Ergonomía participativa: empoderamiento de los trabajadores para la prevención de trastornos musculoesqueléticos

La ergonomía participativa es una estrategia de intervención sobre los riesgos por carga física en los lugares de trabajo escasamente conocida en España, aunque en otros países se cuenta con numerosas experiencias y evidencias en este campo. Son varias las razones que justifican su interés. En primer lugar, aborda una de las categorías de riesgos laborales que mayor impacto tiene sobre la salud de los trabajadores en la mayoría de países, tanto en términos de incidencia, como de prevalencia o incapacidad. En segundo lugar, el principio básico de la ergonomía participativa es la capacitación de los trabajadores para que participen tanto en la identificación de los riesgos y daños a la salud derivados de las exposiciones a carga física en el trabajo como en la propuesta y evaluación de las medidas de corrección adecuadas a cada situación. En tercer lugar, permite el tratamiento y la solución de muchos problemas sin necesidad de complicados protocolos técnicos. Desde el punto de vista de la salud pública, la ergonomía participativa es un modelo muy ensayado de empoderamiento (empowerment) de la población para controlar los determinantes del entorno (laboral) que afectan a su salud y bienestar. En este trabajo se revisan algunos de los principios básicos de los programas de ergonomía participativa, se comentan las claves relacionadas con el éxito o fracaso de los programas y se presentan algunos resultados principales de las experiencias de ergonomía participativa que se vienen desarrollando desde hace años en países como Canadá, Reino Unido, Holanda o Finlandia

Phase I prognostic online (PIPO): A web tool to improve patient selection for oncology early phase clinical trials

Immunotherapy; Phase 1 trials; Prognostic modelInmunoterapia; Ensayos de fase 1; Modelo pronósticoImmunoteràpia; Assajos de fase 1; Model pronòsticPurpose Patient selection in phase 1 clinical trials (Ph1t) continues to be a challenge. The aim of this study was to develop a user-friendly prognostic calculator for predicting overall survival (OS) outcomes in patients to be included in Ph1t with immune checkpoint inhibitors (ICIs) or targeted agents (TAs) based on clinical parameters assessed at baseline. Methods Using a training cohort with consecutive patients from the VHIO phase 1 unit, we constructed a prognostic model to predict median OS (mOS) as a primary endpoint and 3-month (3m) OS rate as a secondary endpoint. The model was validated in an internal cohort after temporal data splitting and represented as a web application. Results We recruited 799 patients (training and validation sets, 558 and 241, respectively). Median follow-up was 21.2 months (m), mOS was 10.2 m (95% CI, 9.3–12.7) for ICIs cohort and 7.7 m (95% CI, 6.6–8.6) for TAs cohort. In the multivariable analysis, six prognostic variables were independently associated with OS – ECOG, number of metastatic sites, presence of liver metastases, derived neutrophils/(leukocytes minus neutrophils) ratio [dNLR], albumin and lactate dehydrogenase (LDH) levels. The phase 1 prognostic online (PIPO) calculator showed adequate discrimination and calibration performance for OS, with C-statistics of 0.71 (95% CI 0.64–0.78) in the validation set. The overall accuracy of the model for 3m OS prediction was 87.2% (95% CI 85%–90%). Conclusions PIPO is a user-friendly objective and interactive tool to calculate specific survival probabilities for each patient before enrolment in a Ph1t. The tool is available at https://pipo.vhio.net/.The research leading to these results has received funding from “la Caixa” Foundation (LCF/PR/CE07/50610001). Cellex Foundation for providing research facilities and equipment. This work was supported by the Accelerator Award (UpSMART) from Fundacion Científica – Asociacion Espanola Contra el Cancer (FC -AECC)/ Associazione Italiana per la Ricerca sul Cancro (AIRC) /Cancer Research United Kingdom (CRUK)

Madrid: el agotamiento de un modelo urbano y la construcción de nuevas propuestas para una ciudad en transformación

El artículo se centra en el análisis de las consecuencias socio-económicas de la crisis en Madrid y en los discursos de diferentes actores sociales, políticos y económicos sobre la misma. Para el periodo estudiado (2008-2014), la información aportada da cuenta de una notable transformación en la estructura social madrileña, con un aumento de la desigualdad social y una profundización de la segregación urbana. Los discursos recogidos sobre la crisis reflejan perspectivas diferentes que en los extremos se polarizan alrededor de dos grandes planteamientos: por un lado, las visiones críticas con un modelo económico y territorial que necesariamente debía terminar colapsando y, por otro, los discursos centrados en el carácter coyuntural de la crisis, que mantienen que tras unos años de parón la máquina de crecimiento echará de nuevo a andar. Del trabajo realizado se desprende que entre 2008 y 2014 en Madrid se mantuvo el proyecto urbano neoliberal hegemónico durante el periodo anterior. En un movimiento de adaptación a la situación de crisis, se pasó de la construcción masiva de nueva ciudad a intervenir con mayor intensidad en la ciudad consolidada. Los barrios periféricos han sido los grandes olvidados en este periodo. Frente a ellos se consolida la ciudad financiera y de los negocios que se presenta como dinámica y con futuro. El poder político ha mostrado un intenso rechazo de las manifestaciones del descontento social, adoptando una actitud abiertamente represiva ante las frecuentes movilizaciones sociales que demandaban cambios profundos en el gobierno de Madrid.

Impact of late presentation of HIV infection on short-, mid- and long-term mortality and causes of death in a multicenter national cohort : 2004-2013

To analyze the impact of late presentation (LP) on overall mortality and causes of death and describe LP trends and risk factors (2004-2013). Cox models and logistic regression were used to analyze data from a nation-wide cohort in Spain. LP is defined as being diagnosed when CD4 < 350 cells/ml or AIDS. Of 7165 new HIV diagnoses, 46.9% (CI:45.7-48.0) were LP, 240 patients died.First-year mortality was the highest (aHR = 10.3[CI:5.5-19.3]); between 1 and 4 years post-diagnosis, aHR = 1.9(1.2-3.0); an

Prediction of long-term outcomes of HIV-infected patients developing non-AIDS events using a multistate approach

Outcomes of people living with HIV (PLWH) developing non-AIDS events (NAEs) remain poorly defined. We aimed to classify NAEs according to severity, and to describe clinical outcomes and prognostic factors after NAE occurrence using data from CoRIS, a large Spanish HIV cohort from 2004 to 2013. Prospective multicenter cohort study. Using a multistate approach we estimated 3 transition probabilities: from alive and NAE-free to alive and NAE-experienced ("NAE development"); from alive and NAE-experienced to death ("Death after NAE"); and from alive and NAE-free to death ("Death without NAE"). We analyzed the effect of different covariates, including demographic, immunologic and virologic data, on death or NAE development, based on estimates of hazard ratios (HR). We focused on the transition "Death after NAE". 8,789 PLWH were followed-up until death, cohort censoring or loss to follow-up. 792 first incident NAEs occurred in 9.01% PLWH (incidence rate 28.76; 95% confidence interval [CI], 26.80-30.84, per 1000 patient-years). 112 (14.14%) NAE-experienced PLWH and 240 (2.73%) NAE-free PLWH died. Adjusted HR for the transition "Death after NAE" was 12.1 (95%CI, 4.90-29.89). There was a graded increase in the adjusted HRs for mortality according to NAE severity category: HR (95%CI), 4.02 (2.45-6.57) for intermediate-severity; and 9.85 (5.45-17.81) for serious NAEs compared to low-severity NAEs. Male sex (HR 2.04; 95% CI, 1.11-3.84), ag