Mortality from gastrointestinal congenital anomalies at 264 hospitals in 74 low-income, middle-income, and high-income countries: a multicentre, international, prospective cohort study

Summary Background Congenital anomalies are the fifth leading cause of mortality in children younger than 5 years globally. Many gastrointestinal congenital anomalies are fatal without timely access to neonatal surgical care, but few studies have been done on these conditions in low-income and middle-income countries (LMICs). We compared outcomes of the seven most common gastrointestinal congenital anomalies in low-income, middle-income, and high-income countries globally, and identified factors associated with mortality. Methods We did a multicentre, international prospective cohort study of patients younger than 16 years, presenting to hospital for the first time with oesophageal atresia, congenital diaphragmatic hernia, intestinal atresia, gastroschisis, exomphalos, anorectal malformation, and Hirschsprung’s disease. Recruitment was of consecutive patients for a minimum of 1 month between October, 2018, and April, 2019. We collected data on patient demographics, clinical status, interventions, and outcomes using the REDCap platform. Patients were followed up for 30 days after primary intervention, or 30 days after admission if they did not receive an intervention. The primary outcome was all-cause, in-hospital mortality for all conditions combined and each condition individually, stratified by country income status. We did a complete case analysis. Findings We included 3849 patients with 3975 study conditions (560 with oesophageal atresia, 448 with congenital diaphragmatic hernia, 681 with intestinal atresia, 453 with gastroschisis, 325 with exomphalos, 991 with anorectal malformation, and 517 with Hirschsprung’s disease) from 264 hospitals (89 in high-income countries, 166 in middleincome countries, and nine in low-income countries) in 74 countries. Of the 3849 patients, 2231 (58·0%) were male. Median gestational age at birth was 38 weeks (IQR 36–39) and median bodyweight at presentation was 2·8 kg (2·3–3·3). Mortality among all patients was 37 (39·8%) of 93 in low-income countries, 583 (20·4%) of 2860 in middle-income countries, and 50 (5·6%) of 896 in high-income countries (p<0·0001 between all country income groups). Gastroschisis had the greatest difference in mortality between country income strata (nine [90·0%] of ten in lowincome countries, 97 [31·9%] of 304 in middle-income countries, and two [1·4%] of 139 in high-income countries; p≤0·0001 between all country income groups). Factors significantly associated with higher mortality for all patients combined included country income status (low-income vs high-income countries, risk ratio 2·78 [95% CI 1·88–4·11], p<0·0001; middle-income vs high-income countries, 2·11 [1·59–2·79], p<0·0001), sepsis at presentation (1·20 [1·04–1·40], p=0·016), higher American Society of Anesthesiologists (ASA) score at primary intervention (ASA 4–5 vs ASA 1–2, 1·82 [1·40–2·35], p<0·0001; ASA 3 vs ASA 1–2, 1·58, [1·30–1·92], p<0·0001]), surgical safety checklist not used (1·39 [1·02–1·90], p=0·035), and ventilation or parenteral nutrition unavailable when needed (ventilation 1·96, [1·41–2·71], p=0·0001; parenteral nutrition 1·35, [1·05–1·74], p=0·018). Administration of parenteral nutrition (0·61, [0·47–0·79], p=0·0002) and use of a peripherally inserted central catheter (0·65 [0·50–0·86], p=0·0024) or percutaneous central line (0·69 [0·48–1·00], p=0·049) were associated with lower mortality. Interpretation Unacceptable differences in mortality exist for gastrointestinal congenital anomalies between lowincome, middle-income, and high-income countries. Improving access to quality neonatal surgical care in LMICs will be vital to achieve Sustainable Development Goal 3.2 of ending preventable deaths in neonates and children younger than 5 years by 2030

Análise genômica da característica habilidade de permanência em bovinos da raça Nelore

A habilidade de permanência (HP), que pode ser definida como a probabilidade de uma vaca parir numa determinada idade, dado que ela teve esta oportunidade, é uma característica reprodutiva de grande importância em bovinos de corte, estando diretamente relacionada à produtividade do rebanho. O objetivo deste trabalho foi estimar parâmetros genéticos e identificar possíveis regiões do genoma que estejam associadas com a expressão fenotípica da HP de vacas da raça Nelore. Os componentes de variância foram estimados por inferência bayesiana utilizando um modelo de limiar no qual foram considerados os efeitos sistemáticos de grupos de contemporâneos e precocidade sexual, e os efeitos aleatórios de animal e resíduo.Os efeitos dos SNPs foram estimados por meio da metodologia ssGBLUP, sendo utilizados na análise 2838 animais genotipados com o painel de alta densidade da Illumina (Bovine HD Assay Illumina, San Diego, CA, USA). A variância explicada por janelas formadas por 200 SNPs consecutivos foi utilizada na identificação das regiões de maior efeito sobre a expressão da característica HP. A herdabilidade encontrada utilizando a matriz A (pedigree) foi de 0,11±0,01 e utilizando a matriz H( matriz de parentesco que combina a informação de pedigree e dos SNPs) de 0,14±0,01. Foram encontrados 147 genes candidatos para a característica habilidade de permanência em regiões dos cromossomos 1, 2, 5, 6, 9, 20 e no cromossomo sexual X. Novas regiões candidatas para a característica habilidade de permanência foram detectadas e a maioria está relacionada a funções reprodutivas, imunológicas e ligadas ao sistema nervoso.Stayability, which can be defined as the probability of a cow calving to a certain age since it has this opportunity, is a reproduction trait of great importance in beef cattle and is directly related to the productivity of the herd. The objective of this study was to estimate variance components through single-step G-BLUP methodology, and use the solutions of the SNPs effects to identify possible regions of the genome that are associated with the phenotypic expression of stayability in Nellore cows. The variance components were estimated by Bayesian inference using a threshold model in which were considered the fixed effects of precocity and contemporary groups, and the random effects of residue and animal. The effects of SNP were estimated by ssGBLUP methodology being used for the analysis 2838 animals genotyped with the Illumina panel of high density ( HD Assay Bovine Illumina, San Diego, CA , USA ). A Manhattan plot containing the variance explained by the windows formed by 200 SNPs consecutive was used to identify regions of greatest effect on the expression of stayability trait. The heritability found using the A matrix was 0.11 ± 0.01 and using the H matrix was 0.14 ± 0.01. 147 potential genes for stayability were found in regions of chromosomes 1,2,5,6,9,20 and sexual chromosome X. New candidate regions for stayability were detected and most of them are related to reproductive, immune and nervous system.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES

Genomic analysis of stayability in Nellore cattle.

Stayability, which can be defined as the probability of a cow calving at a certain age when given the opportunity, is an important reproductive trait in beef cattle because it is directly related to herd profitability. The objective of this study was to estimate genetic parameters and to identify possible genomic regions associated with the phenotypic expression of stayability in Nellore cows. The variance components were estimated by Bayesian inference using a threshold animal model that included the systematic effects of contemporary group and sexual precocity and the random effects of animal and residual. The SNP effects were estimated by the single-step genomic BLUP method using information of 2,838 animals (2,020 females and 930 sires) genotyped with the Illumina High-Density BeadChip Array (San Diego, CA, USA). The variance explained by windows formed by 200 consecutive SNPs was used to identify genomic regions of largest effect on the expression of stayability. The heritability was 0.11 ± 0.01 when A matrix (pedigree) was used and 0.14 ± 0.01 when H matrix (relationship matrix that combines pedigree information and SNP data) was used. A total of 147 candidate genes for stayability were identified on chromosomes 1, 2, 5, 6, 9 and 20 and on the X chromosome. New candidate regions for stayability were detected, most of them related to reproductive, immunological and central nervous system functions

Gene network linked to biological process related to stayability in Nellore cattle.

<p>The size of nodes represents the statistical significance of the terms. (P-value adjusted to Bonferroni statistics).</p

Manhattan plot of the variance explained by windows formed by 200 consecutive SNPs for stayability in Nellore cattle.

<p>Manhattan plot of the variance explained by windows formed by 200 consecutive SNPs for stayability in Nellore cattle.</p

Chromosome (Chr), position, candidate genes and proportion of variance (Var) explained by the top 10 SNP windows with higher effects for stayability.

<p>Chromosome (Chr), position, candidate genes and proportion of variance (Var) explained by the top 10 SNP windows with higher effects for stayability.</p

Descriptive statistics of the dataset.

<p>Descriptive statistics of the dataset.</p

Use of genotoxicity biomarkers and gene expression on the evaluation of gas station attendants exposed to gasoline fumes

Submitted by Fátima Lopes ([email protected]) on 2018-01-30T16:45:45Z No. of bitstreams: 1 UtilizaçãoBiomarcadores.pdf: 1208987 bytes, checksum: 70c59deb402bb94ab8812a173287441d (MD5)Approved for entry into archive by Fátima Lopes ([email protected]) on 2018-01-30T17:11:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 UtilizaçãoBiomarcadores.pdf: 1208987 bytes, checksum: 70c59deb402bb94ab8812a173287441d (MD5)Made available in DSpace on 2018-01-30T17:11:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 UtilizaçãoBiomarcadores.pdf: 1208987 bytes, checksum: 70c59deb402bb94ab8812a173287441d (MD5) Previous issue date: 2017Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de Química. Laboratório de Síntese Orgânica e Química de Coordenação Aplicada a Sistemas Biológicos. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Faculdade de Farmácia. Departamento de Análises Clínicas e Toxicológicas. Belo Horizonte, MG, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Universidade Federal Fluminense. Centro de Ciências Médicas. Faculdade de Farmácia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Comissão Nacional de Energia Nuclear. Instituto de Radioproteção e Dosimetria. Divisão de Dosimetria Externa. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Comissão Nacional de Energia Nuclear. Instituto de Radioproteção e Dosimetria. Divisão de Dosimetria Externa. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Docentes e pós-graduandos no curso de Toxicogenômica do Programa de Pós-Graduação em Saúde Pública e Meio Ambiente da ENSP/Fiocruz (ENSP.90.184.1)Introdução: a avaliação de uma exposição mensura sua intensidade, frequência e duração, podendo detectar danos precoces que, se ignorados, podem evoluir para um quadro nocivo. Nos campos da saúde ambiental e ocupacional, os biomarcadores de genotoxicidade tem sido largamente utilizados para essa avaliação. Objetivo: identificar, descrever e discutir os principais bioindicadores de genotoxicidade e seu uso conjunto com técnicas de avaliação de expressão gênica em estudos de exposição ocupacional ao benzeno em postos de revenda de combustíveis (PRC). Métodos: revisão bibliográfica de trabalhos publicados entre 1995 e 2015. Resultados: as técnicas identificadas foram: ensaio cometa, estresse oxidativo, micronúcleos, aberrações cromossômicas, polimorfismos, adutos de DNA e proteínas, fatores epigenéticos e expressão gênica. Foi observado que testes de danos genéticos e epigenéticos são utilizados em frentistas de PRC que participam de programas de saúde do trabalhador ou de pesquisas, embora um baixo número de publicações sobre o tema tenha sido identificado. Esse fato talvez possa ser explicado pelos poucos países onde a profissão persiste e pelas limitações para o desenvolvimento de pesquisas nesses países. Conclusão: os bioindicadores de genotoxicidade e as técnicas de expressão gênica são úteis na detecção de dano precoce desta exposição ocupacional e devem ser avaliados em conjunto.Introduction: an exposure evaluation measures its intensity, frequencyand duration, detecting premature damage that, if ignored, might develop into a harmful framework. On environmental and occupational health fields, genotoxicity biomarkers have been widely used for this evaluation. Objective: to identify, describe and discuss main genotoxicity biomarkers and their use together with gene expression evaluation techniques in studies concerning occupational exposure to benzene in gas stations (GS). Methods: bibliographical review of studies published between 1995 and 2015. Results: the following techniques were identified: comet assay, oxidative stress, micronuclei, chromosomal aberrations, polymorphisms, DNA and protein adducts, epigenetic factors and gene expression. We observed that genetic and epigenetic damage tests are used in gas station attendants who participate in worker’s health programs or in researches, although a short number of publications on the theme have been identified. This can be explained by the small number of countries where such job still exists and by the limitations for developing research in such countries. Conclusion: genotoxicity biomarkers and gene expression techniques are useful for detecting the premature damage resulting from this occupational exposure and must be jointly evaluated

Utilização de biomarcadores de genotoxicidade e expressão gênica na avaliação de trabalhadores de postos de combustíveis expostos a vapores de gasolina

Resumo Introdução: a avaliação de uma exposição mensura sua intensidade, frequência e duração, podendo detectar danos precoces que, se ignorados, podem evoluir para um quadro nocivo. Nos campos da saúde ambiental e ocupacional, os biomarcadores de genotoxicidade tem sido largamente utilizados para essa avaliação. Objetivo: identificar, descrever e discutir os principais bioindicadores de genotoxicidade e seu uso conjunto com técnicas de avaliação de expressão gênica em estudos de exposição ocupacional ao benzeno em postos de revenda de combustíveis (PRC). Métodos: revisão bibliográfica de trabalhos publicados entre 1995 e 2015. Resultados: as técnicas identificadas foram: ensaio cometa, estresse oxidativo, micronúcleos, aberrações cromossômicas, polimorfismos, adutos de DNA e proteínas, fatores epigenéticos e expressão gênica. Foi observado que testes de danos genéticos e epigenéticos são utilizados em frentistas de PRC que participam de programas de saúde do trabalhador ou de pesquisas, embora um baixo número de publicações sobre o tema tenha sido identificado. Esse fato talvez possa ser explicado pelos poucos países onde a profissão persiste e pelas limitações para o desenvolvimento de pesquisas nesses países. Conclusão: os bioindicadores de genotoxicidade e as técnicas de expressão gênica são úteis na detecção de dano precoce desta exposição ocupacional e devem ser avaliados em conjunto