10 research outputs found
Vaspin in atherosclerotic disease and cardiovascular risk in axial spondyloarthritis: a genetic and serological study
Background: Vaspin is a novel anti-inflammatory adipokine associated with cardiovascular (CV) disease and inflammation in chronic inflammatory conditions different from axial spondyloarthritis (axSpA). Given the high incidence of CV disease (mainly due to accelerated atherosclerosis) exhibited by axSpA patients, we wondered if vaspin could also be a key molecule in this process. However, data on the role of vaspin regarding atherosclerotic disease in the context of axSpA is scarce. For this reason, we aimed to evaluate the implication of vaspin, at the genetic and serological level, in subclinical atherosclerosis and CV risk in axSpA.
Methods: This study included 510 patients diagnosed with axSpA. Carotid ultrasound (US) was performed to evaluate the presence of subclinical atherosclerosis. Three vaspin gene variants (rs2236242, rs7159023, and rs35262691) were genotyped by TaqMan probes. Serum vaspin levels were assessed by enzyme-linked immunosorbent assay. Statistical analysis was performed using STATAÂź v.11.1.
Results: Serum vaspin levels were significantly higher in female patients than in males and also in obese patients when compared to those with normal weight (p < 0.05). At the genetic level, we disclosed that the minor allele of rs2236242 (A) was associated with lower serum vaspin levels in axSpA, while the rs7159023 minor allele (A) was linked to higher serum levels (p < 0.05). When the three polymorphisms assessed were combined conforming haplotypes, we disclosed that the TGC haplotype related to high serum levels of vaspin (p = 0.01). However, no statistically significant association was observed between vaspin and markers of subclinical atherosclerosis, both at the genetic and serological level.
Conclusions: Our results revealed that vaspin is linked to CV risk factors that may influence on the atherosclerotic process in axSpA. Additionally, we disclosed that serum vaspin concentration is genetically modulated in a large cohort of patients with axSpA.This work was partially supported by funds of a NEXT-VAL grant (NVAL17/10) (Instituto de InvestigaciĂłn Sanitaria IDIVAL) awarded to FG. RL-M is a recipient of a Miguel Servet type I programme fellowship (grant CP16/00033) from
the âInstituto de Salud Carlos IIIâ (ISCIII) and co-funded by the European Social Fund, ESF). SR-M is supported by funds of the RETICS Program (RD16/0012/0009) from ISCIII and co-funded by the European Regional Development Fund. VP-C is supported by a pre-doctoral grant from IDIVAL (PREVAL18/01). LL-G is supported by funds of a Miguel Servet type I programme fellowship from ISCIII (grant CP16/00033, co-funded by the ESF). OG is beneficiary of a grant funded by Xunta de Galicia, ConsellerĂa de EducaciĂłn, Universidade e FormaciĂłn Profesional and ConsellerĂa de EconomĂa, Emprego e Industria (GAIN), GPC IN607B2019/10
Nuevas terapias dirigidas para el tratamiento del cĂĄncer
El cåncer es el término que se utiliza para englobar un conjunto de
enfermedades que se caracterizan por el crecimiento descontrolado de células
alteradas molecularmente por mutaciones o modificaciones epigenéticas.En la presente revisión describimos algunas
terapias dirigidas que se estĂĄn utilizando actualmente en clĂnic
AutoevalauciĂłn y coevaluaciĂłn del proceso del trabajo en equipo en el marco del EEES
Memoria ID-0134. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovaciĂłn docente, curso 2015-2016
XLVIII Coloquio Argentino de EstadĂstica. VI Jornada de EducaciĂłn EstadĂstica Martha Aliaga Modalidad virtual
Esta publicaciĂłn es una compilaciĂłn de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de EstadĂstica y la VI Jornada de EducaciĂłn EstadĂstica Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de EstadĂstica y la Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos Ășltimos se dispone de un hipervĂnculo que direcciona a la presentaciĂłn del trabajo. Ellos obedecen a distintas temĂĄticas de la estadĂstica con una sesiĂłn especial destinada a la aplicaciĂłn de modelos y anĂĄlisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Stimolo, MarĂa InĂ©s. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de cĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank LĂĄzaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de EstatĂstica. Instituto de CiĂȘncias Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Ruiz, SebastiĂĄn LeĂłn. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en BioestadĂstica, BioinformĂĄtica y AgromĂĄtica; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: AlegrĂa JimĂ©nez, Alfredo. Universidad TĂ©cnica Federico Santa MarĂa. Departamento de MatemĂĄtica; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de IngenierĂa en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Ălvarez-Vaz, RamĂłn. Universidad de la RepĂșblica. Instituto de EstadĂstica. Departamento de MĂ©todos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la RepĂșblica. Instituto de EstadĂstica. Departamento de MĂ©todos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad CatĂłlica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de NeurocogniciĂłn; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de InvestigaciĂłn de Estudios Superiores, EconĂłmicos y Sociales; MĂ©xico.Fil: Canal MartĂnez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de InvestigaciĂłn de Estudios Superiores, EconĂłmicos y Sociales; MĂ©xico.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina. Universidad CatĂłlica de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Rojo, MarĂa Paula. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Nicolas, MarĂa Claudia. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina. Universidad CatĂłlica de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, TomĂĄs. Universidad Nacional de CĂłrdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de MatemĂĄtica de BahĂa Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, MarĂa Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Elorza, MarĂa Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones EconĂłmicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EstadĂstica y MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂsticas. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas en EstadĂstica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, MarĂa Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂsticas. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas en EstadĂstica; Argentina.Fil: Saenz, JosĂ© 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 TecnologĂa Agropecuaria. EstaciĂłn Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de InvestigaciĂłn Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: PĂ©rez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de InvestigaciĂłn Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad AnĂłnima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de AgronomĂa; 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 CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Exactas FĂsicas y Naturales. Centro de InvestigaciĂłn y Estudios de MatemĂĄticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, MarĂa LucĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Exactas FĂsicas y Naturales. Centro de InvestigaciĂłn y Estudios de MatemĂĄticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia MarĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de MatemĂĄtica, AstronomĂa, FĂsica y ComputaciĂłn; Argentina.Fil: Ascua, Melina BelĂ©n. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: RoldĂĄn, Dana Agustina. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: GonzĂĄlez, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, FĂsico-QuĂmicas y Naturales. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de TecnologĂa Agropecuaria. Instituto de InvestigaciĂłn y Desarrollo TecnolĂłgico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de EstadĂstica; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: HernĂĄndez, Paz. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: FernĂcola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Dundray, , FabiĂĄn. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de QuĂmica y Metabolismo del FĂĄrmaco. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: FarfĂĄn Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento AcadĂ©mico de MatemĂĄticas y EstadĂstica; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento AcadĂ©mico de MatemĂĄticas y EstadĂstica; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, NoemĂ M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, MarĂa Luisa. Universidad Nacional de TucumĂĄn. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios FotosintĂ©ticos y BioquĂmicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de TecnologĂa Agropecuaria. EstaciĂłn Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias BioquĂmicas y FarmacĂ©uticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de FarmacologĂa; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de FarmacologĂa; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad AndrĂ©s Bello. Facultad de IngenierĂa; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad AndrĂ©s Bello. Facultad de IngenierĂa; Chile.Fil: Bonadies, MarĂa Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y BioquĂmica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, IngenierĂa y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de IngenierĂa. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones MatemĂĄticas y EstadĂsticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EstadĂstica y DemografĂa; Argentina.Fil: GĂłmez, Pablo SebastiĂĄn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones CientĂficas y TĂ©cnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel HernĂĄn. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: LĂłpez Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de LujĂĄn. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio MartĂn. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EstadĂstica y MatemĂĄtica; Argentina.Fil: GarcĂa BazĂĄn, Gaspar. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: BermĂșdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo TomĂĄs. Facultad de EstadĂstica; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones MatemĂĄticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de CĂĄlculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Escuela de EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: GarcĂa, MarĂa del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Escuela de EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: MĂ©ndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica (IITAE); Argentina.Fil: GarcĂa Mata, Luis Ăngel. Universidad Nacional AutĂłnoma de MĂ©xico. Facultad de Estudios Superiores AcatlĂĄn; MĂ©xico.Fil: RamĂrez GonzĂĄlez, Marco Antonio. Universidad Nacional AutĂłnoma de MĂ©xico. Facultad de Estudios Superiores AcatlĂĄn; MĂ©xico.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina. Universidad PĂșblica de Navarra. Departamento de EstadĂstica, InformĂĄtica y MatemĂĄticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: EstragĂł, Virginia. Presidencia de la RepĂșblica. ComisiĂłn Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, MatĂas. Presidencia de la RepĂșblica. ComisiĂłn Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, AndrĂ©s. Universidad de la RepĂșblica. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y de AdministraciĂłn. Instituto de EstadĂstica; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de BioestadĂstica; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, JosĂ© Eduardo. Universidade Estadual Paulista JĂșlio de Mesquita Filho â UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de BioestadĂstica; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EconomĂa; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Nahas, EstefanĂa. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: MĂĄrquez, Viviana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Instituto de Investigaciones TeĂłricas y Aplicadas de la Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EconomĂa y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EstadĂstica y DemografĂa; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Instituto de EstadĂstica y DemografĂa; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de EconomĂa; Argentina.Fil: Blacona, MarĂa Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica. Escuela de EstadĂstica; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: GarcĂa, Gregorio. Instituto Nacional de EstadĂstica y Censos. DirecciĂłn Nacional de MetodologĂa EstadĂstica; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de EstadĂstica y Censos. DirecciĂłn Nacional de MetodologĂa EstadĂstica; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de EstadĂstica y Censos. DirecciĂłn Nacional de MetodologĂa EstadĂstica; Argentina.Fil: Funkner, SofĂa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, MarĂa Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: MartĂn, MarĂa Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: MartĂn, MarĂa Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias EconĂłmicas y EstadĂstica; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, MarĂa Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro GonzĂĄlez, Enrique L. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: RoldĂĄn, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: GonzĂĄlez, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones EconĂłmicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones EconĂłmicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de EconomĂa; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de MatemĂĄtica; Argentina.Fil: Marfia, MartĂn. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de IngenierĂa. Departamento de Ciencias BĂĄsicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de MatemĂĄtica de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad TecnolĂłgica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad TecnolĂłgica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad TecnolĂłgica 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 JosĂ© AndrĂ©s. Investigador Independiente; Argentina.Fil: GonzĂĄlez, Mariana VerĂłnica. Universidad Nacional de CĂłrdoba. Facultad de Ciencias EconĂłmicas. Departamento de EstadĂstica y MatemĂĄticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.
Reducing the environmental impact of surgery on a global scale: systematic review and co-prioritization with healthcare workers in 132 countries
Abstract
Background
Healthcare cannot achieve net-zero carbon without addressing operating theatres. The aim of this study was to prioritize feasible interventions to reduce the environmental impact of operating theatres.
Methods
This study adopted a four-phase Delphi consensus co-prioritization methodology. In phase 1, a systematic review of published interventions and global consultation of perioperative healthcare professionals were used to longlist interventions. In phase 2, iterative thematic analysis consolidated comparable interventions into a shortlist. In phase 3, the shortlist was co-prioritized based on patient and clinician views on acceptability, feasibility, and safety. In phase 4, ranked lists of interventions were presented by their relevance to high-income countries and lowâmiddle-income countries.
Results
In phase 1, 43 interventions were identified, which had low uptake in practice according to 3042 professionals globally. In phase 2, a shortlist of 15 intervention domains was generated. In phase 3, interventions were deemed acceptable for more than 90 per cent of patients except for reducing general anaesthesia (84 per cent) and re-sterilization of âsingle-useâ consumables (86 per cent). In phase 4, the top three shortlisted interventions for high-income countries were: introducing recycling; reducing use of anaesthetic gases; and appropriate clinical waste processing. In phase 4, the top three shortlisted interventions for lowâmiddle-income countries were: introducing reusable surgical devices; reducing use of consumables; and reducing the use of general anaesthesia.
Conclusion
This is a step toward environmentally sustainable operating environments with actionable interventions applicable to both highâ and lowâmiddleâincome countries
Establishing an Expert Consensus on Key Indicators of the Quality of Life among Breast Cancer Survivors: A Modified Delphi Study
peer reviewed(1) Background: The needs of cancer survivors are often not reflected in practice. One of the main barriers of the use of patient-reported outcomes is associated with data collection and the interpretation of patient-reported outcomes (PROs) due to a multitude of instruments and measuring approaches. The aim of the study was to establish an expert consensus on the relevance and key indicators of quality of life in the clinical practice of breast cancer survivors. (2) Methods: Potential indicators of the quality of life of breast cancer survivors were extracted from the established quality of life models, depicting survivorsâ perspectives. The specific domains and subdomains of quality of life were evaluated in a two-stage online Delphi process, including an international and multidisciplinary panel of experts. (3) Results: The first round of the Delphi process was completed by 57 and the second by 37 participants. A consensus was reached for the Physical and Psychological domains, and on eleven subdomains of quality of life. The results were further supported by the additional ranking of importance of the subdomains in the second round. (4) Conclusions: The current findings can serve to optimize the use of instruments and address the challenges related to data collection and interpretation as the facilitators of the adaption in routine practice
GuĂa de TerapĂ©utica Antimicrobiana del Ărea Aljarafe, 3ÂȘ ediciĂłn
Coordinadora: RocĂo FernĂĄndez Urrusuno. Co-coordinadora: Carmen Serrano Martino.YesEstas guĂas son un recurso indispensable en los Programas de OptimizaciĂłn de AntibiĂłticos (PROA). No sĂłlo constituyen una herramienta de ayuda para la toma de decisiones en los principales sĂndromes infecciosos, proporcionando recomendaciones para el abordaje empĂrico de dichos procesos, sino que son el patrĂłn/estĂĄndar de referencia que permitirĂĄ determinar la calidad o adecuaciĂłn de los tratamientos realizados. Las guĂas pueden ser utilizadas, ademĂĄs, como herramienta de base para la formaciĂłn y actualizaciĂłn en antibioterapia, ya que permiten mantener actualizados los conocimientos sobre las nuevas evidencias en el abordaje de las infecciones. Por Ășltimo, deberĂan incorporar herramientas que faciliten el proceso de toma de decisiones compartidas con el paciente.
El objetivo de esta guĂa es proporcionar recomendaciones para el abordaje de las enfermedades infecciosas mĂĄs prevalentes en la comunidad, basadas en las Ășltimas evidencias disponibles y los datos de resistencias de los principales patĂłgenos que contribuyan a mejorar la calidad de la prescripciĂłn de antimicrobianos
70Âș Aniversario de la declaraciĂłn universal de derechos humanos. La protecciĂłn internacional de los Derechos Humanos en cuestiĂłn
Segundo volĂșmen de la ColecciĂłn Perspectivas Iberoamericanas sobre la justicia. La DeclaraciĂłn Universal de los Derechos Humanos de las Naciones Unidas cumple, el 10 de diciembre de 2018, setenta años. La simbĂłlica fecha obliga a los investigadores en derechos humanos a reflexionar crĂticamente sobre los avances y lĂmites de un complejo sistema de normas y, sobre todo, de valores culturales sustentados en la matriz liberal occidental. Desde entonces, ha habido indiscutibles avances institucionales y normativos, como la creaciĂłn del Consejo de Derechos Humanos, varios pactos y declaraciones complementarias, Ăłrganos especĂficos, tribunales internacionales, jurisprudencia, constituciones estatales, una infinidad de instituciones basadas en esta âĂ©tica mĂnima universalâ que, contradictoriamente, no logrĂł evitar un conjunto de catĂĄstrofes humanitarias y de vulneraciĂłn de derechos. La primera dĂ©cada del siglo XX trae un reflejo limitante al consenso de la posguerra, pues la agresividad de los Estados hegemĂłnicos, en alianza con intereses privados transnacionales, pone en jaque la capacidad del sistema protector frente a guerras humanitarias e internacionales. tratados econĂłmicos de nueva generaciĂłn aquellos que excluyen por completo a la democracia del proceso de negociaciĂłn.A Declaração Universal dos Direitos Humanos das NaçÔes Unidas completa, em 10 de diciembre de 2018, setenta años. A data simbĂłlica exige dos pesquisadores em direitos humanos uma reflexĂŁo crĂtica a respeito dos avanços y dos limites de um sistema complexo de normas e, principalmente, de valores culturales apoiados na matriz liberal ocidental. De lĂĄ para cĂĄ, houve indiscutĂvel avanço institucional e normativo, do qual Ă© exemplo a criação do Conselho de Direitos Humanos, diversos pactos e declaraçÔes complementarios, ĂłrgĂŁo especĂficos, tribunais internacionais, jurisprudĂȘncia, constituiçÔes dos States, uma infinidade de instituiçÔes pautadas nesse âmĂnimo Ă©tico universalâ que, contraditoriamente, nĂŁo conseguiu evitar um conjunto de catĂĄstrofes humanitĂĄrias e de violação de direitos. A primeira dĂ©cada do sĂ©culo XX traz uma reflexĂŁo limite para o consenso do pĂłs-guerra, pois a agressividade dos States hegemĂŽnicos, em aliança com interesses private transnacionais, pĂ”e em check a capacidade do sistema protectivo diante das guerras humanitĂĄrias e dos tratados internacionais econĂŽmicos de nueva generaciĂłn aqueles que excluem completamente a democracia do processo negociador
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Effects of pre-operative isolation on postoperative pulmonary complications after elective surgery: an international prospective cohort study an international prospective cohort study
We aimed to determine the impact of pre-operative isolation on postoperative pulmonary complications after elective surgery during the global SARS-CoV-2 pandemic. We performed an international prospective cohort study including patients undergoing elective surgery in October 2020. Isolation was defined as the period before surgery during which patients did not leave their house or receive visitors from outside their household. The primary outcome was postoperative pulmonary complications, adjusted in multivariable models for measured confounders. Pre-defined sub-group analyses were performed for the primary outcome. A total of 96,454 patients from 114 countries were included and overall, 26,948 (27.9%) patients isolated before surgery. Postoperative pulmonary complications were recorded in 1947 (2.0%) patients of which 227 (11.7%) were associated with SARS-CoV-2 infection. Patients who isolated pre-operatively were older, had more respiratory comorbidities and were more commonly from areas of high SARS-CoV-2 incidence and high-income countries. Although the overall rates of postoperative pulmonary complications were similar in those that isolated and those that did not (2.1% vs 2.0%, respectively), isolation was associated with higher rates of postoperative pulmonary complications after adjustment (adjusted OR 1.20, 95%CI 1.05â1.36, p = 0.005). Sensitivity analyses revealed no further differences when patients were categorised by: pre-operative testing; use of COVID-19-free pathways; or community SARS-CoV-2 prevalence. The rate of postoperative pulmonary complications increased with periods of isolation longer than 3 days, with an OR (95%CI) at 4â7 days or â„ 8 days of 1.25 (1.04â1.48), p = 0.015 and 1.31 (1.11â1.55), p = 0.001, respectively. Isolation before elective surgery might be associated with a small but clinically important increased risk of postoperative pulmonary complications. Longer periods of isolation showed no reduction in the risk of postoperative pulmonary complications. These findings have significant implications for global provision of elective surgical care. We aimed to determine the impact of pre-operative isolation on postoperative pulmonary complications after elective surgery during the global SARS-CoV-2 pandemic. We performed an international prospective cohort study including patients undergoing elective surgery in October 2020. Isolation was defined as the period before surgery during which patients did not leave their house or receive visitors from outside their household. The primary outcome was postoperative pulmonary complications, adjusted in multivariable models for measured confounders. Pre-defined sub-group analyses were performed for the primary outcome. A total of 96,454 patients from 114 countries were included and overall, 26,948 (27.9%) patients isolated before surgery. Postoperative pulmonary complications were recorded in 1947 (2.0%) patients of which 227 (11.7%) were associated with SARS-CoV-2 infection. Patients who isolated pre-operatively were older, had more respiratory comorbidities and were more commonly from areas of high SARS-CoV-2 incidence and high-income countries. Although the overall rates of postoperative pulmonary complications were similar in those that isolated and those that did not (2.1% vs 2.0%, respectively), isolation was associated with higher rates of postoperative pulmonary complications after adjustment (adjusted OR 1.20, 95%CI 1.05â1.36, p = 0.005). Sensitivity analyses revealed no further differences when patients were categorised by: pre-operative testing; use of COVID-19-free pathways; or community SARS-CoV-2 prevalence. The rate of postoperative pulmonary complications increased with periods of isolation longer than 3 days, with an OR (95%CI) at 4â7 days or â„ 8 days of 1.25 (1.04â1.48), p = 0.015 and 1.31 (1.11â1.55), p = 0.001, respectively. Isolation before elective surgery might be associated with a small but clinically important increased risk of postoperative pulmonary complications. Longer periods of isolation showed no reduction in the risk of postoperative pulmonary complications. These findings have significant implications for global provision of elective surgical care
Evaluation of a quality improvement intervention to reduce anastomotic leak following right colectomy (EAGLE): pragmatic, batched stepped-wedge, cluster-randomized trial in 64 countries
Background
Anastomotic leak affects 8 per cent of patients after right colectomy with a 10-fold increased risk of postoperative death. The EAGLE study aimed to develop and test whether an international, standardized quality improvement intervention could reduce anastomotic leaks.
Methods
The internationally intended protocol, iteratively co-developed by a multistage Delphi process, comprised an online educational module introducing risk stratification, an intraoperative checklist, and harmonized surgical techniques. Clusters (hospital teams) were randomized to one of three arms with varied sequences of intervention/data collection by a derived stepped-wedge batch design (at least 18 hospital teams per batch). Patients were blinded to the study allocation. Low- and middle-income country enrolment was encouraged. The primary outcome (assessed by intention to treat) was anastomotic leak rate, and subgroup analyses by module completion (at least 80 per cent of surgeons, high engagement; less than 50 per cent, low engagement) were preplanned.
Results
A total 355 hospital teams registered, with 332 from 64 countries (39.2 per cent low and middle income) included in the final analysis. The online modules were completed by half of the surgeons (2143 of 4411). The primary analysis included 3039 of the 3268 patients recruited (206 patients had no anastomosis and 23 were lost to follow-up), with anastomotic leaks arising before and after the intervention in 10.1 and 9.6 per cent respectively (adjusted OR 0.87, 95 per cent c.i. 0.59 to 1.30; P = 0.498). The proportion of surgeons completing the educational modules was an influence: the leak rate decreased from 12.2 per cent (61 of 500) before intervention to 5.1 per cent (24 of 473) after intervention in high-engagement centres (adjusted OR 0.36, 0.20 to 0.64; P < 0.001), but this was not observed in low-engagement hospitals (8.3 per cent (59 of 714) and 13.8 per cent (61 of 443) respectively; adjusted OR 2.09, 1.31 to 3.31).
Conclusion
Completion of globally available digital training by engaged teams can alter anastomotic leak rates. Registration number: NCT04270721 (http://www.clinicaltrials.gov)