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RelaciĂłn entre productividad laboral y remuneraciones: un anĂĄlisis de proximidad espacial a nivel estatal en la industria manufacturera en MĂ©xico, 2004, 2009, 2014 y 2019
En este documento se analiza la relaciĂłn entre las remuneraciones y la productividad laboral en MĂ©xico, a nivel estatal, considerando el impacto que la productividad de las entidades vecinas tiene en las remuneraciones locales. La omisiĂłn de la estructura espacial en las estimaciones puede conducir a un sesgo en el cĂĄlculo del parĂĄmetro de productividad. En algunas teorĂas econĂłmicas se considera que los incrementos de la productividad laboral deberĂan traducirse en aumentos de las remuneraciones. A su vez, dadas las relaciones econĂłmicas y productivas entre los territorios, es posible que la productividad de las entidades vecinas tenga un impacto positivo en las remuneraciones locales. En este estudio tambiĂ©n se incluyen variables de control. La hipĂłtesis central de la investigaciĂłn es que existe una relaciĂłn lineal entre las remuneraciones y la productividad cuando se incorpora en el anĂĄlisis la estructura espacial.Resumen .-- IntroducciĂłn .-- I. La productividad, las remuneraciones y la proximidad espacial .-- II. RevisiĂłn de trabajos previos .-- III. Conclusiones y recomendaciones
Database of spatial distribution of non indigenous species in Spanish marine waters
Research in marine Spanish waters are focused on several actions to achieve an effectively management on protected areas, with the active participation of the stakeholders and research as basic tools for decision-making. Among these actions, there is one about the knowledge and control on NIS. One of its objectives is the creation of NIS factsheets, which are going to be added to the National Marine Biodiversity Geographical System (GIS) providing complementary information about taxonomic classification, common names, taxonomic synonyms, species illustrations, identification morphological characters, habitat in the native and introduced regions, biological and ecological traits, GenBank DNA sequences, world distribution, first record and evolution in the introduced areas, likely pathways of introduction, effects in the habitats and interaction with native species, and potential management measures to apply. The database will also provide data for (1) the European online platforms, (2) the environmental assessment for the Descriptor 2 (D2-NIS) of the EU Marine Strategy Framework Directive (MSFD), as well as (3) supporting decisions made by stakeholders. It is the result of extensive collaboration among scientist, managerâs and citizen science in the Spanish North-Atlantic, South-Atlantic, Gibraltar Strait-Alboran, Levantine-Balearic and Canary Islands marine divisions, providing an updated overview of the spatial distribution of relevant extended and invasive NIS of recent and established NIS introduced by maritime transport and aquaculture pathways, as well as on cryptogenic or native species in expansion due to the climatic water warming trend
Evaluation of Different Bowel Preparations for Small Bowel Capsule Endoscopy: A Prospective, Randomized, Controlled Study
Consenso Mexicano para el Tratamiento de la Hepatitis C
El objetivo del Consenso Mexicano para el Tratamiento de la Hepatitis C fue el de desarrollar un documento como guĂa en la prĂĄctica clĂnica con aplicabilidad en MĂ©xico. Se tomĂł en cuenta la opiniĂłn de expertos en el tema con especialidad en: gastroenterologĂa, infectologĂa y hepatologĂa. Se realizĂł una revisiĂłn de la bibliografĂa en MEDLINE, EMBASE y CENTRAL mediante palabras claves referentes al tratamiento de la hepatitis C. Posteriormente se evaluĂł la calidad de la evidencia mediante el sistema GRADE y se redactaron enunciados, los cuales fueron sometidos a voto mediante un sistema modificado Delphi, y posteriormente se realizĂł revisiĂłn y correcciĂłn de los enunciados por un panel de 34 votantes. Finalmente se clasificĂł el nivel de acuerdo para cada oraciĂłn. Esta guĂa busca dar recomendaciones con Ă©nfasis en los nuevos antivirales de acciĂłn directa y de esta manera facilitar su uso en la prĂĄctica clĂnica. Cada caso debe ser individualizado segĂșn sus comorbilidades y el manejo de estos pacientes siempre debe ser multidisciplinario.
Abstract
The aim of the Mexican Consensus on the Treatment of Hepatitis C was to develop clinical practice guidelines applicable to Mexico. The expert opinion of specialists in the following areas was taken into account: gastroenterology, infectious diseases, and hepatology. A search of the medical literature was carried out on the MEDLINE, EMBASE, and CENTRAL databases through keywords related to hepatitis C treatment. The quality of evidence was subsequently evaluated using the GRADE system and the consensus statements were formulated. The statements were then voted upon, using the modified Delphi system, and reviewed and corrected by a panel of 34 voting participants. Finally, the level of agreement was classified for each statement. The present guidelines provide recommendations with an emphasis on the new direct-acting antivirals, to facilitate their use in clinical practice. Each case must be individualized according to the comorbidities involved and patient management must always be multidisciplinary
EDUCACIĂN AMBIENTAL Y SOCIEDAD. SABERES LOCALES PARA EL DESARROLLO Y LA SUSTENTABILIDAD
Este texto contribuye al anĂĄlisis cientĂfico de varias ĂĄreas del conocimiento como la filosofĂa social, la patologĂa, la educaciĂłn para el cuidado del medio ambiente y la sustentabilidad que inciden en diversas unidades de aprendizaje de la Licenciatura en EducaciĂłn para la Salud y de la MaestrĂa en SociologĂa de la SaludLas comunidades indĂgenas de la sierra norte de Oaxaca MĂ©xico, habitan un territorio extenso de biodiversidad. Sin que sea una ĂĄrea protegida y sustentable, la propia naturaleza de la regiĂłn ofrece a sus visitantes la riqueza de la vegetaciĂłn caracterizada por sus especies endĂ©micas que componen un paisaje de suma belleza
XLVIII Coloquio Argentino de EstadĂstica. VI Jornada de EducaciĂłn EstadĂstica Martha Aliaga Modalidad virtual
Esta publicaciĂłn es una compilaciĂłn de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de EstadĂstica y la VI Jornada de EducaciĂłn EstadĂstica Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de EstadĂstica y la Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos Ășltimos se dispone de un hipervĂnculo que direcciona a la presentaciĂłn del trabajo. Ellos obedecen a distintas temĂĄticas de la estadĂstica con una sesiĂłn especial destinada a la aplicaciĂłn de modelos y anĂĄlisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Stimolo, MarĂa InĂ©s. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de cĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank LĂĄzaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Ruiz, SebastiĂĄn LeĂłn. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: AlegrĂa JimĂ©nez, Alfredo. Universidad TĂ©cnica Federico Santa MarĂa. Departamento de MatemĂĄtica; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de IngenierĂa en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Ălvarez-Vaz, RamĂłn. Universidad de la RepĂșblica. Instituto de EstadĂstica. Departamento de MĂ©todos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la RepĂșblica. Instituto de EstadĂstica. Departamento de MĂ©todos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad CatĂłlica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de NeurocogniciĂłn; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de InvestigaciĂłn de Estudios Superiores, EconĂłmicos y Sociales; MĂ©xico.Fil: Canal MartĂnez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de InvestigaciĂłn de Estudios Superiores, EconĂłmicos y Sociales; MĂ©xico.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina. Universidad CatĂłlica de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Rojo, MarĂa Paula. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Nicolas, MarĂa Claudia. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina. Universidad CatĂłlica de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, TomĂĄs. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de MatemĂĄtica de BahĂa Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, MarĂa Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Elorza, MarĂa Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones EconĂłmicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EstadĂstica y MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂsticas. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas en EstadĂstica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, MarĂa Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂsticas. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas en EstadĂstica; Argentina.Fil: Saenz, JosĂ© 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 TecnologĂa Agropecuaria. EstaciĂłn Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de InvestigaciĂłn Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: PĂ©rez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de InvestigaciĂłn Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad AnĂłnima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de AgronomĂa; 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 CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Exactas FĂsicas y Naturales. Centro de InvestigaciĂłn y Estudios de MatemĂĄticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, MarĂa LucĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Exactas FĂsicas y Naturales. Centro de InvestigaciĂłn y Estudios de MatemĂĄticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia MarĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de MatemĂĄtica, AstronomĂa, FĂsica y ComputaciĂłn; Argentina.Fil: Ascua, Melina BelĂ©n. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: RoldĂĄn, Dana Agustina. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: GonzĂĄlez, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de TecnologĂa Agropecuaria. Instituto de InvestigaciĂłn y Desarrollo TecnolĂłgico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de EstadĂstica; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: HernĂĄndez, Paz. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: FernĂcola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Dundray, , FabiĂĄn. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de QuĂmica y Metabolismo del FĂĄrmaco. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: FarfĂĄn Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento AcadĂ©mico de MatemĂĄticas y EstadĂstica; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento AcadĂ©mico de MatemĂĄticas y EstadĂstica; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, NoemĂ M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, MarĂa Luisa. Universidad Nacional de TucumĂĄn. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de TecnologĂa Agropecuaria. EstaciĂłn Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias BioquĂmicas y FarmacĂ©uticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de FarmacologĂa; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de FarmacologĂa; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad AndrĂ©s Bello. Facultad de IngenierĂa; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad AndrĂ©s Bello. Facultad de IngenierĂa; Chile.Fil: Bonadies, MarĂa Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de IngenierĂa. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones MatemĂĄticas y EstadĂsticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EstadĂstica y DemografĂa; Argentina.Fil: GĂłmez, Pablo SebastiĂĄn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel HernĂĄn. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: LĂłpez Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EstadĂstica y MatemĂĄtica; Argentina.Fil: GarcĂa BazĂĄn, Gaspar. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: BermĂșdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo TomĂĄs. Facultad de EstadĂstica; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones MatemĂĄticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de CĂĄlculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Escuela de EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: GarcĂa, MarĂa del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Escuela de EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: MĂ©ndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica (IITAE); Argentina.Fil: GarcĂa Mata, Luis Ăngel. Universidad Nacional AutĂłnoma de MĂ©xico. Facultad de Estudios Superiores AcatlĂĄn; MĂ©xico.Fil: RamĂrez GonzĂĄlez, Marco Antonio. Universidad Nacional AutĂłnoma de MĂ©xico. Facultad de Estudios Superiores AcatlĂĄn; MĂ©xico.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina. Universidad PĂșblica de Navarra. Departamento de EstadĂstica, InformĂĄtica y MatemĂĄticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: EstragĂł, Virginia. Presidencia de la RepĂșblica. ComisiĂłn Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, MatĂas. Presidencia de la RepĂșblica. ComisiĂłn Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, AndrĂ©s. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de BioestadĂstica; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, JosĂ© Eduardo. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho â UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de BioestadĂstica; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EconomĂa; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Nahas, EstefanĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: MĂĄrquez, Viviana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EconomĂa y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EstadĂstica y DemografĂa; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EstadĂstica y DemografĂa; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de EconomĂa; Argentina.Fil: Blacona, MarĂa Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: GarcĂa, Gregorio. Instituto Nacional de EstadĂstica y Censos. DirecciĂłn Nacional de MetodologĂa EstadĂstica; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de EstadĂstica y Censos. DirecciĂłn Nacional de MetodologĂa EstadĂstica; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de EstadĂstica y Censos. DirecciĂłn Nacional de MetodologĂa EstadĂstica; Argentina.Fil: Funkner, SofĂa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, MarĂa Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: MartĂn, MarĂa Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: MartĂn, MarĂa Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, MarĂa Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro GonzĂĄlez, Enrique L. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: RoldĂĄn, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: GonzĂĄlez, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones EconĂłmicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones EconĂłmicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de EconomĂa; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Marfia, MartĂn. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de IngenierĂa. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de MatemĂĄtica de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad TecnolĂłgica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad TecnolĂłgica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad TecnolĂłgica 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 JosĂ© AndrĂ©s. Investigador Independiente; Argentina.Fil: GonzĂĄlez, Mariana VerĂłnica. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EstadĂstica y MatemĂĄticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.
Reducing the environmental impact of surgery on a global scale: systematic review and co-prioritization with healthcare workers in 132 countries
Abstract
Background
Healthcare cannot achieve net-zero carbon without addressing operating theatres. The aim of this study was to prioritize feasible interventions to reduce the environmental impact of operating theatres.
Methods
This study adopted a four-phase Delphi consensus co-prioritization methodology. In phase 1, a systematic review of published interventions and global consultation of perioperative healthcare professionals were used to longlist interventions. In phase 2, iterative thematic analysis consolidated comparable interventions into a shortlist. In phase 3, the shortlist was co-prioritized based on patient and clinician views on acceptability, feasibility, and safety. In phase 4, ranked lists of interventions were presented by their relevance to high-income countries and lowâmiddle-income countries.
Results
In phase 1, 43 interventions were identified, which had low uptake in practice according to 3042 professionals globally. In phase 2, a shortlist of 15 intervention domains was generated. In phase 3, interventions were deemed acceptable for more than 90 per cent of patients except for reducing general anaesthesia (84 per cent) and re-sterilization of âsingle-useâ consumables (86 per cent). In phase 4, the top three shortlisted interventions for high-income countries were: introducing recycling; reducing use of anaesthetic gases; and appropriate clinical waste processing. In phase 4, the top three shortlisted interventions for lowâmiddle-income countries were: introducing reusable surgical devices; reducing use of consumables; and reducing the use of general anaesthesia.
Conclusion
This is a step toward environmentally sustainable operating environments with actionable interventions applicable to both highâ and lowâmiddleâincome countries
Genomic Bayesian functional regression models with interactions for predicting wheat grain yield using hyper-spectral image data
Abstract Background Modern agriculture uses hyperspectral cameras that provide hundreds of reflectance data at discrete narrow bands in many environments. These bands often cover the whole visible light spectrum and part of the infrared and ultraviolet light spectra. With the bands, vegetation indices are constructed for predicting agronomically important traits such as grain yield and biomass. However, since vegetation indices only use some wavelengths (referred to as bands), we propose using all bands simultaneously as predictor variables for the primary trait grain yield; results of several multi-environment maize (Aguate et al. in Crop Sci 57(5):1â8, 2017) and wheat (Montesinos-LĂłpez et al. in Plant Methods 13(4):1â23, 2017) breeding trials indicated that using all bands produced better prediction accuracy than vegetation indices. However, until now, these prediction models have not accounted for the effects of genotype Ă environment (G Ă E) and band Ă environment (B Ă E) interactions incorporating genomic or pedigree information. Results In this study, we propose Bayesian functional regression models that take into account all available bands, genomic or pedigree information, the main effects of lines and environments, as well as G Ă E and B Ă E interaction effects. The data set used is comprised of 976 wheat lines evaluated for grain yield in three environments (Drought, Irrigated and Reduced Irrigation). The reflectance data were measured in 250 discrete narrow bands ranging from 392 to 851 nm (nm). The proposed Bayesian functional regression models were implemented using two types of basis: B-splines and Fourier. Results of the proposed Bayesian functional regression models, including all the wavelengths for predicting grain yield, were compared with results from conventional models with and without bands. Conclusions We observed that the models with B Ă E interaction terms were the most accurate models, whereas the functional regression models (with B-splines and Fourier basis) and the conventional models performed similarly in terms of prediction accuracy. However, the functional regression models are more parsimonious and computationally more efficient because the number of beta coefficients to be estimated is 21 (number of basis), rather than estimating the 250 regression coefficients for all bands. In this study adding pedigree or genomic information did not increase prediction accuracy