Prevalencia del síndrome metabólico en niños y adolescentes mexicanos en torno a sus diferentes definiciones

Introducción: El Síndrome Metabólico es factor de riesgo para enfermedad cardiovascular y diabetes tipo 2. En niños y adolescentes se desconoce la prevalencia real por falta de consenso en sus criterios. Objetivo: Describir la prevalencia de síndrome metabólico en niños y adolescentes mexicanos en torno a sus diferentes criterios diagnósticos. Material y Métodos: revisión descriptiva, de artículos científicos. Enunciados claves: “Síndrome metabólico en niños y adolescentes mexicanos”, “Metabolic syndrome in mexican children” y “Criterios diagnósticos de síndrome metabólico en niños mexicanos” utilizando Google Académico, Scielo, Elsevier y Pubmed. Los artículos incluidos fueron los que cumplían con >15 puntos de puntuación STROBE. Resultados: Se encontraron 24 estudios los cuales, registraron 39 prevalencias y 13 criterios diagnósticos. Los más utilizados fueron NCEP-ATPIII, IDF y Cook y las prevalencias mayores fueron 62%, 54.6% y 53.3% con los criterios de Cruz, Cook e IDF en niños con obesidad y las menores 2.0%,2.4% y 2.6% con IDF, Weist y Cruz. Conclusiones: El estudio del síndrome metabólico en niños y adolescentes en México debería representar una prioridad para el sistema de salud. Las limitantes del estudio fueron las escasas investigaciones y las diferencias entre prevalencias de acuerdo al criterio utilizado por lo cual, no fue posible establecer una prevalencia certera

Nivel de percepción de inseguridad alimentaria, estado nutricional y factores sociodemográficos asociados en pobladores de Oaxaca, México.

Introduction: Food insecurity impacts the nutritional status of populations, being the lack of availability and accessibility of food derived from poverty, one of the main factors that contribute to its appearance. Objective: to identify the level of food insecurity, nutritional status and associated sociodemographic factors in residents of Oaxaca, Mexico. Material and method: cross-sectional study in 297 people. The Latin American and Caribbean Food Security Scale was applied, sociodemographic and anthropometric data were collected and compared between levels of food insecurity. Results: A high prevalence of overweight + obesity and food insecurity of 86.4% and 76.1% respectively was found. People with severe insecurity had higher BMI, ICT and waist circumference; as well as lower socioeconomic level and education of the head of the household. The presence of children under 18 years of age increased the risk of food insecurity by 27% [RP=1.27; CI:1.02-1.58)]. Conclusions: It is important to promote the improvement of social conditions, strengthening educational, economic and nutritional programs, mainly in homes with the presence of minors.Introducción: La inseguridad alimentaria impacta el estado nutricional de las poblaciones, siendo la falta de disponibilidad y accesibilidad de alimentos derivada de la pobreza, uno de los principales factores que contribuyen a su aparición. Objetivo: Identificar el nivel de inseguridad alimentaria, estado nutricional y factores sociodemográficos asociados en pobladores de Oaxaca, México. Material y método: : Estudio transversal en 297 personas. Se aplicó la Escala Latinoamericana y Caribeña de Seguridad Alimentaria, se recolectaron datos sociodemográficos, antropométricos y se compararon entre niveles de inseguridad alimentaria. Se calcularon razones de prevalencia para identificar factores sociodemográficos asociados a mayor riesgo de inseguridad alimentaria.  Resultados: Se encontró una alta prevalencia de sobrepeso + obesidad e inseguridad alimentaria de 86.4% y 76.1% respectivamente. Las personas con inseguridad grave presentaron mayor índice de masa corporal, índice cintura/talla y circunferencia de cintura; así como menor nivel socioeconómico y escolaridad del jefe del hogar. La presencia de menores de 18 años aumentó el riesgo de inseguridad alimentaria en 27% [RP=1.27; IC:1.02-1.58)]. Conclusiones: Los bajos ingresos económicos, la baja escolaridad del jefe del hogar y tener menores de 18 años incrementan la probabilidad de que los hogares se posicionen en alguna clasificación de inseguridad alimentaria

Conductas Alimentarias de Riesgo y su asociación con el exceso de peso en adolescentes del Istmo de Tehuantepec, Oaxaca: un estudio transversal

Introduction: Risky Eating Behaviors (REB) are manifestations similar to eating disorders, however, they occur with less frequency and intensity and generally develop during adolescence. The objective of this study was to evaluate the prevalence of REB and its relationship with excess weight in high school students from the Isthmus of Tehuantepec region of the state of Oaxaca, Mexico.Material and methods: Analytical cross-sectional observational design. A total of 268 adolescents between 12 and 15 years old were included. The Brief Questionnaire of Risky Eating Behaviors (CBCAR) was used to determine the prevalence of CAR. Excess weight was identified considering the references established by the WHO of the z-scores of the body mass index for age (BMI / E) by sex. The qualitative variables were analyzed using Chi-square. The association analysis was performed using Poisson regression with robust variance in the statistical package STATA v. 14.Results: 8,6% of the adolescents presented a high risk of CAR, being more prevalent in women without showing statistically significant differences. Concern about gaining weight was higher in women (p <0,001) compared to men.Overweight and obesity were significantly associated with the presence of CAR; (PR = 1,55; 95% CI 1,03-2,32) and (PR = 2,79; 95% CI 1,75-4,44) respectively.Conclusions: The prevalence of high risk of CAR in the study population was higher than previously reported, being more prevalent in women. In addition, high BMI was significantly associated with the presence of CAR, therefore, it is important to generate interventions for weight control that include biopsychosocial aspects to prevent risk behaviors among adolescents.Introducción: Las Conductas Alimentarias de Riesgo (CAR) son manifestaciones similares a los trastornos de la conducta alimentaria, sin embargo,se presentan con menor frecuencia e intensidad y generalmente se desarrollan durante la adolescencia. El objetivo de este estudio fue evaluar la prevalencia de CARpor sexo y su asociación con el exceso de pesoen estudiantes de secundaria de la región del Istmo de Tehuantepec del Estado de Oaxaca, México.Material y métodos: Diseño observacional de tipo transversal analítico. Un total de 268 adolescentes entre 12 y 15 años fueron incluidos. Se utilizó el Cuestionario Breve de Conductas Alimentarias de Riesgo (CBCAR) para determinar la prevalencia de CAR. Se identificó el exceso de peso considerando las referencias establecidas por la OMS de los puntajes z del índice de masa corporal para la edad (IMC/E) por sexo. Las variables cualitativas se analizaron mediante χ2. El análisis de asociación se realizó mediante regresión de Poisson con varianza robusta obteniendo razones de prevalencia en el paquete estadístico STATA v. 14.Resultados: El 8,6 % de los adolescentes presentó un alto riesgo de CAR, siendo más prevalente en mujeres sin mostrar diferencias estadísticamente significativas. La preocupación por engordar fue mayor en mujeres (p<0,001) en comparación con los hombres. El sobrepeso y la obesidad se asociaron significativamente con la presencia de CAR; (RP= 1,55; IC 95% 1,03-2,32) y (RP= 2,79; IC 95% 1,75-4,44) respectivamente.Conclusiones: La prevalencia de alto riesgo de CAR en la población de estudio fue mayor a lo reportado con anterioridad, siendo más prevalente en mujeres. Además, el IMC elevado se asoció significativamente con la presencia de CAR, por lo tanto, es importante generar intervenciones para el control de peso que incluyan aspectos biopsicosociales para prevenir conductas de riesgo entre los adolescentes

Evaluación del estado nutricional de niños en edad escolar de dos localidades indígenas de Oaxaca

Introducción: La malnutrición es un problema grave en la edad escolar y se polariza en excesos o carencias que pueden perjudicar física, psicológica y fisiológicamente la salud de los niños a corto y largo plazo. Objetivo: Conocer el estado nutricional de escolares de dos localidades indígenas de Oaxaca. Método: Se realizó un estudio transversal observacional en 120 niños escolares de 6 a 12 años de las localidades de Progreso Guevea y Xadani Guevea de Humboldt, Oaxaca. Se obtuvo el peso y la talla. El estado nutricio se determinó a través del puntaje z del IMC para la edad y talla para la edad en STATA V. 14. El análisis de los datos se realizó por medio de frecuencias, porcentajes, diferencias de medias y pruebas de Chi-cuadrada,T de Student y U deMann-Whitney en SPSS V. 24. Resultados: De los 120 niños analizados se obtuvo una prevalencia de sobrepeso y obesidad de 15% y de desnutrición de 16.7%. Se encontraron diferencias significativas de desnutrición entre localidades (p=0.02) y entre alumnos de menor y mayor grado (p=0.00). Se observó mayor proporción de niñas con obesidad. Conclusiones: La doble carga de desnutrición, sobrepeso y obesidad sigue permeando diferentes zonas indígenas del país mostrándose en similitud de proporciones, considerándose aún un problema de salud pública mundial

Compromising between European and US allergen immunotherapy schools: Discussions from GUIMIT, the Mexican immunotherapy guidelines

Background: Allergen immunotherapy (AIT) has a longstanding history and still remains the only disease-changing treatment for allergic rhinitis and asthma. Over the years 2 different schools have developed their strategies: the United States (US) and the European. Allergen extracts available in these regions are adapted to local practice. In other parts of the world, extracts from both regions and local ones are commercialized, as in Mexico. Here, local experts developed a national AIT guideline (GUIMIT 2019) searching for compromises between both schools. Methods: Using ADAPTE methodology for transculturizing guidelines and AGREE-II for evaluating guideline quality, GUIMIT selected 3 high-quality Main Reference Guidelines (MRGs): the European Academy of Allergy, Asthma and Immunology (EAACI) guideines, the S2k guideline of various German-speaking medical societies (2014), and the US Practice Parameters on Allergen Immunotherapy 2011. We formulated clinical questions and based responses on the fused evidence available in the MRGs, combined with local possibilities, patient's preference, and costs. We came across several issues on which the MRGs disagreed. These are presented here along with arguments of GUIMIT members to resolve them. GUIMIT (for a complete English version, see Supplementary data) concluded the following: Results: Related to the diagnosis of IgE-mediated respiratory allergy, apart from skin prick testing complementary tests (challenges, in vitro testing and molecular such as species-specific allergens) might be useful in selected cases to inform AIT composition. AIT is indicated in allergic rhinitis and suggested in allergic asthma (once controlled) and IgE-mediated atopic dermatitis. Concerning the correct subcutaneous AIT dose for compounding vials according to the US school: dosing tables and formula are given; up to 4 non-related allergens can be mixed, refraining from mixing high with low protease extracts. When using European extracts: the manufacturer's indications should be followed; in multi-allergic patients 2 simultaneous injections can be given (100% consensus); mixing is discouraged. In Mexico only allergoid tablets are available; based on doses used in all sublingual immunotherapy (SLIT) publications referenced in MRGs, GUIMIT suggests a probable effective dose related to subcutaneous immunotherapy (SCIT) might be: 50–200% of the monthly SCIT dose given daily, maximum mixing 4 allergens. Also, a table with practical suggestions on non-evidence-existing issues, developed with a simplified Delphi method, is added. Finally, dissemination and implementation of guidelines is briefly discussed, explaining how we used online tools for this in Mexico. Conclusions: Countries where European and American AIT extracts are available should adjust AIT according to which school is followed

Impact of COVID-19 on cardiovascular testing in the United States versus the rest of the world

Objectives: This study sought to quantify and compare the decline in volumes of cardiovascular procedures between the United States and non-US institutions during the early phase of the coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic. Background: The COVID-19 pandemic has disrupted the care of many non-COVID-19 illnesses. Reductions in diagnostic cardiovascular testing around the world have led to concerns over the implications of reduced testing for cardiovascular disease (CVD) morbidity and mortality. Methods: Data were submitted to the INCAPS-COVID (International Atomic Energy Agency Non-Invasive Cardiology Protocols Study of COVID-19), a multinational registry comprising 909 institutions in 108 countries (including 155 facilities in 40 U.S. states), assessing the impact of the COVID-19 pandemic on volumes of diagnostic cardiovascular procedures. Data were obtained for April 2020 and compared with volumes of baseline procedures from March 2019. We compared laboratory characteristics, practices, and procedure volumes between U.S. and non-U.S. facilities and between U.S. geographic regions and identified factors associated with volume reduction in the United States. Results: Reductions in the volumes of procedures in the United States were similar to those in non-U.S. facilities (68% vs. 63%, respectively; p = 0.237), although U.S. facilities reported greater reductions in invasive coronary angiography (69% vs. 53%, respectively; p < 0.001). Significantly more U.S. facilities reported increased use of telehealth and patient screening measures than non-U.S. facilities, such as temperature checks, symptom screenings, and COVID-19 testing. Reductions in volumes of procedures differed between U.S. regions, with larger declines observed in the Northeast (76%) and Midwest (74%) than in the South (62%) and West (44%). Prevalence of COVID-19, staff redeployments, outpatient centers, and urban centers were associated with greater reductions in volume in U.S. facilities in a multivariable analysis. Conclusions: We observed marked reductions in U.S. cardiovascular testing in the early phase of the pandemic and significant variability between U.S. regions. The association between reductions of volumes and COVID-19 prevalence in the United States highlighted the need for proactive efforts to maintain access to cardiovascular testing in areas most affected by outbreaks of COVID-19 infection

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.

The PREDICTS database: a global database of how local terrestrial biodiversity responds to human impacts

Biodiversity continues to decline in the face of increasing anthropogenic pressures such as habitat destruction, exploitation, pollution and introduction of alien species. Existing global databases of species’ threat status or population time series are dominated by charismatic species. The collation of datasets with broad taxonomic and biogeographic extents, and that support computation of a range of biodiversity indicators, is necessary to enable better understanding of historical declines and to project – and avert – future declines. We describe and assess a new database of more than 1.6 million samples from 78 countries representing over 28,000 species, collated from existing spatial comparisons of local-scale biodiversity exposed to different intensities and types of anthropogenic pressures, from terrestrial sites around the world. The database contains measurements taken in 208 (of 814) ecoregions, 13 (of 14) biomes, 25 (of 35) biodiversity hotspots and 16 (of 17) megadiverse countries. The database contains more than 1% of the total number of all species described, and more than 1% of the described species within many taxonomic groups – including flowering plants, gymnosperms, birds, mammals, reptiles, amphibians, beetles, lepidopterans and hymenopterans. The dataset, which is still being added to, is therefore already considerably larger and more representative than those used by previous quantitative models of biodiversity trends and responses. The database is being assembled as part of the PREDICTS project (Projecting Responses of Ecological Diversity In Changing Terrestrial Systems – www.predicts.org.uk). We make site-level summary data available alongside this article. The full database will be publicly available in 2015

Conductas alimentarias de riesgo y su asociación con el exceso de peso en adolescentes del Itsmo de Tehuantepec, Oaxaca: un estudio transversal

Introduction: Risky Eating Behaviors (REB) are manifestations similar to eating disorders, however, they occur with less frequency and intensity and generally develop during adolescence. The objective of this study was to evaluate the prevalence of REB and its relationship with excess weight in high school students from the Isthmus of Tehuantepec region of the state of Oaxaca, Mexico.Material and methods: Analytical cross-sectional observational design. A total of 268 adolescents between 12 and 15 years old were included. The Brief Questionnaire of Risky Eating Behaviors (CBCAR) was used to determine the prevalence of CAR. Excess weight was identified considering the references established by the WHO of the z-scores of the body mass index for age (BMI / E) by sex. The qualitative variables were analyzed using Chi-square. The association analysis was performed using Poisson regression with robust variance in the statistical package STATA v. 14.Results: 8,6% of the adolescents presented a high risk of CAR, being more prevalent in women without showing statistically significant differences. Concern about gaining weight was higher in women (p <0,001) compared to men.Overweight and obesity were significantly associated with the presence of CAR; (PR = 1,55; 95% CI 1,03-2,32) and (PR = 2,79; 95% CI 1,75-4,44) respectively.Conclusions: The prevalence of high risk of CAR in the study population was higher than previously reported, being more prevalent in women. In addition, high BMI was significantly associated with the presence of CAR, therefore, it is important to generate interventions for weight control that include biopsychosocial aspects to prevent risk behaviors among adolescents.Introducción: Las Conductas Alimentarias de Riesgo (CAR) son manifestaciones similares a los trastornos de la conducta alimentaria, sin embargo,se presentan con menor frecuencia e intensidad y generalmente se desarrollan durante la adolescencia. El objetivo de este estudio fue evaluar la prevalencia de CARpor sexo y su asociación con el exceso de pesoen estudiantes de secundaria de la región del Istmo de Tehuantepec del Estado de Oaxaca, México.Material y métodos: Diseño observacional de tipo transversal analítico. Un total de 268 adolescentes entre 12 y 15 años fueron incluidos. Se utilizó el Cuestionario Breve de Conductas Alimentarias de Riesgo (CBCAR) para determinar la prevalencia de CAR. Se identificó el exceso de peso considerando las referencias establecidas por la OMS de los puntajes z del índice de masa corporal para la edad (IMC/E) por sexo. Las variables cualitativas se analizaron mediante χ2. El análisis de asociación se realizó mediante regresión de Poisson con varianza robusta obteniendo razones de prevalencia en el paquete estadístico STATA v. 14.Resultados: El 8,6 % de los adolescentes presentó un alto riesgo de CAR, siendo más prevalente en mujeres sin mostrar diferencias estadísticamente significativas. La preocupación por engordar fue mayor en mujeres (p<0,001) en comparación con los hombres. El sobrepeso y la obesidad se asociaron significativamente con la presencia de CAR; (RP= 1,55; IC 95% 1,03-2,32) y (RP= 2,79; IC 95% 1,75-4,44) respectivamente.Conclusiones: La prevalencia de alto riesgo de CAR en la población de estudio fue mayor a lo reportado con anterioridad, siendo más prevalente en mujeres. Además, el IMC elevado se asoció significativamente con la presencia de CAR, por lo tanto, es importante generar intervenciones para el control de peso que incluyan aspectos biopsicosociales para prevenir conductas de riesgo entre los adolescentes