutions in 108 countries (including 155 facilities in 40 U.S. states), assessing the impact of the COVID-19 pandemic on volumes of diagnostic cardiovascular procedures. Data were obtained for April 2020 and compared with volumes of baseline procedures from March 2019. We compared laboratory characteristics, practices, and procedure volumes between U.S. and non-U.S. facilities and between U.S. geographic regions and identified factors associated with volume reduction in the United States. Results: Reductions in the volumes of procedures in the United States were similar to those in non-U.S. facilities (68% vs. 63%, respectively; p = 0.237), although U.S. facilities reported greater reductions in invasive coronary angiography (69% vs. 53%, respectively; p < 0.001). Significantly more U.S. facilities reported increased use of telehealth and patient screening measures than non-U.S. facilities, such as temperature checks, symptom screenings, and COVID-19 testing. Reductions in volumes of procedures differed between U.S. regions, with larger declines observed in the Northeast (76%) and Midwest (74%) than in the South (62%) and West (44%). Prevalence of COVID-19, staff redeployments, outpatient centers, and urban centers were associated with greater reductions in volume in U.S. facilities in a multivariable analysis. Conclusions: We observed marked reductions in U.S. cardiovascular testing in the early phase of the pandemic and significant variability between U.S. regions. The association between reductions of volumes and COVID-19 prevalence in the United States highlighted the need for proactive efforts to maintain access to cardiovascular testing in areas most affected by outbreaks of COVID-19 infection

Innovación, desarrollo tecnológico y gestión : una construcción desde la investigación

Libro que compila investigaciones de carácter aplicadas y descriptivas en materia de innovación y desarrollo tecnológico, gestión organizacional y empresarial orientada a productividad, rentabilidad, competitividad y sostenibilidadBook that compiles researches of applied and descriptive character in the matter of innovation and technological development, organizational and business management oriented to productivity, profitability, competitiveness and sustainabilityCapítulo 1. Material compuesto para la construcción a partir de la celulosa del papel y cartón reciclado / Carlos Arturo Tamayo S; Nicolás Montero Camacho; Fredy Antonio Herrera -- Capítulo 2. Tecnologías de conservación para base de sopa de frijol rojo (phaseolus vulgaris) y vegetales / Yaceris Castro Escorcia; Teresa Altamar Pérez; Enedys Florez Cortés; Ángela Ortiz Ruiz. Capítulo 3. Utilización de harina compuesta de frijol caupi (vigna unguiculata) en masas para alimentos congelados / Marcela Villalba Cadavid; Matilde Rodríguez Muñoz; Beatriz Fernández; Juan Mendoza Combatt -- Capítulo 4. Elaboración de biorrecubrimiento comestible para carne de hamburguesa como alternativa de conservación y condimento natural / Camila Andrea Ubaque Beltrán. CAPÍTULO 5. Identificación de alternativas de industrialización de productos y subproductos agroindustriales en nuevos materiales bio poliméricos / Luz Henao Díaz; Deya Pérez Zúñiga; Herold Arango Gómez. Capítulo 6. SCADA inalámbrico para monitoreo de sistemas de energía solar / Nelson Giovanni Agudelo Cristancho; Juan Carlos Amezquita Tovar; Ángela María Montoya Castro. -- Capítulo 7. Evaluación de la calidad del agua para consumo humano del corregimiento de Jaraquiel, Montería, Córdoba / Carlos Burgos Galeano; Álvaro Aleán Vásquez; Paula Estrada Palencia -- Capítulo 8. Optimización del sistema de abastecimiento de agua en la comunidad de Jaraquel, Montería Colombia / Carlos Burgos Galeano; Pedro Ramos Tejada; Paula Estrada Palencia; Jhon Sánchez Correa. -- Capítulo 9. Ejecución y sostenibilidad de proyectos productivos en la microrregión cafetera del municipio de Ciénaga, Magdalena / Sugey Issa Fontalvo; Eduardo Robles Panetta; Freddy González Castillo. -- Capítulo 10. Aplicación del método cualitativo por puntos para determinar aspirante favorito a cargos directivos en IES / Zamir Martelo Ballesteros; Raúl Martelo Gómez; Luis Tovar Garrido; Natividad Villabona Gómez; David Franco Borré. -- Capítulo 11 Responsabilidad social en comunidades indígenas orientada al diseño de automatización de válvulas del gasoducto Riohacha-Maicao / Gelvis Melo Freile; César Rivera Romero; Jesús García Guiliany. -- Capítulo 12 Fortalecimiento de la gestión económica de las Mipymes a través de la consultoría / Gloria Amparo Acosta Romero; Mónica Andrade Ríos; Karen Roxana Sánchez. -- Capítulo 13. El compromiso como valor en la responsabilidad social universitaria / Maura Quintero Gutiérrez, Dubys Villarreal Torres; Jesús García Guiliany; Annherys Paz Marcano; Marieth Orcasitas Peñaloza. -- Capítulo 14. Educación financiera como alternativa de desarrollo económico y social para el distrito de Riohacha / Henitzo Martínez Pinedo; Darcy Luz Mendoza; Martha Jaramillo Acosta; Edwin Salas Solano. -- Capítulo 15. Tecnologías de información y comunicación en proceso contable y financiero en pymes del sector turístico / Martha Josefina Castrillón Rois; Edilberto Rafael Santos Moreno; Lorena Esther Gómez Bermúdez; Génesis Barros González. -- Capítulo 16. Aplicación de brainstorming y problem trees para determinar factores que inciden en enseñanza del inglés / Jesús Llerena; Raúl J. Martelo; Jhon Cuesta; Javier Pinedo; David Franco.-- Capítulo 17. Incidencia del marketing en las microempresas del sector comercio en Rionegro Antioquia: conceptualización / Santiago Álzate Carmona; María Yamile Mazo Gil; Leidy García Jaramillo. -- Capítulo 18. Turismo en el Cabo de la Vela: un acercamiento entre los imaginarios turísticos de los visitantes y la creencia de Jepirra, territorio sagrado / María Laura Aponte Aarón; Esmerlis Camargo Torres. -- Capítulo 19. Caracterización de la actividad turística en buenaventura y su integración con las comunidades locales / Víctor Cándelo Aragón; Henry Orobio García; Luis Montaño Aguilar. -- Capítulo 20. Plataforma de comercialización electrónica de un centro de abastos / Karen Ávila Suarez; Mauro Reyes Ortiz. -- Capítulo 21. El teletrabajo en la gestión administrativa / Estefanía Sandoval Cruz; René Alexander Guerrero Vergel. -- Capítulo 22. Gestión del conocimiento y alianzas estratégicas en los procesos de innovación tecnológica / Elder Rivero Gutiérrez; Fátima Bolaño Mendoza. -- Capítulo 23. Competitividad e innovación en el aprendiz SENA: perspectivas de formación / Elizabeth Tuberquia Vanegas; René Alexander Guerrero Vergel. -- Capítulo 24. Bomba de riego por goteo solar, una alternativa para aumentar la eficiencia energética en las unidades acuícolas / Sergio Gabriel Brito Brito; Daldo Ricardo Araujo Vidal; Nicolás Annicharico Jiménez. -- Capítulo 25. Herramienta digital de consultas contables y tributarias para unidades productivas creadas en el fondo emprender / Elkin Fuentes Jiménez; Alda Pérez Campuzano; Marieth Orcasitas Peñaloza; Olga Elena Guerra ArmentaPrimera ediciónna347 página

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.

Diverging cell wall strategies for drought adaptation in two maize inbreds with contrasting lodging resistance

The plant cell wall is a plastic structure of variable composition that constitutes the first line of defence against environmental challenges. Lodging and drought are two stressful conditions that severely impact maize yield. In a previous work, we characterised the cell walls of two maize inbreds, EA2024 (susceptible) and B73 (resistant) to stalk lodging. Here, we show that drought induces distinct phenotypical, physiological, cell wall, and transcriptional changes in the two inbreds, with B73 exhibiting lower tolerance to this stress than EA2024. In control conditions, EA2024 stalks had higher levels of cellulose, uronic acids and p‐coumarate than B73. However, upon drought EA2024 displayed increased levels of arabinose‐enriched polymers, such as pectin‐arabinans and arabinogalactan proteins, and a decreased lignin content. By contrast, B73 displayed a deeper rearrangement of cell walls upon drought, including modifications in lignin composition (increased S subunits and S/G ratio; decreased H subunits) and an increase of uronic acids. Drought induced more substantial changes in gene expression in B73 compared to EA2024, particularly in cell wall‐related genes, that were modulated in an inbred‐specific manner. Transcription factor enrichment assays unveiled inbred‐specific regulatory networks coordinating cell wall genes expression. Altogether, these findings reveal that B73 and EA2024 inbreds, with opposite stalk‐lodging phenotypes, undertake different cell wall modification strategies in response to drought. We propose that the specific cell wall composition conferring lodging resistance to B73, compromises its cell wall plasticity, and renders this inbred more susceptible to drought.This work was supported by the Grants AGL2014-58126-R; RTC-2016-5816-2 and PID2022-142786NB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and ERDF “A way to make Europe” and received financial support from the CONSOLIDER-INGENIO programme (CSD2007-00036) from the Spanish Ministerio de Ciencia e Innovación. S.C. was financed with a PhD contract (PRE2019-089329) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by “ESF Investing in your future”, and by SEV-2015-0533-19-1 and CEX2019-000902-S funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033. A.M.-R. was financed with a PhD contract from the Consejería de Educación de Castilla y León and the Fondo Social Europeo (ORDEN EDU/601/2020, July 7th). This work was also supported by the SGR programmes (2017SGR710 and 2021-SGR-01131) from the Secretaria d'Universitats i Recerca del Departament d'Empresa i Coneixement de la Generalitat de Catalunya and by the CERCA Programme/Generalitat de Catalunya. This work was financially supported by RYC2021-033414-l to R.U funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 by the “European Union Next Generation EU/PRTR”. Finally, we acknowledge financial support from the Grants SEV-2015-0533-19-1 and CEX2019-000902-S funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Combining Hexanoic Acid Plant Priming with Bacillus thuringiensis Insecticidal Activity against Colorado Potato Beetle

Abstract: Interaction between insect herbivores and host plants can be modulated by endogenous and exogenous compounds present in the source of food and might be successfully exploited in Colorado potato beetle (CPB) pest management. Feeding tests with CPB larvae reared on three solanaceous plants (potato, eggplant and tomato) resulted in variable larval growth rates and differential susceptibility to Bacillus thuringiensis Cry3Aa toxin as a function of the host plant. An inverse correlation with toxicity was observed in Cry3Aa proteolytic patterns generated by CPB midgut brush-border membrane vesicles (BBMV) from Solanaceae-fed larvae, being the toxin most extensively proteolyzed on potato, followed by eggplant and tomato. We found that CPB cysteine proteases intestains may interact with Cry3Aa toxin and, in CPB BBMV from larvae fed all three Solanaceae, the toxin was able to compete for the hydrolysis of a papain substrate. In response to treatment with the JA-dependent plant inducer Hexanoic acid (Hx), w

Diverging cell wall strategies for drought adaptation in two maize inbreds with contrasting lodging resistance

The plant cell wall is a plastic structure of variable composition that constitutes the first line of defence against environmental challenges. Lodging and drought are two stressful conditions that severely impact maize yield. In a previous work, we characterised the cell walls of two maize inbreds, EA2024 (susceptible) and B73 (resistant) to stalk lodging. Here, we show that drought induces distinct phenotypical, physiological, cell wall, and transcriptional changes in the two inbreds, with B73 exhibiting lower tolerance to this stress than EA2024. In control conditions, EA2024 stalks had higher levels of cellulose, uronic acids and p‐coumarate than B73. However, upon drought EA2024 displayed increased levels of arabinose‐enriched polymers, such as pectin‐arabinans and arabinogalactan proteins, and a decreased lignin content. By contrast, B73 displayed a deeper rearrangement of cell walls upon drought, including modifications in lignin composition (increased S subunits and S/G ratio; decreased H subunits) and an increase of uronic acids. Drought induced more substantial changes in gene expression in B73 compared to EA2024, particularly in cell wall‐related genes, that were modulated in an inbred‐specific manner. Transcription factor enrichment assays unveiled inbred‐specific regulatory networks coordinating cell wall genes expression. Altogether, these findings reveal that B73 and EA2024 inbreds, with opposite stalk‐lodging phenotypes, undertake different cell wall modification strategies in response to drought. We propose that the specific cell wall composition conferring lodging resistance to B73, compromises its cell wall plasticity, and renders this inbred more susceptible to drought

Burnout en médicos residentes de especialidades y subespecialidades: estudio de prevalencia y variables asociadas en un centro universitario

Introducción: El burnout es un síndrome caracterizado por agotamiento emocional, despersonalización y bajo sentido de logro personal. Los médicos residentes de especialidad y subespecialidad constituyen una población de riesgo por la alta carga laboral y la interferencia con su vida personal. Nuestro objetivo fue evaluar la prevalencia de burnout y su asociación con variables sociodemográficas, en residentes de especialidad y subespecialidad dela Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC). Métodos: Se realizó una encuesta electrónica a los residentes de especialidad y subespecialidad de la PUC, que incluyó el “Inventario de Burnout de Maslach” (22 preguntas divididas en 3 dimensiones). Se sumaron los puntos de cada dimensión y se clasificó a los residentes en riesgo de burnout al presentar altos índices de agotamiento emocional y/o despersonalización. El análisis estadístico incluyó un análisis univariado y multivariado. Resultados: 415 encuestas fueron contestadas (tasa de respuesta 86%). El 38,3% de los residentes cumplió criterios de burnout, con un 41,9% en residentes de especialidad y 24,1% en residentes de subespecialidad. En el análisis por subgrupos, la mayor prevalencia se encontró en especialidades quirúrgicas (55,3%). Los residentes extranjeros, los programas de especialidad (comparados con subespecialidad) y los programas de especialidades quirúrgicas se asociaron de manera independiente a burnout (OR 3,8 IC95% 1,4-10,5, p=0,01; OR 2,3 IC95% 1,3-4,1, p<0,01 y OR 1,7 IC95% 1,1-2,7; p=0,02, respectivamente). La carga laboral horaria no se asoció de manera independiente a burnout (p=0,19). Conclusión: Los residentes de especialidad y subespecialidad presentan una alta prevalencia de burnout. Adicionalmente, ser extranjero, el pertenecer a un programa de especialidad y los programas de especialidades quirúrgicas se asocian de manera independiente a burnout