The Impact of a Novel Immersive Virtual Reality Technology Associated with Serious Games in Parkinson’s Disease Patients on Upper Limb Rehabilitation: A Mixed Methods Intervention Study.

Background: Parkinson’s disease is a neurodegenerative disorder that causes impaired motor functions. Virtual reality technology may be recommended to optimize motor learning in a safe environment. The objective of this paper was to evaluate the e ects of a novel immersive virtual reality technology used for serious games (Oculus Rift 2 plus leap motion controller—OR2-LMC) for upper limb outcomes (muscle strength, coordination, speed of movements, fine and gross dexterity). Another objective was to obtain qualitative data for participants’ experiences related to the intervention. Methods: A mixed methods intervention (embedded) study was used, with a qualitative design after a technology intervention (quantitative design). The intervention and qualitative design followed international guidelines and were integrated into the method and reporting subheadings. Results: Significant improvements were observed in strength (p = 0.028), fine (p = 0.026 to 0.028) and gross coordination dexterity, and speed movements (p = 0.039) in the a ected side, with excellent compliance (100%) and a high level of satisfaction (3.66 0.18 points out of the maximum of 4). No adverse side e ects were observed. Qualitative findings described patients’ perspectives regarding OR2-LMC treatment, facilitators and barriers for adherence, OR2-LMC applications, and treatment improvements. Conclusions: The intervention showed positive results for the upper limbs, with elements of discordance, expansion, and confirmation between qualitative and quantitative results.post-print1.962 K

LTP Allergy Follow-Up Study: Development of Allergy to New Plant Foods 10 Years Later

Introduction: Allergy to nonspecific lipid transfer protein (nsLTP) is the main cause of plant-food allergy in Spain. nsLTPs are widely distributed in the plant kingdom and have high cross-reactivity but extremely variable clinical expression. Little is known about the natural evolution of this allergy, which complicates management. The objective of this study was to assess the development of allergy to new plant foods in nsLTP-sensitized patients 10 years after diagnosis. Methods: One hundred fifty-one patients showing specific IgE to nsLTP determined by ISAC (Thermofisher) were included. After clinical workup (i.e., anamnesis, skin test, and challenge when needed), these patients were divided into two groups: 113 patients allergic to one or more plant food (74.5%) and 38 patients not allergic to any plant food (25.1%). Ten years later, a telephone interview was conducted to check whether patients had developed additional allergic reactions to plant foods. Results: Ten years after diagnosis, 35 of the 113 (31%) plant-food-allergic patients sensitized to nsLTP reported reactions to new, previously tolerated plant foods, mainly Rosaceae/Prunoideae fruits and nuts followed by vegetables, Rosacea/Pomoideae fruits, legumes, and cereals. Five out of 38 (13.2%) patients previously sensitized to nsLTP but without allergy to any plant food had experienced allergic reactions to some plant food: two to Rosaceae/Prunoideae fruits, two to Rosaceae/Prunoideae fruit and nuts, and one to legumes. Conclusion: Patients sensitized to nsLTP developed allergic reactions to other plant foods, mainly Rosaceae-Prunoideae fruits and nuts. This was more frequent among plant-food-allergic patients than among those who had never had plant-food allergy

MicroRNA Profile of HCV Spontaneous Clarified Individuals, Denotes Previous HCV Infection

Factors involved in the spontaneous cleareance of a hepatitis C (HCV) infection are related to both HCV and the interaction with the host immune system, but little is known about the consequences after a spontaneous resolution. The main HCV extrahepatic reservoir is the peripheral blood mononuclear cells (PBMCs), and their transcriptional profile provides us information of innate and adaptive immune responses against an HCV infection. MicroRNAs regulate the innate and adaptive immune responses, and they are actively involved in the HCV cycle. High Throughput sequencing was used to analyze the miRNA profiles from PBMCs of HCV chronic naïve patients (CHC), individuals that spontaneously clarified HCV (SC), and healthy controls (HC). We did not find any differentially expressed miRNAs between SC and CHC. However, both groups showed similar expression differences (21 miRNAs) with respect to HC. This miRNA signature correctly classifies HCV-exposed (CHC and SC) vs. HC, with the has-miR-21-3p showing the best performance. The potentially targeted molecular pathways by these 21 miRNAs mainly belong to fatty acids pathways, although hippo signaling, extracellular matrix (ECM) interaction, proteoglycans-related, and steroid biosynthesis pathways were also altered. These miRNAs target host genes involved in an HCV infection. Thus, an HCV infection promotes molecular alterations in PBMCs that can be detected after an HCV spontaneous resolution, and the 21-miRNA signature is able to identify HCV-exposed patients (either CHC or SC).Funding: This work has been funded by the Instituto de Salud Carlos III (Subdirección General de Evaluación) (grant number CP14/0010) Fondo de Investigación Sanitaria (FIS) (grant numbers MPY 1404/15, MPY 1144/16, and MPY 382/18), and Integrated Projects of Excellence (grant number PIE15/00079).S

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.

Effect of angiotensin-converting enzyme inhibitor and angiotensin receptor blocker initiation on organ support-free days in patients hospitalized with COVID-19

IMPORTANCE Overactivation of the renin-angiotensin system (RAS) may contribute to poor clinical outcomes in patients with COVID-19. Objective To determine whether angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitor or angiotensin receptor blocker (ARB) initiation improves outcomes in patients hospitalized for COVID-19. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS In an ongoing, adaptive platform randomized clinical trial, 721 critically ill and 58 non–critically ill hospitalized adults were randomized to receive an RAS inhibitor or control between March 16, 2021, and February 25, 2022, at 69 sites in 7 countries (final follow-up on June 1, 2022). INTERVENTIONS Patients were randomized to receive open-label initiation of an ACE inhibitor (n = 257), ARB (n = 248), ARB in combination with DMX-200 (a chemokine receptor-2 inhibitor; n = 10), or no RAS inhibitor (control; n = 264) for up to 10 days. MAIN OUTCOMES AND MEASURES The primary outcome was organ support–free days, a composite of hospital survival and days alive without cardiovascular or respiratory organ support through 21 days. The primary analysis was a bayesian cumulative logistic model. Odds ratios (ORs) greater than 1 represent improved outcomes. RESULTS On February 25, 2022, enrollment was discontinued due to safety concerns. Among 679 critically ill patients with available primary outcome data, the median age was 56 years and 239 participants (35.2%) were women. Median (IQR) organ support–free days among critically ill patients was 10 (–1 to 16) in the ACE inhibitor group (n = 231), 8 (–1 to 17) in the ARB group (n = 217), and 12 (0 to 17) in the control group (n = 231) (median adjusted odds ratios of 0.77 [95% bayesian credible interval, 0.58-1.06] for improvement for ACE inhibitor and 0.76 [95% credible interval, 0.56-1.05] for ARB compared with control). The posterior probabilities that ACE inhibitors and ARBs worsened organ support–free days compared with control were 94.9% and 95.4%, respectively. Hospital survival occurred in 166 of 231 critically ill participants (71.9%) in the ACE inhibitor group, 152 of 217 (70.0%) in the ARB group, and 182 of 231 (78.8%) in the control group (posterior probabilities that ACE inhibitor and ARB worsened hospital survival compared with control were 95.3% and 98.1%, respectively). CONCLUSIONS AND RELEVANCE In this trial, among critically ill adults with COVID-19, initiation of an ACE inhibitor or ARB did not improve, and likely worsened, clinical outcomes. TRIAL REGISTRATION ClinicalTrials.gov Identifier: NCT0273570

Analysis of strain relatedness using high resolution melting in a case of recurrent candiduria

BACKGROUND: Several genotyping protocols have been described to study Candida albicans strains with different sensitivity values. In this study we have analyzed the genetic relatedness and the antifungal susceptibility of several Candida albicans strains isolated from a patient who from suffered recurrent candiduria for a period of five years. Strains were genotyped using Microsatellite Length Polymorphism (MLP) with three microsatellite markers (HIS 3, EF 3 and CDC 3), and a new method based on high resolution melting (HRM) was developed to analyze the microsatellite region. This method was compared with the conventional technique that uses capillary electrophoresis. RESULTS: MICs of the isolates showed the existence of fluconazole susceptible and resistant strains. An inter-colony test using single concentration (8 and 16 mg/l) of fluconazole revealed the coexistence of both fluconazole susceptible and resistant strains. Both genotyping analysis methods showed that all the patient’s isolates had a clonal origin. HRM analysis method developed was able to accurately establish strain relatedness and presented a discriminatory power of 0.77. CONCLUSIONS: Although HRM analysis method presented a lower discriminatory power compared to methods based on capillary electrophoresis, it provided a more cost-effective and suitable alternative for genotyping C. albicans in a clinical laboratory

Analysis of strain relatedness using High Resolution Melting in a case of recurrent candiduria

Abstract Background Several genotyping protocols have been described to study Candida albicans strains with different sensitivity values. In this study we have analyzed the genetic relatedness and the antifungal susceptibility of several Candida albicans strains isolated from a patient who from suffered recurrent candiduria for a period of five years. Strains were genotyped using Microsatellite Length Polymorphism (MLP) with three microsatellite markers (HIS 3, EF 3 and CDC 3), and a new method based on high resolution melting (HRM) was developed to analyze the microsatellite region. This method was compared with the conventional technique that uses capillary electrophoresis. Results MICs of the isolates showed the existence of fluconazole susceptible and resistant strains. An inter-colony test using single concentration (8 and 16 mg/l) of fluconazole revealed the coexistence of both fluconazole susceptible and resistant strains. Both genotyping analysis methods showed that all the patient’s isolates had a clonal origin. HRM analysis method developed was able to accurately establish strain relatedness and presented a discriminatory power of 0.77. Conclusions Although HRM analysis method presented a lower discriminatory power compared to methods based on capillary electrophoresis, it provided a more cost-effective and suitable alternative for genotyping C. albicans in a clinical laboratory.</p

Comparison of the Vitek 2 Antifungal Susceptibility System with the Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI) and European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (EUCAST) Broth Microdilution Reference Methods and with the Sensititre YeastOne and Etest Techniques for In Vitro Detection of Antifungal Resistance in Yeast Isolates ▿ ‖

The commercial technique Vitek 2 system for antifungal susceptibility testing of yeast species was evaluated. A collection of 154 clinical yeast isolates, including amphotericin B- and azole-resistant organisms, was tested. Results were compared with those obtained by the reference procedures of both the CLSI and the European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (EUCAST). Two other commercial techniques approved for clinical use, the Etest and the Sensititre YeastOne, were included in the comparative exercise as well. The average essential agreement (EA) between the Vitek 2 system and the reference procedures was >95%, comparable with the average EAs observed between the reference procedures and the Sensititre YeastOne and Etest. The EA values were >97% for Candida spp. and stood at 92% for Cryptococcus neoformans. Intraclass correlation coefficients (ICC) between the commercial techniques and the reference procedures were statistically significant (P < 0.01). Percentages of very major errors were 2.6% between Vitek 2 and the EUCAST technique and 1.6% between Vitek 2 and the CLSI technique. The Vitek 2 MIC results were available after 14 to 18 h of incubation for all Candida spp. (average time to reading, 15.5 h). The Vitek 2 system was shown to be a reliable technique to determine antifungal susceptibility testing of yeast species and a more rapid and easier alternative for clinical laboratories than the procedures developed by either the CLSI or EUCAST

Tendencias de la Mortalidad en España, 1952-1996. Efecto de la edad, de la cohorte de nacimiento y del periodo de muerte

Proyecto financiado por el Fondo de Investigación Sanitaria FIS 00/306 (EPY 1101/00)En este trabajo pretendemos: 1) actualizar la información sobre tendencias de la mortalidad por cáncer en España; 2) incorporar importantes grupos de causas a este análisis como son las cardiovasculares, neurológicas, procesos transmisibles y causas externas; 3) conocer las tendencias recientes de la mortalidad en España; 4) desarrollar una biblioteca de herramientas que faciliten la aplicación de modelos edad-periodo-cohorte a los datos de incidencia y mortalidad.Índice, Presentación, Introducción, Justificación del uso de modelos edad-período-cohorte en el, Material y métodos, Regresión de Poisson. Modelos edad-período-cohorte, Presentación de resultados, Comentarios generales, Osmond vs Decarli, Causas de mortalidad diferentes de cáncer Homologaciones de causas estudiadas entre las diferentes ediciones de la CIE, Tabla I: Causas o grupo de causas estudiadas, Bibliografía (I) Resultados, Tuberculosis, Enfermedad meningocócica, Septicemia, Cáncer de labio, Cáncer de lengua, Cáncer de glándulas salivares, Cáncer de cavidad bucal, Cáncer de faringe, Cáncer de esófago, Cáncer de estómago Cáncer de intestino delgado, Cáncer de colon y recto, Cáncer de páncreas`, Cáncer de peritoneo, Cáncer de fosas nasales, oído medio y senos, Cáncer de laringe, Cáncer de pulmón, Cáncer de hueso, Cáncer de tejido conjuntivo y otros tejidos blandos, Melanoma maligno cutáneo Otros tumores de la piel, Cáncer de mama en mujeres, Cáncer de útero Cáncer de ovario, Cáncer de otros órganos genitales. Mujeres, Cáncer de próstata, Cáncer de testículo, Cáncer de pene y de otros órganos genitales masculinos, Cáncer de vejiga, Cáncer de riñón y de otros órganos urinarios, Cáncer de sistema nervioso, Cáncer de tiroides Enfermedad de Hodgkin, Linfomas no hodgkinianos, Mieloma múltiple Leucemias, Diabetes mellitus, Psicosis orgánicas senil y presenil Esquizofrenia, Enfermedad de Parkinson, Enfermedad de neurona motora Esclerosis múltiple, Epilepsia, Enfermedad isquémica del corazón Insuficiencia cardíaca, Enfermedad cerebrovacular, Neumonía, Gripe Bronquitis, enfisema y asma, Bronquitis crónica y la no especificada Enfisema, Asma, Cirrosis hepática, Accidentes de tráfico, Envenamiento accidental, Suicidio, Homicidio, Bibliografía (II),Anexo 1. Tasas ajustadas de mortalidad en escala normal y semilogarítmica, Tendencia relativa anual para 1952-1996 y últimos 15 años, 1982-1996, Tasas ajustadas truncadas(0-34, 35-64, >/65), Tasas específicas por grupos de edad, sexo y año (quinquenio), tasas ajustadas y riesgo acumulado 0-74 año

Standards for practical intravenous rapid drug desensitization & delabeling: A WAO committee statement

International audienceDrug hypersensitivity reactions (DHRs) to intravenous drugs can be severe and might leave patients and doctors in a difficult position where an essential treatment or intervention has to be suspended. Even if virtually any intravenous medication can potentially trigger a life-threatening DHR, chemotherapeutics, biologics, and antibiotics are amongst the intravenous drugs most frequently involved in these reactions. Admittedly, suspending such treatments may negatively impact the survival outcomes or the quality of life of affected patients. Delabeling pathways and rapid drug desensitization (RDD) can help reactive patients stay on first-choice therapies instead of turning to less efficacious, less cost-effective, or more toxic alternatives. However, these are high-complexity and high-risk techniques, which usually need expert teams and allergy-specific techniques (skin testing, in vitro testing, drug provocation testing) to ensure safety, an accurate diagnosis, and personalized management. Unfortunately, there are significant inequalities within and among countries in access to allergy departments with the necessary expertise and resources to offer these techniques and tackle these DHRs optimally. The main objective of this consensus document is to create a great benefit for patients worldwide by aiding allergists to expand the scope of their practice and support them with evidence, data, and experience from leading groups from around the globe. This statement of the Drug Hypersensitivity Committee of the World Allergy Organization (WAO) aims to be a comprehensive practical guide on the technical aspects of implementing acute-onset intravenous hypersensitivity delabeling and RDD for a wide range of drugs. Thus, the manuscript does not only focus on clinical pathways. Instead, it also provides guidance on topics usually left unaddressed, namely, internal validation, continuous quality improvement, creating a healthy multidisciplinary environment, and redesigning care (including a specific supplemental section on a real-life example of how to design a dedicated space that can combine basic and complex diagnostic and therapeutic techniques in allergy)