Los animales, su condición y futuro

A lo largo de la historia de la humanidad se buscó establecer distintas relaciones y conductas entre los humanos y los animales no humanos. Estos, como se sabe, ocuparon diversos roles en la vida del hombre, ya sea como fuente de alimento, recursos para la agricultura, abrigos, experimentos, e incluso como forma de entretenimiento o deporte. Sin embargo, con el paso del tiempo, aparecieron cuestionamientos tanto éticos como morales sobre la caracterización del animal como cosa y sobre el uso que el hombre ha hecho de estos. Constantemente surgen planteos acerca de la importancia de los derechos de los seres no racionales, lo cual da lugar a un debate que implica la consideración o no de éstos como sujetos de derecho. Es así que surge nuestro principal interrogante: ¿es correcto considerar a los animales como sujetos de derecho no humanos? En caso de ser así, ¿debería el derecho adaptarse frente a las nuevas necesidades y problemas que aquejan a la sociedad?Facultad de Ciencias Jurídicas y Sociale

Case-Control Analysis of the Impact of Anemia on Quality of Life in Patients with Cancer: A Qca Study Analysis

The impact of anemia on the quality of life (QoL) in cancer patients has been studied previously; however, the cut-off point used to define anemia differed among studies, thus providing inconsistent results. Therefore, we analysed the clinical impact of anemia on QoL using the same cut-off point for hemoglobin level to define anemia as that used in ESMO clinical practice guidelines. This post-hoc analysis aimed to determine the impact of anemia on QoL in cancer patients through the European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of life questionnaire version 3.0 (EORTC QLQ-C30) and Euro QoL 5-dimension 3-level (EQ-5D-3L) questionnaire. We found that cancer patients with anemia had significantly worse QoL in clinical terms. In addition, anemic patients had more pronounced symptoms than those in non-anemic patients. Anemia is a common condition in cancer patients and is associated with a wide variety of symptoms that impair quality of life (QoL). However, exactly how anemia affects QoL in cancer patients is unclear because of the inconsistencies in its definition in previous reports. We aimed to examine the clinical impact of anemia on the QoL of cancer patients using specific questionnaires. We performed a post-hoc analysis of a multicenter, prospective, case-control study. We included patients with cancer with (cases) or without (controls) anemia. Participants completed the European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life questionnaire version 3.0 (EORTC QLQ-C30) and Euro QoL 5-dimension 3-level (EQ-5D-3L) questionnaire. Statistically significant and clinically relevant differences in the global health status were examined. From 2015 to 2018, 365 patients were included (90 cases and 275 controls). We found minimally important differences in global health status according to the EORTC QLQ-C30 questionnaire (case vs. controls: 45.6 vs. 58%, respectively; mean difference: -12.4, p < 0.001). Regarding symptoms, cancer patients with anemia had more pronounced symptoms in six out of nine scales in comparison with those without anemia. In conclusion, cancer patients with anemia had a worse QoL both clinically and statistically

Measurement of the cosmic ray spectrum above 4×10184{\times}10^{18} eV using inclined events detected with the Pierre Auger Observatory

A measurement of the cosmic-ray spectrum for energies exceeding $4{\times}10^{18}$ eV is presented, which is based on the analysis of showers with zenith angles greater than $60^{\circ}$ detected with the Pierre Auger Observatory between 1 January 2004 and 31 December 2013. The measured spectrum confirms a flux suppression at the highest energies. Above $5.3{\times}10^{18}$ eV, the "ankle", the flux can be described by a power law $E^{-\gamma}$ with index $\gamma=2.70 \pm 0.02 \,\text{(stat)} \pm 0.1\,\text{(sys)}$ followed by a smooth suppression region. For the energy ($E_\text{s}$) at which the spectral flux has fallen to one-half of its extrapolated value in the absence of suppression, we find $E_\text{s}=(5.12\pm0.25\,\text{(stat)}^{+1.0}_{-1.2}\,\text{(sys)}){\times}10^{19}$ eV.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DO

Energy Estimation of Cosmic Rays with the Engineering Radio Array of the Pierre Auger Observatory

The Auger Engineering Radio Array (AERA) is part of the Pierre Auger Observatory and is used to detect the radio emission of cosmic-ray air showers. These observations are compared to the data of the surface detector stations of the Observatory, which provide well-calibrated information on the cosmic-ray energies and arrival directions. The response of the radio stations in the 30 to 80 MHz regime has been thoroughly calibrated to enable the reconstruction of the incoming electric field. For the latter, the energy deposit per area is determined from the radio pulses at each observer position and is interpolated using a two-dimensional function that takes into account signal asymmetries due to interference between the geomagnetic and charge-excess emission components. The spatial integral over the signal distribution gives a direct measurement of the energy transferred from the primary cosmic ray into radio emission in the AERA frequency range. We measure 15.8 MeV of radiation energy for a 1 EeV air shower arriving perpendicularly to the geomagnetic field. This radiation energy -- corrected for geometrical effects -- is used as a cosmic-ray energy estimator. Performing an absolute energy calibration against the surface-detector information, we observe that this radio-energy estimator scales quadratically with the cosmic-ray energy as expected for coherent emission. We find an energy resolution of the radio reconstruction of 22% for the data set and 17% for a high-quality subset containing only events with at least five radio stations with signal.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DO

Measurement of the Radiation Energy in the Radio Signal of Extensive Air Showers as a Universal Estimator of Cosmic-Ray Energy

We measure the energy emitted by extensive air showers in the form of radio emission in the frequency range from 30 to 80 MHz. Exploiting the accurate energy scale of the Pierre Auger Observatory, we obtain a radiation energy of 15.8 \pm 0.7 (stat) \pm 6.7 (sys) MeV for cosmic rays with an energy of 1 EeV arriving perpendicularly to a geomagnetic field of 0.24 G, scaling quadratically with the cosmic-ray energy. A comparison with predictions from state-of-the-art first-principle calculations shows agreement with our measurement. The radiation energy provides direct access to the calorimetric energy in the electromagnetic cascade of extensive air showers. Comparison with our result thus allows the direct calibration of any cosmic-ray radio detector against the well-established energy scale of the Pierre Auger Observatory.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DOI. Supplemental material in the ancillary file

The European Renal Association - European Dialysis and Transplant Association Registry Annual Report 2014 : a summary

Background: This article summarizes the European Renal Association - European Dialysis and Transplant Association Registry's 2014 annual report. It describes the epidemiology of renal replacement therapy (RRT) for end-stage renal disease (ESRD) in 2014 within 35 countries. Methods: In 2016, the ERA-EDTA Registry received data on patients who in 2014 where undergoing RRT for ESRD, from 51 national or regional renal registries. Thirty-two registries provided individual patient level data and 19 provided aggregated patient level data. The incidence, prevalence and survival probabilities of these patients were determined. Results: In 2014, 70 953 individuals commenced RRT for ESRD, equating to an overall unadjusted incidence rate of 133 per million population (pmp). The incidence ranged by 10-fold; from 23 pmp in the Ukraine to 237 pmp in Portugal. Of the patients commencing RRT, almost two-thirds were men, over half were aged >= 65 years and a quarter had diabetes mellitus as their primary renal diagnosis. By day 91 of commencing RRT, 81% of patients were receiving haemodialysis. On 31 December 2014, 490 743 individuals were receiving RRT for ESRD, equating to an unadjusted prevalence of 924 pmp. This ranged throughout Europe by more than 10-fold, from 157 pmp in the Ukraine to 1794 pmp in Portugal. In 2014, 19 406 kidney transplantations were performed, equating to an overall unadjusted transplant rate of 36 pmp. Again this varied considerably throughout Europe. For patients commencing RRT during 2005-09, the 5-year-adjusted patient survival probabilities on all RRT modalities was 63.3% (95% confidence interval 63.0-63.6). The expected remaining lifetime of a 20-to 24-year-old patient with ESRD receiving dialysis or living with a kidney transplant was 21.9 and 44.0 years, respectively. This was substantially lower than the 61.8 years of expected remaining lifetime of a 20-year-old patient without ESRD.Peer reviewe

Métodos de evaluación de Pastizales en Patagonia Sur

Prólogo de la presente edición: “En los últimos cincuenta años hemos observado cómo ha ido reduciéndose el stock ganadero de las provincias patagónicas. Se han ensayado muchas estrategias de fortalecimiento de la ganadería que no han dado los resultados esperados. La mayor parte de ellas estuvieron orientadas a reposición animal. Si bien científicos como el Ing. Alberto Soriano lo expresaron en 1950 nos faltó convicción para reconocer que la ganadería patagónica se basa en los forrajes que consumen sus animales. Y es allí donde debemos poner nuestras prioridades. Sin una buena alimentación no es posible tener buena reproducción, sanidad, calidad de lana y carne y avanzar en programas de genética. Por otro lado se aprecia un deterioro de los recursos naturales como consecuencia de las actividades humanas sin presupuestos de uso. El presenta Manual realiza una contribución significativa en este sentido aportando las distintas técnicas disponibles en la región para evaluar y utilizar los recursos forrajeros.” Ing. Agr. Jorge Manuel Salomone ex- Director EEA ChubutEEA ChubutFil: Behr, Santiago Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Bottaro, Hugo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Buduba, Carlos Guillermo. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Facultad de Ingeniería. Centro de Estudios Ambientales Integrados; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Buono, Gustavo Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Cesa, Ariela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Ciari, Georgina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Escobar, Juan Maria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Garcia Martinez, Guillermo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: González, Liliana. Consejo Agrario Provincial de Santa Cruz; ArgentinaFil: Irisarri, Gonzalo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección; Argentina.Fil: Lateulade, José Ignacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Livraghi, Enrique. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro Regional Patagonia Sur. Agencia De Extensión Rural Ushuaia; Argentina.Fil: Massara Paletto; Virginia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estacion Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Nakamatsu, Viviana Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Peri, Pablo Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rial, Pablo Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Utrilla, Victor Ricardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Villa, Martin Diego. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; Argentin

Red Nacional de reconocedores de suelos.

Los relevamientos sistemáticos de suelos en Argentina comenzaron en la década de 1960, en el marco del Plan Mapa de Suelos. Dicho plan, desarrollado y liderado por el INTA, dio impulso a la formación de especialistas y a la producción de cartografía de suelos a diferentes escalas. Sin embargo, a partir del año 2000 las actividades se redujeron notablemente y gran parte de los equipos provinciales formados hasta ese momento se desarticularon. Desde entonces los relevamientos continuaron de manera aislada sólo en aquellas provincias donde se mantuvieron los grupos de trabajo. Este hecho condujo a que actualmente diferentes regiones del país no cuenten con información acerca de las propiedades y distribución de suelos a una escala adecuada para la toma de decisiones. En este contexto, en el 2018 se crea la Red Nacional de Reconocedores de Suelos (RNRS) que organiza las capacidades técnicas y operativas a nivel nacional para dar pronta respuesta a la creciente demanda de cartografía. Se trata de un equipo interinstitucional e interdisciplinario de especialistas distribuidos por todo el país, que realiza tareas de relevamiento, produce y difunde cartografía básica y utilitaria de suelos, ofrece capacitación y genera espacios de discusión y actualización metodológica. A la fecha, la RNRS ha relevado aproximadamente 760.000 ha en el sur de Córdoba, estimando completar durante el presente año el relevamiento del departamento Río Cuarto. Esta estrategia organizacional permitirá avanzar en el mapeo semidetallado de suelos en nuestro país, estableciendo vinculaciones sinérgicas entre profesionales de diferentes instituciones a fin de fortalecer y potenciar los equipos de trabajo en cada región. El motivo de esta contribución es presentar la RNRS, sus objetivos, avances a la fecha y desafíos a futuro, haciendo una breve revisión del estado actual de los relevamientos a escala semidetallada en nuestro país.Fil: Moretti, Lucas M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; ArgentinaFil: Rodriguez, Darío M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Schulz, Guillermo A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Altamirano D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Amin, S. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Angelini, Marcos Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Wageningen University. Soil Geography and Landscape group; Holanda. International Soil Reference and Information Centre. World Soil Information; HolandaFil: Babelis, German Claudio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; ArgentinaFil: Becerra, Alejandra Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal; ArgentinaFil: Bedendo, Dante Julian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; ArgentinaFil: Boldrini, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; AgentinaFil: Bongiovanni, C. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Bozzer, S. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Cabrera, A. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Canale, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; AgentinaFil: Chilano, Y. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Cholaky, Carmen. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria; ArgentinaFil: Cisneros; José Manuel. Universidad Nacional de Río Cuarto. Cátedra de Uso y Manejo de Suelos; ArgentinaFil: Colazo, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis; ArgentinaFil: Corigliano, J. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Degioanni, Américo José. Universidad Nacional Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria. Departamento de Ecología Agraria; ArgentinaFil: de la Fuente, Juan Carlos Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Escobar, Dardo. Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca; ArgentinaFil: Faule, L. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Córdoba. ArgentinaFil: Galarza, Carlos Martin. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: González, J. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Holzmann, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Irigoin, Julieta. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento Tecnología; ArgentinaFil: Lanfranco, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: León Giacosa, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Matteio, J.P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Márquez, C. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Marzari, R. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Mattalia, M.L. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Morales Poclava, P.C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Muñoz, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: Paladino, Ileana Ruth. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Universidad Nacional de Lomas de Zamora. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Parra, B. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Pérez, M. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Pezzola, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Perucca, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; ArgentinaFil: Porcel de Peralta, R. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Renaudeau, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Salustio, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; ArgentinaFil: Sapino, V. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Tenti Vuegen, L.M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos. ArgentinaFil: Tosolini, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Vicondo, M.E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. ArgentinaFil: Vizgarra, L.A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Quimili; ArgentinaFil: Ybarra, D.D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Winschel, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Zamora, E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentin

Natural History of MYH7-Related Dilated Cardiomyopathy

BACKGROUND Variants in myosin heavy chain 7 (MYH7) are responsible for disease in 1% to 5% of patients with dilated cardiomyopathy (DCM); however, the clinical characteristics and natural history of MYH7-related DCM are poorly described. OBJECTIVES We sought to determine the phenotype and prognosis of MYH7-related DCM. We also evaluated the influence of variant location on phenotypic expression. METHODS We studied clinical data from 147 individuals with DCM-causing MYH7 variants (47.6% female; 35.6 +/- 19.2 years) recruited from 29 international centers. RESULTS At initial evaluation, 106 (72.1%) patients had DCM (left ventricular ejection fraction: 34.5% +/- 11.7%). Median follow-up was 4.5 years (IQR: 1.7-8.0 years), and 23.7% of carriers who were initially phenotype-negative developed DCM. Phenotypic expression by 40 and 60 years was 46% and 88%, respectively, with 18 patients (16%) first diagnosed at <18 years of age. Thirty-six percent of patients with DCM met imaging criteria for LV noncompaction. During follow-up, 28% showed left ventricular reverse remodeling. Incidence of adverse cardiac events among patients with DCM at 5 years was 11.6%, with 5 (4.6%) deaths caused by end-stage heart failure (ESHF) and 5 patients (4.6%) requiring heart transplantation. The major ventricular arrhythmia rate was low (1.0% and 2.1% at 5 years in patients with DCM and in those with LVEF of <= 35%, respectively). ESHF and major ventricular arrhythmia were significantly lower compared with LMNA-related DCM and similar to DCM caused by TTN truncating variants. CONCLUSIONS MYH7-related DCM is characterized by early age of onset, high phenotypic expression, low left ventricular reverse remodeling, and frequent progression to ESHF. Heart failure complications predominate over ventricular arrhythmias, which are rare. (C) 2022 The Authors. Published by Elsevier on behalf of the American College of Cardiology Foundation