Interferencias a los servicios de telecomunicaciones y las estaciones informales de frecuencia modulada en la Región Cusco - 2013

La investigación está relacionada a “Interferencias a los Servicios de Telecomunicaciones” y “Estaciones Informales de Frecuencia Modulada” en la Región Cusco, en el año 2013. Buscando determinar si existe relación entre las Interferencias a los Servicios de Telecomunicaciones y las Estaciones Informales de Frecuencia Modulada. En el estudio se aplicó el tipo de investigación descriptivo correlacional con un diseño no experimental transversal. Examinando a 100 trabajadores de la Dirección General de Control y Supervisión de Comunicaciones - MTC. Se usó Escala de Likert adaptada a la investigación por José Ignacio López Medina y Edgar Cabezas Pardo. Concluyendo, en el análisis estadístico con el coeficiente de correlación de Spearman que existe relación positiva considerable entre las interferencias a los servicios de telecomunicaciones y las estaciones informales de Frecuencia Modulada en la Región Cusco en el año 2013 (p-valor = .000 < .05; Rho = .688). Significa a mayor número de estaciones informales de Frecuencia Modulada hay mayor interferencia a los servicios de telecomunicaciones. La descripción de la variable estaciones informales de Frecuencia Modulada el 50 % de los encuestados sostiene que las estaciones informales de Frecuencia Modulada en la región Cusco, se encuentra en un nivel alto, el resultado es revelador

Spanish multicenter real – life registry of retrievable vena cava filters (REFiVeC)

Background The treatment of venous thromboembolic disease the treatment of choice is systemic anticoagulation. However, the interruption of the inferior vena cava with filters has been recommended when anticoagulation fails or there is a contraindication. Due to the rising inferior vena cava filter (IVCF) complications, physicians are encouraged to retrieve them when there is no longer recommended. In daily practice, it may be a difficult close follow-up of these patients. In this study, the primary objective was to evaluate the IVCF retrieval rate of all implanted filters in a Spanish registry. Secondary objectives were to analyze the causes of failed retrieval, procedure-related complications, and outcomes at a 12-month follow-up. Results Three hundred fifty-six vena cava filters were implanted in 355 patients. The types of filter were: Gunther Tulip (Cook Medical) 160 (44.9%), Optease (Cordis) 77 (21.6%), Celect (Cook Medical) 49 (13, 7%), Aegisy (Lifetech Scientific) 33 (9.2%), Option ELITE (Argon Medical devices) 16 (4.4%), Denali filter (BD Bard) 11 (3.08%), ALN filter (ALN) 10 (2.8%). Removal was achieved in 274/356 (76,9%). eighty-two (23,1%) IVCF were not retrieved due to the following: 41 (11,5%) patients required ongoing filtration, 24 IVCF (6,7%) patients died before retrieval, and 17 (4,7%) impossibility of retrieval because of a tilted and embedded filter apex. There were no major complications observed. Conclusions The global retrieval rate of IVCF was achieved in 76.9%, and the adjusted retrieval rate was of 94.15% with no major complications. IVCF tilting was associated with failure of filter removal in less than 5% of cases. This study demonstrates that the retrieval procedure of IVCF is controlled by the clinician and not by the interventional radiologist

Kinescan/IBV V11: Biomechanical assessment in real time

[EN] Experts in biomechanical assessment are very interested in increasing precision of the measurements, reducing the needed time for evaluating patients and giving more flexibility to their labs. Therefore, we developed a new version of our system for kinematic analysis of human movement: Kinescan/IBV V11. Kinescan/IBV V11 is based in digital video technology and is able to make a distributed pre-processing. So it can analyse automatically movements in real time and use an unlimited number of cameras. The labs of functional assessment can reduce their costs, reduce their needed time for the assessment and increase their precision and reliability.[ES] El interés de los expertos en valoración biomecánica por incrementar la precisión de las medidas, reducir los tiempos de valoración y dotar de mayor flexibilidad a sus laboratorios es cada vez más creciente. Por esos motivos, hemos desarrollado una nueva versión de nuestro sistema de análisis cinemático de los movimientos humanos: Kinescan/IBV V11. Kinescan V11 es un sistema basado en tecnología vídeo digital con preprocesado distribuido que permite, entre otras características, analizar los movimientos en tiempo real y de forma automática y utilizar cuantas cámaras sean necesarias. Gracias a esta tecnología, los laboratorios de valoración funcional del IBV podrán reducir sus costes de operación, reducir los tiempos de valoración e incrementar su precisión y fiabilidad.Montero Vilela, J.; Parra Gonzalez, F.; Parrilla Bernabé, E.; Medina Ripoll, E.; Lopez Pascual, J.; Moreno Cano, R.; Castelli., A.... (2013). Kinescan/IBV v11: Valoración biomecánica en tiempo real. Revista de biomecánica. 59:35-38. http://hdl.handle.net/10251/38676S35385

La enseñanza del metabolismo: retos y oportunidades

En el marco del Proyecto de Innovación Educativa de la Universidad de Málaga PIE15-163, cuya descripción y resultados incluimos, decidimos que esta era una excelente oportunidad para reflexionar acerca de la enseñanza del metabolismo y de poner por escrito dichas reflexiones en un libro. Quisimos y pudimos contar con la colaboración de buena parte de los compañeros del Departamento de Biología Molecular y Bioquímica que apoyaron con su firma el proyecto PIE15-163 y extendimos nuestra invitaciones a otros compañeros de dentro y fuera de la Universidad de Málaga. Del Departamento de Biología Molecular y Bioquímica de la Universidad de Málaga hemos recibido aportaciones de los catedráticos Victoriano Valpuesta Fernández, Ana Rodríguez Quesada y Antonio Heredia Bayona, los profesores titulares María Josefa Pérez Rodríguez, José Luis Urdiales Ruiz e Ignacio Fajardo Paredes y la investigadora postdoctoral y profesora sustituta interina Beatriz Martínez Poveda. De otros departamentos de la Universidad de Málaga hemos contado con las aportaciones de la catedrática del Departamento de Especialidades Quirúrgicas, Bioquímica e Inmunología Pilar Morata Losa, del catedrático del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación José Francisco Aldana Montes y los componentes de su grupo de investigación Khaos Ismael Navas Delgado, María Jesús García Godoy, Esteban López Camacho y Maciej Rybinski, del catedrático Ángel Blanco López, del Área de Conocimiento de Didáctica de las Ciencias Experimentales y del Doctor en Ciencias Químicas y actual doctorando del Programa de Doctorado "Educación y Comunicación Social" Ángel Luis García Ponce. De fuera de la Universidad de Málaga, hemos contado con las aportaciones del catedrático de la Universidad de La Laguna Néstor V. Torres Darias, de la catedrática de la Universitat de les Illes Balears Pilar Roca Salom y de sus compañeros los profesores Jorge Sastre Serra y Jordi Oliver, de los catedráticos de la Universidad de Granada Rafael Salto González y María Dolores Girón González y su colaborador el Dr. José Dámaso Vílchez Rienda, del profesor titular de la Universidad de Alcalá Ángel Herráez, del investigador postdoctoral de la Universidad de Erlangen (Alemania) Guido Santos y del investigador postdoctoral de la empresa Brain Dynamics Carlos Rodríguez Caso.Hemos estructurado los contenidos del libro en diversas secciones. La primera presenta el Proyecto en cuyo marco se ha gestado la iniciativa que ha conducido a la edición del presente libro. La segunda sección la hemos titulado "¿Qué metabolismo?" e incluye diversas aportaciones personales que reflexionan acerca de qué metabolismo debe conocer un graduado en Bioquímica, en Biología, en Química, en Farmacia o en Medicina, así como una aportación acerca de qué bioquímica estructural y enzimología son útiles y necesarias para un estudiante que vaya a afrontar el estudio del metabolismo. La tercera sección, "Bases conceptuales", analiza las aportaciones del aprendizaje colaborativo, el contrato de aprendizaje y el aprendizaje basado en la resolución de casos prácticos a la mejora del proceso enseñanza-aprendizaje dentro del campo de la Bioquímica y Biología Molecular, más concretamente en el estudio del metabolismo. La cuarta sección se titula "Herramientas", es la más extensa e incluye las diversas aportaciones centradas en propuestas concretas de aplicación relevantes y útiles para la mejora de la docencia-aprendizaje del metabolismo. Sigue una sección dedicada a presentar de forma resumida los "Resultados" del proyecto PIE15-163. El libro concluye con una "coda final" en la que se reflexiona acerca del aprendizaje de la Química a la luz de la investigación didáctica.Patrocinado por el Proyecto de Innovación Educativa de la Universidad de Málaga PIE15-16

The abundant fraction of soil microbiomes regulates the rhizosphere function in crop wild progenitors

The rhizosphere influence on the soil microbiome and function of crop wild progenitors (CWPs) remains virtually unknown, despite its relevance to develop microbiome-oriented tools in sustainable agriculture. Here, we quantified the rhizosphere influence—a comparison between rhizosphere and bulk soil samples—on bacterial, fungal, protists and invertebrate communities and on soil multifunctionality across nine CWPs at their sites of origin. Overall, rhizosphere influence was higher for abundant taxa across the four microbial groups and had a positive influence on rhizosphere soil organic C and nutrient contents compared to bulk soils. The rhizosphere influence on abundant soil microbiomes was more important for soil multifunctionality than rare taxa and environmental conditions. Our results are a starting point towards the use of CWPs for rhizosphere engineering in modern cropsMinisterio de Universidades; Ministerio de Ciencia e Innovación, Grant/Award Number: PID2021-122296NB-100 and PID2020-113021RA-I00; Fundación BBV

Soil organic carbon stocks in native forest of Argentina: a useful surrogate for mitigation and conservation planning under climate variability

Background The nationally determined contribution (NDC) presented by Argentina within the framework of the Paris Agreement is aligned with the decisions made in the context of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) on the reduction of emissions derived from deforestation and forest degradation, as well as forest carbon conservation (REDD+). In addition, climate change constitutes one of the greatest threats to forest biodiversity and ecosystem services. However, the soil organic carbon (SOC) stocks of native forests have not been incorporated into the Forest Reference Emission Levels calculations and for conservation planning under climate variability due to a lack of information. The objectives of this study were: (i) to model SOC stocks to 30 cm of native forests at a national scale using climatic, topographic and vegetation as predictor variables, and (ii) to relate SOC stocks with spatial–temporal remotely sensed indices to determine biodiversity conservation concerns due to threats from high inter‑annual climate variability. Methods We used 1040 forest soil samples (0–30 cm) to generate spatially explicit estimates of SOC native forests in Argentina at a spatial resolution of approximately 200 m. We selected 52 potential predictive environmental covariates, which represent key factors for the spatial distribution of SOC. All covariate maps were uploaded to the Google Earth Engine cloud‑based computing platform for subsequent modelling. To determine the biodiversity threats from high inter‑annual climate variability, we employed the spatial–temporal satellite‑derived indices based on Enhanced Vegetation Index (EVI) and land surface temperature (LST) images from Landsat imagery. Results SOC model (0–30 cm depth) prediction accounted for 69% of the variation of this soil property across the whole native forest coverage in Argentina. Total mean SOC stock reached 2.81 Pg C (2.71–2.84 Pg C with a probability of 90%) for a total area of 460,790 km2, where Chaco forests represented 58.4% of total SOC stored, followed by Andean Patagonian forests (16.7%) and Espinal forests (10.0%). SOC stock model was fitted as a function of regional climate, which greatly influenced forest ecosystems, including precipitation (annual mean precipitation and precipitation of warmest quarter) and temperature (day land surface temperature, seasonality, maximum temperature of warmest month, month of maximum temperature, night land surface temperature, and monthly minimum temperature). Biodiversity was influenced by the SOC levels and the forest regions. Conclusions In the framework of the Kyoto Protocol and REDD+, information derived in the present work from the estimate of SOC in native forests can be incorporated into the annual National Inventory Report of Argentina to assist forest management proposals. It also gives insight into how native forests can be more resilient to reduce the impact of biodiversity loss.EEA Santa CruzFil: Peri, Pablo Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Peri, Pablo Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Gaitan, Juan José. Universidad Nacional de Luján. Buenos Aires; Argentina.Fil: Gaitan, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Mastrangelo, Matias Enrique. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales; Argentina.Fil: Mastrangelo, Matias Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Nosetto, Marcelo Daniel. Universidad Nacional de San Luis. Instituto de Matemática Aplicada San Luis. Grupo de Estudios Ambientales; Argentina.Fil: Nosetto, Marcelo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Villagra, Pablo Eugenio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Villagra, Pablo Eugenio. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Balducci, Ezequiel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Yuto; Argentina.Fil: Pinazo, Martín Alcides. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina.Fil: Eclesia, Roxana Paola. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina.Fil: Von Wallis, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina.Fil: Villarino, Sebastián. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales; Argentina.Fil: Villarino, Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Alaggia, Francisco Guillermo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Campo Anexo Villa Dolores; Argentina.Fil: Alaggia, Francisco Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Gonzalez-Polo, Marina. Universidad Nacional del Comahue; Argentina.Fil: Gonzalez-Polo, Marina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. INIBIOMA; Argentina.Fil: Manrique, Silvana M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Energía No Convencional. CCT Salta‑Jujuy; Argentina.Fil: Meglioli, Pablo A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Meglioli, Pablo A. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Rodríguez‑Souilla, Julián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC); Argentina.Fil: Mónaco, Martín H. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Dirección Nacional de Bosques; Argentina.Fil: Chaves, Jimena Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC); Argentina.Fil: Medina, Ariel. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Dirección Nacional de Bosques; Argentina.Fil: Gasparri, Ignacio. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional; Argentina.Fil: Gasparri, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Alvarez Arnesi, Eugenio. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina.Fil: Alvarez Arnesi, Eugenio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe; Argentina.Fil: Barral, María Paula. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales; Argentina.Fil: Barral, María Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Von Müller, Axel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel Argentina.Fil: Pahr, Norberto Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina.Fil: Uribe Echevarría, Josefina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Quimilí; Argentina.Fil: Fernandez, Pedro Sebastian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Famaillá; Argentina.Fil: Fernandez, Pedro Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ecología Regional; Argentina.Fil: Morsucci, Marina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Morsucci, Marina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Lopez, Dardo Ruben. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Campo Anexo Villa Dolores; Argentina.Fil: Lopez, Dardo Ruben. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cellini, Juan Manuel. Universidad Nacional de la Plata (UNLP). Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Laboratorio de Investigaciones en Maderas; Argentina.Fil: Alvarez, Leandro M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Alvarez, Leandro M. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Barberis, Ignacio Martín. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe; Argentina.Fil: Barberis, Ignacio Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe; Argentina.Fil: Colomb, Hernán Pablo. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Dirección Nacional de Bosques; Argentina.Fil: Colomb, Hernán. Administración de Parques Nacionales (APN). Parque Nacional Los Alerces; Argentina.Fil: La Manna, Ludmila. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Centro de Estudios Ambientales Integrados (CEAI); Argentina.Fil: La Manna, Ludmila. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Barbaro, Sebastian Ernesto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; Argentina.Fil: Blundo, Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ecología Regional; Argentina.Fil: Blundo, Cecilia. Universidad Nacional de Tucumán. Tucumán; Argentina.Fil: Sirimarco, Marina Ximena. Universidad Nacional de Mar del Plata. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales (GEAP); Argentina.Fil: Sirimarco, Marina Ximena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cavallero, Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Campo Anexo Villa Dolores; Argentina.Fil: Zalazar, Gualberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Zalazar, Gualberto. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Martínez Pastur, Guillermo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC); Argentina

Overview of recent TJ-II stellarator results

The main results obtained in the TJ-II stellarator in the last two years are reported. The most important topics investigated have been modelling and validation of impurity transport, validation of gyrokinetic simulations, turbulence characterisation, effect of magnetic configuration on transport, fuelling with pellet injection, fast particles and liquid metal plasma facing components. As regards impurity transport research, a number of working lines exploring several recently discovered effects have been developed: the effect of tangential drifts on stellarator neoclassical transport, the impurity flux driven by electric fields tangent to magnetic surfaces and attempts of experimental validation with Doppler reflectometry of the variation of the radial electric field on the flux surface. Concerning gyrokinetic simulations, two validation activities have been performed, the comparison with measurements of zonal flow relaxation in pellet-induced fast transients and the comparison with experimental poloidal variation of fluctuations amplitude. The impact of radial electric fields on turbulence spreading in the edge and scrape-off layer has been also experimentally characterized using a 2D Langmuir probe array. Another remarkable piece of work has been the investigation of the radial propagation of small temperature perturbations using transfer entropy. Research on the physics and modelling of plasma core fuelling with pellet and tracer-encapsulated solid-pellet injection has produced also relevant results. Neutral beam injection driven Alfvénic activity and its possible control by electron cyclotron current drive has been examined as well in TJ-II. Finally, recent results on alternative plasma facing components based on liquid metals are also presentedThis work has been carried out within the framework of the EUROfusion Consortium and has received funding from the Euratom research and training programme 2014–2018 under Grant Agreement No. 633053. It has been partially funded by the Ministerio de Ciencia, Inovación y Universidades of Spain under projects ENE2013-48109-P, ENE2015-70142-P and FIS2017-88892-P. It has also received funds from the Spanish Government via mobility grant PRX17/00425. The authors thankfully acknowledge the computer resources at MareNostrum and the technical support provided by the Barcelona S.C. It has been supported as well by The Science and Technology Center in Ukraine (STCU), Project P-507F

Effectiveness of a strategy that uses educational games to implement clinical practice guidelines among Spanish residents of family and community medicine (e-EDUCAGUIA project):A clinical trial by clusters

This study was funded by the Fondo de Investigaciones Sanitarias FIS Grant Number PI11/0477 ISCIII.-REDISSEC Proyecto RD12/0001/0012 AND FEDER Funding.Background: Clinical practice guidelines (CPGs) have been developed with the aim of helping health professionals, patients, and caregivers make decisions about their health care, using the best available evidence. In many cases, incorporation of these recommendations into clinical practice also implies a need for changes in routine clinical practice. Using educational games as a strategy for implementing recommendations among health professionals has been demonstrated to be effective in some studies; however, evidence is still scarce. The primary objective of this study is to assess the effectiveness of a teaching strategy for the implementation of CPGs using educational games (e-learning EDUCAGUIA) to improve knowledge and skills related to clinical decision-making by residents in family medicine. The primary objective will be evaluated at 1 and 6months after the intervention. The secondary objectives are to identify barriers and facilitators for the use of guidelines by residents of family medicine and to describe the educational strategies used by Spanish teaching units of family and community medicine to encourage implementation of CPGs. Methods/design: We propose a multicenter clinical trial with randomized allocation by clusters of family and community medicine teaching units in Spain. The sample size will be 394 residents (197 in each group), with the teaching units as the randomization unit and the residents comprising the analysis unit. For the intervention, both groups will receive an initial 1-h session on clinical practice guideline use and the usual dissemination strategy by e-mail. The intervention group (e-learning EDUCAGUIA) strategy will consist of educational games with hypothetical clinical scenarios in a virtual environment. The primary outcome will be the score obtained by the residents on evaluation questionnaires for each clinical practice guideline. Other included variables will be the sociodemographic and training variables of the residents and the teaching unit characteristics. The statistical analysis will consist of a descriptive analysis of variables and a baseline comparison of both groups. For the primary outcome analysis, an average score comparison of hypothetical scenario questionnaires between the EDUCAGUIA intervention group and the control group will be performed at 1 and 6months post-intervention, using 95% confidence intervals. A linear multilevel regression will be used to adjust the model. Discussion: The identification of effective teaching strategies will facilitate the incorporation of available knowledge into clinical practice that could eventually improve patient outcomes. The inclusion of information technologies as teaching tools permits greater learning autonomy and allows deeper instructor participation in the monitoring and supervision of residents. The long-term impact of this strategy is unknown; however, because it is aimed at professionals undergoing training and it addresses prevalent health problems, a small effect can be of great relevance. Trial registration: ClinicalTrials.gov: NCT02210442.Publisher PDFPeer reviewe

Towards a common vision of climate security in Guatamela

CGIAR’s Climate Resilience Initiative, also known as ClimBeR, is working to address these needs. On the 21st and 22nd of February, we ran in Guatemala City the first climate security workshop in Central America: Towards a common vision on the relationship between climate, conflict, and human security in Guatemala. The workshop was organized by the Alliance of Bioversity and CIAT along with the CGIAR’s Climate Resilience Initiative; the Fragility, Conflict, and Migration Initiative; the regional integrated initiative AgriLAC Resiliente; and the CGIAR FOCUS Climate Security and benefited from the participation of 45 individuals from 20 different organizations, including regional & local organizations, government institutions, UN agencies, and national universitie