Jardins per a la salut

Facultat de Farmàcia, Universitat de Barcelona. Ensenyament: Grau de Farmàcia. Assignatura: Botànica farmacèutica. Curs: 2014-2015. Coordinadors: Joan Simon, Cèsar Blanché i Maria Bosch.Els materials que aquí es presenten són el recull de les fitxes botàniques de 128 espècies presents en el Jardí Ferran Soldevila de l’Edifici Històric de la UB. Els treballs han estat realitzats manera individual per part dels estudiants dels grups M-3 i T-1 de l’assignatura Botànica Farmacèutica durant els mesos de febrer a maig del curs 2014-15 com a resultat final del Projecte d’Innovació Docent «Jardins per a la salut: aprenentatge servei a Botànica farmacèutica» (codi 2014PID-UB/054). Tots els treballs s’han dut a terme a través de la plataforma de GoogleDocs i han estat tutoritzats pels professors de l’assignatura. L’objectiu principal de l’activitat ha estat fomentar l’aprenentatge autònom i col·laboratiu en Botànica farmacèutica. També s’ha pretès motivar els estudiants a través del retorn de part del seu esforç a la societat a través d’una experiència d’Aprenentatge-Servei, deixant disponible finalment el treball dels estudiants per a poder ser consultable a través d’una Web pública amb la possibilitat de poder-ho fer in-situ en el propi jardí mitjançant codis QR amb un smartphone

Influencia de la comorbilidad en el pronóstico de los octogenarios con estenosis aórtica severa sintomática

La estenosis aórtica (EAo) es la valvulopatía más frecuente en occidente. La sustitución valvular aórtica (SVAo) y el implante transcatéter de la válvula aórtica (TAVI) son tratamientos efectivos, este último reservado para pacientes con alto riesgo quirúrgico. Existe controversia sobre el beneficio del TAVI en los ancianos con alta comorbilidad. En el caso de la SVAo, las escalas de riesgo quirúrgico no incluyen variables pronósticas como la dependencia o la fragilidad. Hipótesis y objetivos:La hipótesis es que algunos octogenarios con EAo severa sintomática y muy elevada comorbilidad no se beneficiarían del tratamiento intervencionista. El objetivo es establecer la asociación entre el índice de Charlson y el pronóstico de estos pacientes, e identificar un subgrupo que, debido a su comorbilidad muy elevada, no se beneficie de la intervención. Métodos: Utilizamos los datos del registro multicéntrico español PEGASO (Pronóstico de la Estenosis Grave Aórtica Sintomática del Octogenario), que incluyó 928 pacientes con EAo severa sintomática, durante dos años. Los criterios de inclusión fueron: (i) edad ¿80 años; (ii) EAo severa con un gradiente medio > 40 mm Hg o un área valvular < 1 cm2; (iii) disnea, angina o síncope asociados con la EAo; y (iv) capacidad de dar un consentimiento informado. Los criterios de exclusión fueron: (i) intervención previa sobre la válvula aórtica; (ii) no dar al menos dos números de teléfono; y (iii) enfermedad no cardiaca con una esperanza de vida < 6 meses. Se calculó el índice de Charlson y se clasificó a los pacientes en dos grupos según la presencia o no de comorbilidad muy elevada (¿5). El riesgo quirúrgico se evaluó mediante el EuroSCORE logístico y el grado de dependencia a través del índice de Katz. Análisis estadístico:Las comparaciones se realizaron mediante la prueba chi-cuadrado o el test de Fisher, para las variables categóricas, y la t de Student o el análisis de la varianza, para las continuas. Los predictores independientes de mortalidad se determinaron por regresión de Cox. Se empleó un análisis por intención de tratar. Resultados: El índice de Charlson medio fue de 3,0 ± 1,7 y el 16,3% de pacientes tenían un índice ¿5. La media del EuroSCORE logístico fue de 29,5 ± 17,3 y el 33% de pacientes tenían un EuroSCORE ¿35. Los octogenarios programados para tratamiento conservador presentaron unos valores medios para el índice de Charlson y EuroSCORE logístico superiores, así como una tasa más alta de comorbilidad muy elevada y EuroSCORE logístico ¿35. Los escogidos para SVAo tuvieron las cifras más bajas de todos ellos. Los seleccionados para TAVI mostraron valores intermedios. Durante el seguimiento (media de 15,6 ± 9,4 meses), la mediana de supervivencia fue menor para los pacientes con comorbilidad muy elevada. En aquellos sin comorbilidad muy elevada, el manejo intervencionista se asoció con el pronóstico, cosa que no sucedió en los que tenían comorbilidad muy elevada. En el análisis multivariante, las únicas variables que se asociaron de forma independiente con el pronóstico fueron el manejo conservador previsto y el índice de Charlson. No hubo diferencias en la mortalidad entre los enfermos programados para TAVI y para SVAo. Los pacientes con muy elevada comorbilidad fueron menos independientes en el momento de su inclusión y tras un año de seguimiento, y presentaron con mayor frecuencia muerte no cardíaca. Las comorbilidades asociadas de forma independiente con la mortalidad fueron: insuficiencia renal crónica moderada o grave, infarto de miocardio, fibrilación auricular, enfermedad pulmonar crónica, cáncer y la arteriopatía periférica. Conclusiones: Una sexta parte de los octogenarios con EAo severa sintomática presentan una comorbilidad muy elevada (índice de Charlson ¿ 5). Estos pacientes tienen mal pronóstico a corto plazo y no parecen beneficiarse del tratamiento intervencionista..

Usefulness of midregional proadrenomedullin to predict poor outcome in patients with community acquired pneumonia.

midregional proadrenomedullin (MR-proADM) is a prognostic biomarker in patients with community-acquired pneumonia (CAP). We sought to confirm whether MR-proADM added to Pneumonia Severity Index (PSI) improves the potential prognostic value of PSI alone, and tested to what extent this combination could be useful in predicting poor outcome of patients with CAP in an Emergency Department (ED).Consecutive patients diagnosed with CAP were enrolled in this prospective, single-centre, observational study. We analyzed the ability of MR-proADM added to PSI to predict poor outcome using receiver operating characteristic (ROC) curves, logistic regression and risk reclassification and comparing it with the ability of PSI alone. The primary outcome was "poor outcome", defined as the incidence of an adverse event (ICU admission, hospital readmission, or mortality at 30 days after CAP diagnosis).226 patients were included; 33 patients (14.6%) reached primary outcome. To predict primary outcome the highest area under curve (AUC) was found for PSI (0.74 [0.64-0.85]), which was not significantly higher than for MR-proADM (AUC 0.72 [0.63-0.81, p > 0.05]). The combination of PSI and MR-proADM failed to improve the predictive potential of PSI alone (AUC 0.75 [0.65-0.85, p=0.56]). Ten patients were appropriately reclassified when the combined PSI and MR-proADM model was used as compared with the model of PSI alone. Net reclassification improvement (NRI) index was statistically significant (7.69%, p = 0.03) with an improvement percentage of 3.03% (p = 0.32) for adverse event, and 4.66% (P = 0.02) for no adverse event.MR-proADM in combination with PSI may be helpful in individual risk stratification for short-term poor outcome of CAP patients, allowing a better reclassification of patients compared with PSI alone

ROC curves for predicting adverse event.

<p>Fig 3a. ROC curves for different biomarkers and PSI. Fig 3b. ROC curves for the PSI & MR-proADM prediction model compared to PSI</p

MR-proADM and CAP severity.

<p>Fig 2a. Relationship between MR-proADM and severity as established by the PSI. Analysis performed with the Jonckheere-Terpstra trend test. Tau b: Kendall’s rank correlation. p: level of statistical significance. Fig 2b. MR-proADM levels according to hospital admission, bacteremia, ICU admission, hospital readmission and 30-day mortality.</p

Multivariate predictive models of adverse event and 90-day mortality.

<p>MaxM: Maximum Model: includes significant independent variables in the univariate analysis with AUC higher than 0.7.</p><p>OR: Odds Ratio and HR: Hazard Ratio.</p><p>CI 95%: confidence interval of 95%.</p><p>p: level of statistical significance.</p><p>AIC: Akaike Information Criterion (better fit of the model when AIC lower).</p><p>McFadden´s and Atkinson R2: proportion of uncertainty data explained by the model.</p><p>Calibration χ2 (p value): Hosmer and Lemeshow test.</p><p>Multivariate predictive models of adverse event and 90-day mortality.</p

Baseline characteristics of the NACURG cohort.

<p>Differences between patients who died and those who survived were assessed by Cox regression survival analysis for independent continuous variables, and a Kaplan-Meyer survival curve with log-rank tests for independent categorical variables. Differences between patients with or without adverse event were assessed by the Student t test or the non-parametric Mann-Whitney U test for continuous variables and the [χ²] test or the Fisher exact test for dichotomous categorical variables.</p><p>*p: degree of statistical significance.</p><p>**Lactate levels only available for 122 patients (54%) and not therefore included in the multivariate analysis.</p><p>***The percentage of readmissions out of the total number of patients discharged (221; 4 patients died while in hospital and 1 was still inpatient at 30 days).</p><p>Relationship between different independent variables and adverse event and 90-day mortality after consulting the Emergency Department.</p

Patients included in the study.

<p>Patients included in the study.</p

Kaplan-Meier survival curves at 90-days mortality according to MR-proADM quartiles.

<p>Kaplan-Meier survival curves at 90-days mortality according to MR-proADM quartiles.</p

ROC curves for predicting 90-day mortality.

<p>Fig 5a. ROC curves for different biomarkers and PSI. Fig 5b. ROC curves for the PSI & MR-proADM prediction model compared to PSI.</p