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.

Evaluación de la costo-efectividad de entecavir versus lamivudina en pacientes con hepatitis B crónica

La infección crónica por el virus de la hepatitis B representa una importante carga de enfermedad en el mundo y en Argentina. Existen nuevas estrategias terapéuticas, entre ellas el entecavir, un análogo nucleósido. El objetivo del presente estudio fue el de evaluar en Argentina la costo-efectividad del entecavir vs lamivudina, tanto en pacientes HBeAg positivo como negativos. Para ello se utilizó un modelo de decisión que contemplaba los principales estados de salud relacionados al virus de la hepatitis B desde las principales perspectivas del sistema de salud argentino y desde una perspectiva social en un horizonte temporal de diez años. Se combinaron datos de eficacia de ensayos clínicos aleatorizados, de riesgos relativos a largo plazo de estudios observacionales y estadísticas vitales locales. Se recabaron los costos de las drogas, de los eventos clínicos y sus complicaciones. Se efectuaron diversos análisis de sensibilidad de una vía para evaluar la incertidumbre de los resultados. El entecavir obtuvo mayor reducción de carga viral que la lamivudina, lo que implicó un menor número de casos de cirrosis compensada, descompensada y carcinoma hepatocelular en comparación. Esto se tradujo, en pacientes HbeAg positivo y negativo (resultados descontados), en 0,49 y 0,57 años de vida ganados y 0,44 y 0,51 años de vida ajustados a calidad respectivamente, por paciente en relación a la lamivudina. Los resultados fueron robustos, y la variable de mayor influencia fue el costo del entecavir. En conclusión, el entecavir resultó de "costo-ahorrativo" a "costo-efectivo" según la perspectiva

Plasma lipidome profiling of newborns with antenatal exposure to Zika virus.

The 2015-2016 Zika virus (ZIKV) outbreak in Brazil was remarkably linked to the incidence of microcephaly and other deleterious clinical manifestations, including eye abnormalities, in newborns. It is known that ZIKV targets the placenta, triggering an inflammatory profile that may cause placental insufficiency. Transplacental lipid transport is delicately regulated during pregnancy and deficiency on the delivery of lipids such as arachidonic and docosahexaenoic acids may lead to deficits in both brain and retina during fetal development. Here, plasma lipidome profiles of ZIKV exposed microcephalic and normocephalic newborns were compared to non-infected controls. Our results reveal major alterations in circulating lipids from both ZIKV exposed newborns with and without microcephaly relative to controls. In newborns with microcephaly, the plasma concentrations of hydroxyoctadecadienoic acid (HODE), primarily as 13-HODE isomer, derived from linoleic acid were higher as compared to normocephalic ZIKV exposed newborns and controls. Total HODE concentrations were also positively associated with levels of other oxidized lipids and several circulating free fatty acids in newborns, indicating a possible plasma lipidome signature of microcephaly. Moreover, higher concentrations of lysophosphatidylcholine in ZIKV exposed normocephalic newborns relative to controls suggest a potential disruption of polyunsaturated fatty acids transport across the blood-brain barrier of fetuses. The latter data is particularly important given the neurocognitive and neurodevelopmental abnormalities observed in follow-up studies involving children with antenatal ZIKV exposure, but normocephalic at birth. Taken together, our data reveal that plasma lipidome alterations associated with antenatal exposure to ZIKV could contribute to identification and monitoring of the wide spectrum of clinical phenotypes at birth and further, during childhood

Spatial Distribution of Dengue in a Brazilian Urban Slum Setting: Role of Socioeconomic Gradient in Disease Risk.

Submitted by Ana Maria Fiscina Sampaio ([email protected]) on 2016-04-14T12:06:54Z No. of bitstreams: 2 Kikuti M Spatial....pdf: 4784830 bytes, checksum: ab23fa9c2372f936822e54ec9a26187f (MD5) Kikuti M Spatial....pdf: 4784830 bytes, checksum: ab23fa9c2372f936822e54ec9a26187f (MD5)Approved for entry into archive by Ana Maria Fiscina Sampaio ([email protected]) on 2016-04-14T12:36:37Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Kikuti M Spatial....pdf: 4784830 bytes, checksum: ab23fa9c2372f936822e54ec9a26187f (MD5) Kikuti M Spatial....pdf: 4784830 bytes, checksum: ab23fa9c2372f936822e54ec9a26187f (MD5)Made available in DSpace on 2016-04-14T12:36:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Kikuti M Spatial....pdf: 4784830 bytes, checksum: ab23fa9c2372f936822e54ec9a26187f (MD5) Kikuti M Spatial....pdf: 4784830 bytes, checksum: ab23fa9c2372f936822e54ec9a26187f (MD5) Previous issue date: 2015Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública. Rio de Janeiro, RJ, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, BrasilUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, BrasilUniversidade Federal do Rio Grande do Norte. Departamento de Microbiologia e Parasitologia. Natal, RGN, BrasilYale University. School of Public Health. Department of Epidemiology of Microbial Diseases. New Haven, Connecticut, USAYale University. School of Public Health. Department of Epidemiology of Microbial Diseases. New Haven, Connecticut, USAEmory University. Department of Environmental Studies. Atlanta, Georgia, USAFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brasil / Yale University. School of Public Health. Department of Epidemiology of Microbial Diseases. New Haven, Connecticut, USAFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brasil / Yale University. School of Public Health. Department of Epidemiology of Microbial Diseases. New Haven, Connecticut, USA / Universidade Federal da Bahia. Faculdade de Medicina. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil / Yale University. School of Public Health. Department of Epidemiology of Microbial Diseases. New Haven, Connecticut, USABACKGROUND: Few studies of dengue have shown group-level associations between demographic, socioeconomic, or geographic characteristics and the spatial distribution of dengue within small urban areas. This study aimed to examine whether specific characteristics of an urban slum community were associated with the risk of dengue disease. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: From 01/2009 to 12/2010, we conducted enhanced, community-based surveillance in the only public emergency unit in a slum in Salvador, Brazil to identify acute febrile illness (AFI) patients with laboratory evidence of dengue infection. Patient households were geocoded within census tracts (CTs). Demographic, socioeconomic, and geographical data were obtained from the 2010 national census. Associations between CTs characteristics and the spatial risk of both dengue and non-dengue AFI were assessed by Poisson log-normal and conditional auto-regressive models (CAR). We identified 651 (22.0%) dengue cases among 2,962 AFI patients. Estimated risk of symptomatic dengue was 21.3 and 70.2 cases per 10,000 inhabitants in 2009 and 2010, respectively. All the four dengue serotypes were identified, but DENV2 predominated (DENV1: 8.1%; DENV2: 90.7%; DENV3: 0.4%; DENV4: 0.8%). Multivariable CAR regression analysis showed increased dengue risk in CTs with poorer inhabitants (RR: 1.02 for each percent increase in the frequency of families earning ≤1 times the minimum wage; 95% CI: 1.01-1.04), and decreased risk in CTs located farther from the health unit (RR: 0.87 for each 100 meter increase; 95% CI: 0.80-0.94). The same CTs characteristics were also associated with non-dengue AFI risk. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: This study highlights the large burden of symptomatic dengue on individuals living in urban slums in Brazil. Lower neighborhood socioeconomic status was independently associated with increased risk of dengue, indicating that within slum communities with high levels of absolute poverty, factors associated with the social gradient influence dengue transmission. In addition, poor geographic access to health services may be a barrier to identifying both dengue and non-dengue AFI cases. Therefore, further spatial studies should account for this potential source of bias

Atlas de las creencias religiosas en la Argentina

Este libro es fruto de largos años de investigación y de trabajo colectivo en toda Argentina. Especialistas en sociología de la religión de distintas universidades nacionales de Buenos Aires, Cuyo, Rosario, Santiago del Estero y el Área Sociedad, Cultura y Religión del Centro de Estudios e Investigaciones Laborales del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas iniciaron en 2005 la aventura académica de construir juntos y desde diversos espacios demográficos y sociales del país una investigación sobre las creencias religiosas en la Argentina. Faltaba una visión de conjunto que combinara estudios cuali y cuantitativos de las creencias de los ciudadanos. En 2008 se publicaron los primeros resultados que tuvieron alto impacto científico y mediático nacional e internacional, al mostrar las profundas recomposiciones en las creencias que se estaban dando en los habitantes de la Argentina: los católicos, los indiferentes y los evangélicos constituyen la mayoría, y los judíos, los islámicos, los afros y otros grupos religiosos completan el panorama. Luego de un trabajo de recopilación y análisis de datos, y de creación de nuevos conceptos y categorías sobre una temática de la que mucho se habla pero poco se había investigado hasta ahora, puede afirmarse que este libro amplía aquellos horizontes. Aquí se muestran las numerosas sociabilidades y subjetividades, las trayectorias, identidades y pertenencias múltiples de la actual pluralidad, y diversidad de creencias y convicciones en democracia, según regiones y temas específicos. Es un punto de llegada y al mismo tiempo abre nuevos caminos imprescindibles para comprender nuestra sociedad

Risk of adverse outcomes in offspring with RT-PCR confirmed prenatal Zika virus exposure: an individual participant data meta-analysis of 13 cohorts in the Zika Brazilian Cohorts ConsortiumResearch in context

Summary: Background: Knowledge regarding the risks associated with Zika virus (ZIKV) infections in pregnancy has relied on individual studies with relatively small sample sizes and variable risk estimates of adverse outcomes, or on surveillance or routinely collected data. Using data from the Zika Brazilian Cohorts Consortium, this study aims, to estimate the risk of adverse outcomes among offspring of women with RT-PCR-confirmed ZIKV infection during pregnancy and to explore heterogeneity between studies. Methods: We performed an individual participant data meta-analysis of the offspring of 1548 pregnant women from 13 studies, using one and two-stage meta-analyses to estimate the absolute risks. Findings: Of the 1548 ZIKV-exposed pregnancies, the risk of miscarriage was 0.9%, while the risk of stillbirth was 0.3%. Among the pregnancies with liveborn children, the risk of prematurity was 10,5%, the risk of low birth weight was 7.7, and the risk of small for gestational age (SGA) was 16.2%. For other abnormalities, the absolute risks were: 2.6% for microcephaly at birth or first evaluation, 4.0% for microcephaly at any time during follow-up, 7.9% for neuroimaging abnormalities, 18.7% for functional neurological abnormalities, 4.0% for ophthalmic abnormalities, 6.4% for auditory abnormalities, 0.6% for arthrogryposis, and 1.5% for dysphagia. This risk was similar in all sites studied and in different socioeconomic conditions, indicating that there are not likely to be other factors modifying this association. Interpretation: This study based on prospectively collected data generates the most robust evidence to date on the risks of congenital ZIKV infections over the early life course. Overall, approximately one-third of liveborn children with prenatal ZIKV exposure presented with at least one abnormality compatible with congenital infection, while the risk to present with at least two abnormalities in combination was less than 1.0%. Funding: National Council for Scientific and Technological Development - Brazil (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico – CNPq); Wellcome Trust and the United Kingdom's Department for International Development; European Union's Horizon 2020 research and innovation program; Medical Research Council on behalf of the Newton Fund and Wellcome Trust; National Institutes of Health/National Institute of Allergy and Infectious Diseases; Foundation Christophe et Rodolphe Mérieux; Coordination for the improvement of Higher Education Personnel (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Capes); Ministry of Health of Brazil; Brazilian Department of Science and Technology; Foundation of Research Support of the State of São Paulo (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo – FAPESP); Foundation of Research Support of the State of Rio de Janeiro (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro – FAPERJ); Foundation of Support for Research and Scientific and Technological Development of Maranhão; Evandro Chagas Institute/Brazilian Ministry of Health (Instituto Evandro Chagas/Ministério da Saúde); Foundation of Research Support of the State of Goiás (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás – FAPEG); Foundation of Research Support of the State of Rio Grande do Sul (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul – FAPERGS); Foundation to Support Teaching, Research and Assistance at Hospital das Clínicas, Faculty of Medicine of Ribeirão Preto (Fundação de Apoio ao Ensino, Pesquisa e Assistência do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto); São Paulo State Department of Health (Secretaria de Saúde do Estado de São Paulo); Support Foundation of Pernambuco Science and Technology (Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia de Pernambuco – FACEPE)