DETECCIÓN, CARACTERIZACIÓN SEROLÓGICA Y ANTIBIOGRAMAS DEEscherichia coli AISLADAS DE CARNE DE TERNERA (BABILLA) ENTERA Y PICADA

Los brotes de Enfermedades Transmisibles por Alimentos (ETA) representan una preocupación para las industrias alimentarias y los organismos de salud pública. Las cepas patógenas de Escherichia coli están comúnmente presentes en el trato intestinal de los animales, lo que favorece la contaminación durante el sacrificio o durante un procesamiento inadecuado de la canal. La importancia que la carne tiene en la alimentación humana junto con la necesidad de ofrecer un alimento inocuo e incapaz de transmitir enfermedades, incitaron el desarrollo de este estudio, que tiene por objetivos, detectar, caracterizar los serogrupos y realizar los antibiogramas de E. coli. aisladas de 30 muestras de carne de ternera (babilla) comercializadas en mercados y carnicerías de Río de Janeiro, Brasil. Se emplearon 15 muestras de carne entera y 15 de carne picada (en el propio establecimiento). Se utilizaron diferentes metodologías para la confirmación bioquímica y serológicamente de las colonias aisladas. Una vez identificados los serogrupos, se testó su susceptibilidad a diferentes antibióticos. De las muestras analizadas, el 100% resultaron contaminadas con coliformes totales y en cinco (16,7%) de ellas, no se detectaron coliformes fecales. En carne entera, los recuentos de coliformes totales oscilaron de 4,0x103 a 1,1x106 y E.coli de 0 a 2,4x103 mientras que en carne picada oscilaron de 4,4x103 a 2,5x107 y 0 a 3,0x105, respectivamente. Con relación a la metodología empleada,el segundo método demostró ser más eficiente que el tercer método, ya que presentó un mayornúmero de colonias confirmadas. Utilizando el segundo método, se aislaron 52 cepas de E. colienteropatogénica (EPEC), ocho cepas de E. coli enteroinvasiva (EIEC) y una cepa de E. coli enterohemorrágica (EHEC). Las cepas de E. coli aisladas y tipificadas como patógenas presentaron un gran espectro de resistencia a los antibióticos testados, principalmente a ampicilina (11,32%), cefalotina (11,11%) y amicacina (10,06%). La presencia de serogrupos de E. coli en las muestras confirman la necesidad de implantar los programas de Buenas Practicas de Fabricac ión (BPF), Procedimientos Patrón de Higiene Operacional (PPHO) y Análisis de Peligros y Puntos Críticos de Control (APPCC), lo que diminuiría el riesgo para el consumidor.Palabras clave: Escherichia coli, carne de ternera entera y picada, antibiograma.Escherichia coli, whole and ground beef, antibiogram

Envejecimiento de la población

•Actividades básicas de la vida diaria en personas mayores y factores asociados •Asociación entre depresión y posesión de mascotas en personas mayores •Calidad de vida en adultos mayores de Santiago aplicando el instrumento WHOQOL-BREF •Calidad de vida en usuarios con enfermedad de Parkinson, demencia y sus cuidadores, comuna de Vitacura •Caracterización de egresos hospitalarios de adultos mayores en Puerto Natales (2007-2009) •Comportamiento de las patologías incluidas como GES para el adulto mayor atendido en un Cesfam •Contribución de vitaminas y minerales a las ingestas recomendadas diarias en ancianos institucionalizados de Madrid •Estado de salud oral del paciente inscrito en el Programa de Visita Domiciliaria •Evaluación del programa de discapacidad severa en Casablanca con la matriz de marco lógico •Factores asociados a satisfacción vital en una cohorte de adultos mayores de Santiago, Chile •Pauta instrumental para la identificación de riesgos para el adulto mayor autovalente, en su vivienda •Perfil farmacológico del paciente geriátrico institucionalizado y posibles consecuencias en el deterioro cognitivo •Programa de cuidados paliativos y alivio del dolor en Puerto Natales •Rehabilitación mandibular implantoprotésica: efecto en calidad de vida relacionada con salud bucal en adultos mayores •Salud bucodental en adultos mayores autovalentes de la Región de Valparaíso •Transición epidemiológica y el estudio de carga de enfermedad en Brasi

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost