Body Composition and Anthropometric Changes During a 10-week Training Academy in Police Recruits

Obesity and cardiometabolic risk factors are often present in law enforcement personnel, which may compromise physical readiness and long-term health. As such, physical fitness interventions are warranted for promoting officers\u27 performance and wellbeing. PURPOSE: To determine the body composition and anthropometric changes experienced by police recruits undergoing a departmental training academy. METHODS: Twenty-one police recruits (20 M, 1 F; age: 25.1 ± 5.0 y; BMI: 27.8 ± 4.3 kg/m2) were tested before and after a 10-week training academy in Lubbock, Texas. Supervised physical training was conducted 5 times per week and consisted of ~1–1.5 hours of high-intensity, multi-modal (i.e., running, weightlifting, calisthenics), functional training following linear periodization. Dual-energy X-ray absorptiometry (DXA; GE Lunar iDXA) and 3-dimensional optical imaging (3DO; Size Stream SS20) were performed to assess body composition and anthropometry. Paired-samples t-tests were performed to compare values before and after the training academy, and Cohen’s d effect sizes were generated. After Bonferroni correction, statistical significance was accepted at p\u3c0.003. Changes are presented as mean ± SD. RESULTS: From DXA, statistically significant decreases in total fat mass (FM; -3.3 ± 3.1 kg, p\u3c0.001, d=1.1), trunk FM (-2.1 ± 2.2 kg, p\u3c0.001, d=1.0), arms FM (-0.3 ± 0.3 kg, p=0.001, d=1.1), legs FM (-0.9 ± 0.9 kg, p\u3c0.001, d=1.1), and body fat percentage (-3.1 ± 2.5%, p\u3c0.001, d=1.2) were observed. Increases in total lean soft tissue (LST; 1.3 ± 1.3 kg, p=0.002, d=1.0) and trunk LST (0.8 ± 0.9 kg, p\u3c0.001, d=0.9) were also noted, with trends for increases in leg LST (0.2 ± 0.7 kg, p=0.096, d=0.4) and arm LST (0.2 ± 0.4, p=0.04, d=0.5). Decreases in 3DO abdomen circumference (-3.5 ± 3.8 cm, p\u3c0.001, d=0.9) and hip circumference (-2.2 ± 2.2 cm, p\u3c0.001, d=1.0) were noted, with trends for decreases in the circumferences of the waist (-2.4 ± 3.6 cm, p=0.007, d=0.7) and upper arm (-0.9 ± 1.5 cm, p=0.02, d=0.6). No significant changes in thigh circumference (-0.7 ± 1.9 cm, p=0.12, d=0.4) or calf circumference (-0.2 ± 1.5 cm, p=0.52, d=0.1) were noted. A trend for a decrease in body mass (-2.0 ± 3.1 kg, p=0.007, d=0.7) was also observed. CONCLUSION: The present study indicates that police academy training significantly improves recruits\u27 body composition, both reducing FM and increasing LST, which has the potential to positively affect operational performance. Future studies should track these changes over time to help develop ongoing health and fitness strategies for career police officers, ultimately improving their long-term wellbeing and job readiness

Infección por Ehrlichia canis y Anaplasma sp. en caninos atendidos en clínicas veterinarias en Barranquilla, Colombia

Objective. Determine the prevalence of infection by Ehrlichia canis and Anaplasma sp. and its correlation with epidemiological and laboratory aspects, in dogs treated in veterinary clinics in Barranquilla, Colombia. Materials and methods. Retrospective, descriptive cross-sectional study. The data was obtained between the months from January to August 2015. 184 dogs that clinically presented the infection with these agents were studied. Criteria for positivity were immunochromatography kit and blood smear, epidemiological and laboratory data. Results. Global prevalence was ascertained as 34% (63 dogs), 28% (52/184 dogs) for E. canis and 6% (11/184 dogs) to Anaplasma sp. Hemogram of dogs infected with both bacteria were hematocrit decreased, they also showed leukopenia and thrombocytopenia. Conclusions. Findings reported in this study show a high prevalence and endemicity of E. canis y Anaplasma sp. in Barranquilla when compared with other colombian regions.  Hemogram findings showed to be relevant to diagnostic and prognostic of these infectious diseases.Objetivo. Determinar la prevalencia de la infección por Ehrlichia canis y Anaplasma sp. y su correlación con aspectos epidemiológicos y de laboratorio, en caninos atendidos en clínicas veterinarias de Barranquilla, Colombia. Materiales y Métodos. Estudio de tipo descriptivo, retrospectivo de corte transversal. Los datos se obtuvieron en los meses de enero a agosto de 2015. Se analizaron 184 caninos compatibles clínicamente con infección por Ehrlichia canis y Anaplasma sp., se utilizaron los criterios de positividad de un kit comercial de inmunocromatografía y el extendido de sangre periférica, además se recolectaron datos epidemiológicos y de laboratorio. Resultados. 63 caninos (34%) fue la prevalencia global de Ehrlichia canis y Anaplasma sp., 52/184 (28%) caninos con E. canis y 11/184 (6%) con Anaplasma sp. El hemograma de los pacientes caninos positivos con E. canis y Anaplasma sp., presentaron disminución del hematocrito, leucopenia y trombocitopenia. Conclusiones. Los hallazgos encontrados a partir de este estudio muestran una alta prevalencia y endemicidad de E. canis y Anaplasma sp. en Barranquilla en contraste con otras regiones de Colombia. Los datos del hemograma demostraron ser relevantes en el diagnóstico y pronóstico de estas enfermedades

Collagen-based fibrillar multilayer films cross-linked by a natural agent.

Surface functionalization plays an important role in the design of biomedical implants, especially when layer forming cells, such as endothelial or epithelial cells, are needed. In this study, we define a novel nanoscale surface coating composed of collagen/alginate polyelectrolyte multilayers and cross-linked for stability with genipin. This buildup follows an exponential growth regime versus the number of deposition cycles with a distinct nanofibrillar structure that is not damaged by the cross-linking step. Stability and cell compatibility of the cross-linked coatings were studied with human umbilical vein endothelial cells. The surface coating can be covered by a monolayer of vascular endothelial cells within 5 days. Genipin cross-linking renders the surface more suitable for cell attachment and proliferation compared to glutaraldehyde (more conventional cross-linker) cross-linked surfaces, where cell clumps in dispersed areas were observed. In summary, it is possible with the defined system to build fibrillar structures with a nanoscale control of film thickness, which would be useful for in vivo applications such as inner lining of lumens for vascular and tracheal implants.journal articleresearch support, non-u.s. gov't2012 Jul 092012 06 13importe

Modification of macroporous titanium tracheal implants with biodegradable structures: tracking in vivo integration for determination of optimal in situ epithelialization conditions.

Previously, we showed that macroporous titanium implants, colonized in vivo together with an epithelial graft, are viable options for tracheal replacement in sheep. To decrease the number of operating steps, biomaterial-based replacements for epithelial graft and intramuscular implantation were developed in the present study. Hybrid microporous PLLA/titanium tracheal implants were designed to decrease initial stenosis and provide a surface for epithelialization. They have been implanted in New Zealand white rabbits as tracheal substitutes and compared to intramuscular implantation samples. Moreover, a basement membrane like coating of the implant surface was also designed by Layer-by-Layer (LbL) method with collagen and alginate. The results showed that the commencement of stenosis can be prevented by the microporous PLLA. For determination of the optimum time point of epithelialization after implantation, HPLC analysis of blood samples, C-reactive protein (CRP), and Chromogranin A (CGA) analyses and histology were carried out. Following 3 weeks the implant would be ready for epithelialization with respect to the amount of tissue integration. Calcein-AM labeled epithelial cell seeding showed that after 3 weeks implant surfaces were suitable for their attachment. CRP readings were steady after an initial rise in the first week. Cross-linked collagen/alginate structures show nanofibrillarity and they form uniform films over the implant surfaces without damaging the microporosity of the PLLA body. Human respiratory epithelial cells proliferated and migrated on these surfaces which provided a better alternative to PLLA film surface. In conclusion, collagen/alginate LbL coated hybrid PLLA/titanium implants are viable options for tracheal replacement, together with in situ epithelialization.journal articleresearch support, non-u.s. gov't2012 Aug2012 03 02importe

Functional and epigenetic phenotypes of humans and mice with DNMT3A Overgrowth Syndrome

Germline mutations in the DNMT3A gene can cause an overgrowth syndrome associated with behavioural and hematopoietic phenotypes. Here the authors describe a mouse model of this syndrome that recapitulates many of these features, including conserved alterations in DNA methylation in the blood cells of both species

Hybrid Titanium/Biodegradable Polymer Implants with an Hierarchical Pore Structure as a Means to Control Selective Cell Movement

UNLABELLED: In order to improve implant success rate, it is important to enhance their responsiveness to the prevailing conditions following implantation. Uncontrolled movement of inflammatory cells and fibroblasts is one of these in vivo problems and the porosity properties of the implant have a strong effect on these. Here, we describe a hybrid system composed of a macroporous titanium structure filled with a microporous biodegradable polymer. This polymer matrix has a distinct porosity gradient to accommodate different cell types (fibroblasts and epithelial cells). The main clinical application of this system will be the prevention of restenosis due to excessive fibroblast migration and proliferation in the case of tracheal implants. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: A microbead-based titanium template was filled with a porous Poly (L-lactic acid) (PLLA) body by freeze-extraction method. A distinct porosity difference was obtained between the inner and outer surfaces of the implant as characterized by image analysis and Mercury porosimetry (9.8±2.2 µm vs. 36.7±11.4 µm, p≤0.05). On top, a thin PLLA film was added to optimize the growth of epithelial cells, which was confirmed by using human respiratory epithelial cells. To check the control of fibroblast movement, PKH26 labeled fibroblasts were seeded onto Titanium and Titanium/PLLA implants. The cell movement was quantified by confocal microscopy: in one week cells moved deeper in Ti samples compared to Ti/PLLA. CONCLUSIONS: In vitro experiments showed that this new implant is effective for guiding different kind of cells it will contact upon implantation. Overall, this system would enable spatial and temporal control over cell migration by a gradient ranging from macroporosity to nanoporosity within a tracheal implant. Moreover, mechanical properties will be dependent mainly on the titanium frame. This will make it possible to create a polymeric environment which is suitable for cells without the need to meet mechanical requirements with the polymeric structure

The future of road transport

A perfect storm of new technologies and new business models is transforming not only our vehicles, but everything about how we get around, and how we live our lives. The JRC report “The future of road transport - Implications of automated, connected, low-carbon and shared mobility” looks at some main enablers of the transformation of road transport, such as data governance, infrastructures, communication technologies and cybersecurity, and legislation. It discusses the potential impacts on the economy, employment and skills, energy use and emissions, the sustainability of raw materials, democracy, privacy and social fairness, as well as on the urban context. It shows how the massive changes on the horizon represent an opportunity to move towards a transport system that is more efficient, safer, less polluting and more accessible to larger parts of society than the current one centred on car ownership. However, new transport technologies, on their own, won't spontaneously make our lives better without upgrading our transport systems and policies to the 21st century. The improvement of governance and the development of innovative mobility solutions will be crucial to ensure that the future of transport is cleaner and more equitable than its car-centred present.JRC.C.4-Sustainable Transpor

Hierarchy of hybrid materials — the place of inorganics-in-organics in it, their composition and applications

Hybrid materials, or hybrids incorporating both organic and inorganic constituents, are emerging as a very potent and promising class of materials due to the diverse, but complementary nature of the properties inherent of these different classes of materials. The complementarity leads to a perfect synergy of properties of desired material and eventually an end-product. The diversity of resultant properties and materials used in the construction of hybrids, leads to a very broad range of application areas generated by engaging very different research communities. We provide here a general classification of hybrid materials, wherein organics–in-inorganics (inorganic materials modified by organic moieties) are distinguished from inorganics–in–organics (organic materials or matrices modified by inorganic constituents). In the former area, the surface functionalization of colloids is distinguished as a stand-alone sub-area. The latter area—functionalization of organic materials by inorganic additives—is the focus of the current review. Inorganic constituents, often in the form of small particles or structures, are made of minerals, clays, semiconductors, metals, carbons, and ceramics. They are shown to be incorporated into organic matrices, which can be distinguished as two classes: chemical and biological. Chemical organic matrices include coatings, vehicles and capsules assembled into: hydrogels, layer-by-layer assembly, polymer brushes, block co-polymers and other assemblies. Biological organic matrices encompass bio-molecules (lipids, polysaccharides, proteins and enzymes, and nucleic acids) as well as higher level organisms: cells, bacteria, and microorganisms. In addition to providing details of the above classification and analysis of the composition of hybrids, we also highlight some antagonistic yin-&-yang properties of organic and inorganic materials, review applications and provide an outlook to emerging trends

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.

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 low–middle-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 ‘single-use’ 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 low–middle-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 high– and low–middle–income countries