Fase de investigaciónpara la implementación de un sistema experto para diagnostico y seguimiento de enfermedades autoinmunes

Las enfermedades autoinmunes son hoy por hoy un campo muy grande de la medicina y se han ido convirtiendo en un punto critico en cuanto al desempeño por parte del grupo medico; mas evidente en la medida que el conocimiento avanza y aumenta la brecha entre estos y el profesional encargado del abordaje de tales enfermedades. Actualmente ya se encuentra detectado el problema y se plantea una solución directa, por ende se centrará en el proceso de diseño de la solución buscando la mas viable, funcional y efectiva acorde con el objetivo planteado, que es la generación de un sistema experto como soporte para el adecuado diagnóstico, tratamiento y seguimiento de las enfermedades autoinmunes. Se debe realizar una revisión exhaustiva del tema para establecer marcos de referencia en cuanto a la toma de decisiones (proceso diagnóstico) y de ahí se desprenden los subsiguientes procesos (tratamiento y seguimiento). La herramienta de aplicación a utilizar está por definir de acuerdo a la asesoría del director; se ha planteado la realización de un sistema experto capaz de realizar toma de decisiones y al mismo tiempo alimentar una base de datos que sirva en futuras valoraciones para ajustar el proceso de decisión. La salida del sistema se generará por pantalla y se llevará el caso en una base de datos implementada especialmente en formato de historia clínica, para que en las próximas valoraciones sea fácil el acceso. También producirá la solicitud de laboratorios que considera el sistema y opcionalmente, los que considere el usuario (médico); datos que también irán a la historia clínica del paciente. Las herramientas para la implementación del sistema experto se definirán durante el desarrollo del proyecto acorde al avance cognoscitivo de los integrantes y según las sugerencias dadas por el director del mismo y los diferentes tutores comprometidos. En un principio se plantea la utilización de herramientas de software libre para minimización de costos, facilidad en actualización, competencia con países industrializados y estandarización en el uso de estas herramientas, facilitando el aporte de expertos de otras latitudes.Las enfermedades autoinmunes son hoy por hoy un campo muy grande de la medicina y se han ido convirtiendo en un punto critico en cuanto al desempeño por parte del grupo medico; mas evidente en la medida que el conocimiento avanza y aumenta la brecha entre estos y el profesional encargado del abordaje de tales enfermedades. Actualmente ya se encuentra detectado el problema y se plantea una solución directa, por ende se centrará en el proceso de diseño de la solución buscando la mas viable, funcional y efectiva acorde con el objetivo planteado, que es la generación de un sistema experto como soporte para el adecuado diagnóstico, tratamiento y seguimiento de las enfermedades autoinmunes. Se debe realizar una revisión exhaustiva del tema para establecer marcos de referencia en cuanto a la toma de decisiones (proceso diagnóstico) y de ahí se desprenden los subsiguientes procesos (tratamiento y seguimiento). La herramienta de aplicación a utilizar está por definir de acuerdo a la asesoría del director; se ha planteado la realización de un sistema experto capaz de realizar toma de decisiones y al mismo tiempo alimentar una base de datos que sirva en futuras valoraciones para ajustar el proceso de decisión. La salida del sistema se generará por pantalla y se llevará el caso en una base de datos implementada especialmente en formato de historia clínica, para que en las próximas valoraciones sea fácil el acceso. También producirá la solicitud de laboratorios que considera el sistema y opcionalmente, los que considere el usuario (médico); datos que también irán a la historia clínica del paciente. Las herramientas para la implementación del sistema experto se definirán durante el desarrollo del proyecto acorde al avance cognoscitivo de los integrantes y según las sugerencias dadas por el director del mismo y los diferentes tutores comprometidos. En un principio se plantea la utilización de herramientas de software libre para minimización de costos, facilidad en actualización, competencia con países industrializados y estandarización en el uso de estas herramientas, facilitando el aporte de expertos de otras latitudes

Gastric Antral Vascular Ectasia in Systemic Sclerosis: Current Concepts

Introduction. Gastric antral vascular ectasia (GAVE) is a rare entity with unique endoscopic appearance described as “watermelon stomach.” It has been associated with systemic sclerosis but the pathophysiological changes leading to GAVE have not been explained and still remain uncertain. Methods. Databases Medline, Scopus, Embase, PubMed, and Cochrane were searched for relevant papers. The main search words were “Gastric antral vascular ectasia,” “Watermelon Stomach,” “GAVE,” “Scleroderma,” and “Systemic Sclerosis.” Fifty-four papers were considered for this review. Results. GAVE is a rare entity in the spectrum of manifestations of systemic sclerosis with unknown pathogenesis. Most patients with systemic sclerosis and GAVE present with asymptomatic anemia, iron deficiency anemia, or heavy acute gastrointestinal bleeding. Symptomatic therapy and endoscopic ablation are the first-line of treatment. Surgical approach may be recommended for patients who do not respond to medical or endoscopic therapies. Conclusion. GAVE can be properly diagnosed and treated. Early diagnosis is key in the management of GAVE because it makes symptomatic therapies and endoscopic approaches feasible. A high index of suspicion is critical. Future studies and a critical review of the current findings about GAVE are needed to understand the role of this condition in systemic sclerosis

El comportamiento de la lactatemia y frecuencia cardiaca durante esfuerzos con intensidades de competencias en la carrera a pie de los triatletas de la Selección Nacional de Cuba / The behavior of lactatemia and heart rate during efforts with intensities

Las exigencias competitivas en el deporte de alto rendimiento se incrementan como resultado de la imposición constante de nuevos récords, el aprovechamiento de la ciencia y la tecnología será unos de los factores protagonistas de este proceso. Al respecto se impone utilizar medios, métodos y procedimientos más efectivos para superar los niveles de rendimiento. La investigación contó con un diseño preexperimento de control mínimo para un solo grupo con pretest - postest de naturaleza cuantitativa y cualitativa. Se trabajó con una muestra de 6 triatletas con un promedio de edad de 23 años, con más de 7 años de experiencia que representan el 100 % de la población de la Pre Selección Nacional de Cuba. Se aplicó un sistema de test con cargas incrementales que permite conocer el comportamiento de los niveles de lactato y frecuencia cardiaca en la carrera de los triatletas de la selección nacional de Cuba para su mejor desempeño en la preparación competitiva. Se utilizaron métodos del nivel teórico, empírico y estadístico los cuales posibilitaron constatar su veracidad durante todo el proceso de investigación. Existió una mejora significativa en la tolerancia al lactato en los triatletas, por lo que existió un incremento en el rendimiento de la carrera corroborado por los resultados en los Juegos Centroamericanos y del Caribe Veracruz 2014. Abstract  The competitive demands in high performance sport are increased as a result of the constant imposition of new records, the use of science and technology will be one of the main factors of this process. In this regard, it is necessary to use more effective means, methods and procedures to overcome performance levels. The research had a minimum control preexperiment design for a single group with pretest - posttest of quantitative and qualitative nature. We worked with a sample of 6 triathletes with an average age of 23 years, with more than 7 years of experience that represented 100% of the population of the Pre National Selection of Cuba. We applied a test system with incremental loads that allows us to know the behavior of lactate levels and heart rate in the triathletes of the national team of Cuba for their best performance in competitive preparation. Methods of the theoretical, empirical and statistical level were used, which made it possible to verify their veracity throughout the research process. There was a significant improvement in lactation tolerance in the triathletes, so there was an increase in the performance of the race corroborated by the results in the Central American and Caribbean Games Veracruz 2014

History of autoimmunity. First Part. The immunology From where and to where?

La inmunología nace especialmente a finales del siglo XIX y en las primeras dos décadas del siglo XX, pero su expansión y desarrollo acelerado se realiza a finales del siglo XX y exponencial-mente en el siglo XXI. Se origina de la microbiología y de la bacteriología, al buscar resultados rápidos de la aplicación inmediata en la prevención y curación de las infecciones bacterianas, que para esa época eran los problemas cruciales dela medicina. Desde ese inicio, la inmunología está conectada desde el área básica con todas las ramas de la medicina, de la biología y la ingenie-ría, originando una nueva especialidad como loes la Ingeniería Biomédica.Q411-3

Use of plasma rich in growth factors in patients with knee osteoarthritis

Introducción: la osteoartritis es uno de los principales problemas de salud a nivel mundial debido a su alta prevalencia. Objetivo: determinar la efectividad y la seguridad del tratamiento con plasma rico en factores de crecimiento en la osteoartritis de rodilla. Métodos: se realizó una investigación en sistemas y servicios de salud, con enfoque sistémico pre experimental, prospectivo multicéntrico abierto. La muestra quedó conformada por 152 pacientes sometidos a este procedimiento en el Hospital “Arnaldo Milián Castro” de Santa Clara durante el período comprendido entre marzo de 2014 a diciembre de 2015. El seguimiento fue al mes, a los seis meses y al año. Se evaluaron variables clínicas y hematológicas que conforman el protocolo para este procedimiento y se emplearon escalas y exámenes de laboratorio especializados. Los datos obtenidos fueron sometidos al análisis estadístico-matemático. Resultados: la osteoartritis de rodilla predominó en el sexo femenino y en la tercera edad, la comorbilidad estuvo presente en la mayoría de los enfermos (la hipertensión arterial resultó la más frecuente), predominaron los grados II y III, sin asociación con la lateralidad y la presencia de deformidad, fueron significativas la reducción del consumo de medicamentos al año del tratamiento y la presencia de dolor, el peso corporal no mostró reducción y hubo escasas complicaciones. Conclusiones: la aplicación del plasma rico en factores de crecimiento autólogo es viable y segura en el tratamiento de la osteoartritis de rodilla.Introduction: Osteoarthritis is one of the main health problems worldwide due to its high prevalence. Objective: Determine the effectiveness and safety of the treatment with plasma rich in growth factors in knee osteoarthritis. Methods: A study was conducted in health systems and services with a pre-experimental, prospective, open and multicentre systemic approach. The sample consisted of 152 patients who underwent this procedure at the Arnaldo Milián Castro Hospital in Santa Clara from March 2014 to December 2015. The follow-up was carried out at one month, six months and one year. The clinical and hematological variables of the protocol for this procedure were assessed, and specialized scales and laboratory tests were used. The collected data underwent a statistical-mathematical analysis. Results: Knee osteoarthritis predominated in females and in third-age patients; comorbidity was present in most of the patients (arterial hypertension was the most frequent); grades II and III predominated, without association with laterality and the presence of deformity; at one year of treatment, there was a significant reduction in drug consumption, as well as a significant reduction of pain; body weight showed no reduction and there were few complications. Conclusions: The use of plasma rich in autologous growth factors is viable and safe in the treatment of knee osteoarthritis

Recovery of green turtle populations and their interactions with coastal dune as a baseline for an integral ecological restoration

Antecedentes y Objetivos: La restauración ecológica se ha centrado en los componentes físicos y vegetales de los ecosistemas, y ha dejado de lado a la fauna silvestre y sus interacciones. Chelonia mydas es un macroherbívoro en peligro de extinción que anida en playas de México y Cuba, e influye en la vegetación costera con aportaciones de materia orgánica. Los objetivos de este estudio fueron analizar su recuperación poblacional, un índice del verdor de la vegetación de duna, así como la cantidad de materia orgánica estimada de sus nidadas antes y después de la implementación de una Norma Oficial Mexicana. Métodos: Se analizaron datos de entre dos y tres décadas de monitoreo biológico en 16 playas de anidación de Chelonia mydas; a partir de ellos se realizaron tres niveles de análisis de indicadores demográficos, la aportación de materia orgánica de las tortugas en la playa y el vigor vegetal a partir de sensores remotos, además de aplicar los estadísticos pertinentes. Resultados clave: Hubo un crecimiento exponencial del número de anidaciones de tortuga verde (entre 12 y 14% anual), asociado con pulsos de reclutamiento poblacional en los años 2000 y 2008. El aporte de materia orgánica a la playa fue significativamente mayor después de un cambio en la estrategia para manejo de las nidadas en México, y se detectó un incremento en el verdor de la vegetación de duna en zonas de anidación alta de Chelonia mydas. Conclusiones: El incremento de las poblaciones de tortuga verde lleva a reflexionar acerca de las implicaciones que tiene la recuperación de especies de fauna sobre otras comunidades en los ecosistemas que habitan, lo que demanda el análisis de los paradigmas actuales y la adaptación de estrategias que atiendan sus necesidades de manejo, procurando las condiciones de integridad ecológica de sus hábitats.Background and Aims: Ecological restoration has focused on the physical and vegetation components of ecosystems, leaving aside studies on wild fauna and their interactions. Chelonia mydas is an endangered macroherbivore that nests on sandy beaches of Mexico and Cuba, and influences the coastal vegetation with organic matter contributions. The objectives of this study were to analyze its population recovery, a greenness index for dune vegetation, and the amount of organic matter estimated from its clutches before and after the implementation of an official Mexican norm. Methods: Biological data obtained from two and three decades of monitoring 16 Chelonia mydas nesting beaches were analyzed; based on these, three levels of demographic indexes were carried out, the contribution of organic matter by marine turtles to the beach and the vegetal vigor using remote sensing, besides implementing the pertinent statistical analysis. Key results: There was an exponential increase of the green turtle nests (between 12 and 14% per year), associated with population recruitment pulses in 2000 and 2008. The contribution of organic matter to the beach was significantly higher after a change in clutches management in Mexico, and an increase in the dune vegetation greenness was detected in high Chelonia mydas nesting zones. Conclusions: The increase of the green turtle populations invites to reflex about the implications of the recovery of species of fauna have on other communities in the ecosystems they inhabit, demanding the analysis of the actual paradigms and the adaptation strategies that attend their management needs, procuring the ecological integrity conditions of their habitats

Plant diversity patterns in neotropical dry forests and their conservation implications

This is the author accepted manuscript. The final version is available from American Association for the Advancement of Science via the DOI in this record.Seasonally dry tropical forests are distributed across Latin America and the Caribbean and are highly threatened, with less than 10% of their original extent remaining in many countries. Using 835 inventories covering 4660 species of woody plants, we show marked floristic turnover among inventories and regions, which may be higher than in other neotropical biomes, such as savanna. Such high floristic turnover indicates that numerous conservation areas across many countries will be needed to protect the full diversity of tropical dry forests. Our results provide a scientific framework within which national decision-makers can contextualize the floristic significance of their dry forest at a regional and continental scale.This paper is the result of the Latin American and Caribbean Seasonally Dry Tropical Forest Floristic Network (DRYFLOR), which has been supported at the Royal Botanic Garden Edinburgh by a Leverhulme Trust International Network Grant (IN-074). This work was also supported by the U.K. Natural Environment Research Council grant NE/I028122/1; Colciencias Ph.D. scholarship 529; Synthesys Programme GBTAF-2824; the NSF (NSF 1118340 and 1118369); the Instituto Humboldt (IAvH)–Red colombiana de investigación y monitoreo en bosque seco; the Inter-American Institute for Global Change Research (IAI; Tropi-Dry, CRN2-021, funded by NSF GEO 0452325); Universidad Nacional de Rosario (UNR); and Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). The data reported in this paper are available at www.dryflor.info. R.T.P. conceived the study. M.P., A.O.-F., K.B.-R., R.T.P., and J.W. designed the DRYFLOR database system. K.B.-R. and K.G.D. carried out most analyses. K.B.-R. R.T.P., and K.G.D. wrote the manuscript with substantial input from A.D.-S., R.L.-P., A.O.-F., D.P., C.Q., and R.R. All the authors contributed data, discussed further analyses, and commented on various versions of the manuscript. K.B.-R. thanks G. Galeano who introduced her to dry forest research. We thank J. L. Marcelo, I. Huamantupa, C. Reynel, S. Palacios, and A. Daza for help with fieldwork and data entry in Peru

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.

Prognostic value of capillaroscopy in organ involvement and identification of subtypes in systemic sclerosis (SS): a systematic literature review

Resumen La capilaroscopia es una herramienta esencial para el diagnóstico de la esclerosis sistémica. Usar este examen como factor pronóstico permitirá realizar una intervención temprana y probablemente retardará la progresión de la enfermedad. Se realizó una revisión de la literatura evaluando el valor pronóstico de la capilaroscopia para predecir el compromiso sistémico de la esclerosis sistémica y su diferenciación por subtipos. Métodos Se realizo una revisión sistemática de la literatura en las siguientes bases de datos: Medline, PubMed, Embase, Cochrane y Lilacs. La búsqueda se hizo basada en el modelo PICOT y la estrategia de búsqueda fue construida mediante los términos MeSH “Microscopic Angioscopy,” “Scleroderma systemic,” “Scleroderma diffuse,” Scleroderma Limited,” “Early Diagnosis” y Boolean operators. El lenguaje fue restringido a artículos publicados en español e ingles desde 1990 hasta 2019. Se realizó la búsqueda en cada base de datos y se adicionaron nuevos términos según fuera apropiado. La búsqueda se realizó de nuevo al final del análisis y se incluyeron los estudios más recientes. La lista de referencias de los estudios incluidos y las revisiones sistemáticas recientemente adicionadas también fueron registradas. No se consideró literatura gris en esta revisión. Resultados Un total de 183 artículos fueron encontrados en las siguientes bases de datos: Medline (n: 115), Embase (n: 66), Cochrane (n: 2), Lilacs (n: 0). Después de excluir los que estaban duplicados, un total de 66 estudios fueron seleccionados. Dentro de estos artículos, se realizó un proceso de selección basado en titulo y resumen tomando en cuenta los criterios de elegibilidad, obteniendo finalmente 21 referencias. Dos investigadores revisaron los artículos seleccionados y todas las discrepancias fueron resueltas en consenso. Finalmente. Un total de 14 artículos fueron incluidos. Conclusiones La diferentes anormalidades encontradas en la capilaroscopia, especialmente la pérdida de capilares, han sido constantemente asociadas no solo a compromiso de órganos sino también a la severidad de la enfermedad, especialmente con manifestaciones vasculares (úlceras digitales e hipertensión pulmonar). La importancia de la capilaroscopia no solo es por su valor diagnóstico sino también por su valor predictivo en relación al seguimiento y manejo de la esclerosisAbstract Background Capillaroscopy is an essential tool for the diagnosis of systemic sclerosis. Using this exam as a prognostic factor will allow earlier intervention and probably, delay on disease progression. We aimed to evaluate the prognostic value of capillaroscopy for the prediction of systemic compromise and subtype differentiation in systemic sclerosis. Methods A systematic literature search was applied in the following electronic databases: Medline, PubMed, Embase, Cochrane, and Lilacs. The research question was designed based on the PICOT model, and the search strategy was built using the MeSH terms “Microscopic Angioscopy,” “Scleroderma systemic,” “Scleroderma diffuse,” Scleroderma Limited,” “Early Diagnosis” and Boolean operators. The language was restricted to papers published in Spanish or English, from 1990 to 2019. The search terms were explored for each database, and new terms were added, as appropriate. The searches were made again before the final analyses and further studies were retrieved for inclusion at that time. Reference lists of included studies and recent aligned systematic reviews were also screened. Gray literature was not considered in this review. Results A total of 183 articles were found in the selected databases: Medline (n: 115), Embase (n: 66), Cochrane (n: 2), Lilacs (n: 0). After excluding articles due to duplication, a total of 66 studies were selected. Within these articles, a screening process was applied based on the title and abstract, taking into account the eligibility criteria, finally obtaining 21 references. Two researchers assessed the selected articles, and all disagreements were solved by consensus. Finally, a total of 14 articles were included. Conclusions The different abnormalities found in capillaroscopy, especially loss of capillaries, have been consistently associated not only with organ involvement but also with severity of the disease, especially with vascular manifestations (digital ulcers and pulmonary hypertension). The importance of capillaroscopy is not only its diagnostic value but also its predictive value with its consequent implications in the follow-up and management of systemic sclerosis

Thyroid Dysfunction in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus

Background: thyroid dysfunction is frequently found among patients with type 2 diabetes mellitus, this proportion increases, being hypothyroidism the most frequent. Objective: to determine the behavior of thyroid dysfunction in patients with type 2 diabetes mellitus at the Dr. Gustavo Aldereguía Lima University General Hospital in Cienfuegos. Method: a cross-sectional study was carried out between January the 1st and December the 31st, 2018, in the Outpatient Service of people with diabetes mellitus in the Dr. Gustavo Aldereguía Lima General University Hospital of Cienfuegos. A total of 210 patients were studied. The variables analyzed were: age, sex, personal pathological history, family pathological history, time of diagnosis, presence of thyroid dysfunction and type of thyroid dysfunction. The 95 % confidence interval was calculated. The Fisher's test was used to compare between frequencies. Results: the 32.4 % of the patients studied had thyroid dysfunction, from which 23.3 % were female, in which subclinical hypothyroidism predominated, representing the 42.6 %. The age group between 40 and 49 years was the most representative with the 9.1 % of the patients. The presence of a family pathological history of type 2 diabetes mellitus and thyroid dysfunction was the 30 % and the 19.5 %, respectively. Conclusion: the prevalence of thyroid dysfunction is similar to that found in some previous studies, being more representative in the 5th decade of life, it is more frequent in the female sex and the subclinical hypothyroidism was the most predominant