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.

Una aproximación a los modelos lineales dinámicos en la estimación del volumen semanal de shampoo en Argentina en tiempos de Covid-19

Se presenta la formulación de un modelo polinomial de primer orden y se comparan diferentes modelos variando la razón señal-ruido. Por medio de los estimadores de máxima verosimilitud, se estiman las varianzas de los errores de ecuación y del sistema, con ello se ajusta un modelo con r=0.57, donde se obtiene menores errores de ajuste comparado con un modelo clásico de series de tiempo ARIMA (4,0,2) x (1,0,0)52, donde el MAPE de ajuste es de 0,21% y 0,99% para los dos modelos respectivamente. Esto, es una ventaja, dado que explica mejor los datos que el modelo ARIMA, sin embargo cabe aclarar, que al ser un modelo básico, no cumple con todos los supuestos de los errores, dando la oportunidad de probar otros modelos más complejos para modelar mejor el volumen semanal de Shampoo.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia

Correlation of tear fluorescein clearance and schirmer test scores with ocular irritation symptoms

To correlate and compare the Schirmer 1 test and a new method of measuring tear fluorescein clearance with the CytoFluor II fluorometer with the severity of ocular irritation symptoms, clinical signs of meibomian gland disease, corneal fluorescein staining scores, and corneal and conjunctival sensitivity. Case-control study. Forty patients presenting with a chief complaint of ocular irritation, and 40 asymptomatic control subjects of similar age distribution. All subjects completed a symptom questionnaire, a baseline ocular examination, fluorescein clearance test (FCT), and Schirmer 1 test. The FCT was performed with a CytoFluor II fluorophotometer by measuring the fluorescein concentration in minimally stimulated tear samples collected from the inferior tear meniscus 15 minutes after instillation of 5 μl of 2% sodium fluorescein. Severity of ocular irritation was assessed with a symptom questionnaire. Schirmer 1 test, biomicroscopic meibomian gland evaluation, corneal fluorescein staining score, and corneal and conjunctival sensation scores were assessed with the Cachet-Bonnet anesthesiometer in all subjects. Irritation symptoms correlated with higher log tear fluorescein concentration (symptomatic 3.08 ± 0.62 units/μl, normal control 1.89 ± 0.7 units/μl, P < 0.005) and lower Schirmer 1 test scores (symptomatic 12.6 mm, normal control 22.3 mm, P < 0.005). The FCT showed greater predictive value for identifying ocular irritation than the Schirmer 1 test. A fluorescein concentration of 274 units/μl eliminated 80% of the normal subjects (specificity) and identified 85% of the abnormal subjects (sensitivity). Log of tear fluorescein concentration and the Schirmer 1 test correlated with meibomian gland orifice metaplasia (2.81 ± 0.78 units/μl and 14.47 ± 9.53 mm in those with metaplasia vs. 1.83 ± 0.71 units/μl and 23.14 ± 7.67 mm in those without metaplasia, P < 0.001) and with the percentage of acinar dropout. Both log of tear fluorescein concentration and the Schirmer 1 test correlated with corneal fluorescein staining (Pearson correlation of 0.394 P < 0.0001 for Schirmer 1 test and 0.312 P < 0.005 for log of tear fluorescein). In addition, log of tear fluorescein and Schirmer 1 test scores correlated with corneal and conjunctival sensation scores (Spearman’s rho for corneal sensation: log of tear fluorescein −0.38, P < 0.003, Schirmer 1 test −0.39, P < 0.002, and for conjunctival sensation: log of tear fluorescein −0.391, P < 0.001, Schirmer 1 test −0.23, P < 0.061). The FCT shows a greater predictive value for ocular irritation than the Schirmer 1 test. It correlates better with age, meibomian gland dysfunction, and decreased corneal and conjunctival sensation. Decreased tear clearance was identified as a risk factor for ocular irritation, even in subjects with normal Schirmer scores. This simple technique may provide new clues into the mechanism and therapy of ocular irritation

The effects of experimental tear film removal on corneal surface regularity and barrier function

To evaluate corneal surface regularity and asymmetry, corneal thickness, barrier function, and contrast sensitivity after experimental removal of the precorneal tear layer. Prospective, clinic-based, nonrandomized (self-controlled) comparative trial. Six eyes of six healthy volunteers (three males, three females; age range, 29–40 years). A precorneal tear lesion was created by pressing a sterile Biopore (Millipore, Bedford, MA) Teflon membrane against the central cornea. Corneal topography with both the Topographic Modeling System (TMS-1; Computed Anatomy, Tomey Technology, Cambridge, MA) and the Orbscan (Orbscan Inc., Salt Lake City, UT) were performed before the lesion was created and 30 seconds, 1 hour, and 4 hours after the lesion was created. Surface regularity and surface asymmetry indices were evaluated by the TMS-1 topography system. Maximum and minimum keratometric readings, corneal fluorescein staining, contrast sensitivity, and corneal thickness were evaluated before and after the tear lesion. Cytologic membranes were stained for MUC4 mucin using an indirect immunofluorescent staining technique. Confocal microscopy was performed to evaluate the integrity of the corneal epithelium in two eyes. Analysis of variance with polynomial contrasts was used to examine time trends of the outcome variables. The change in corneal surface regularity and asymmetry indices, corneal thickness, permeability to fluorescein dye, and contrast sensitivity before and after the lesion was made were compared. The corneal epithelium in the area of the lesion showed intense fluorescein staining 30 seconds postlesion but appeared normal by 4 hours. Confluent, homogeneous staining for MUC4 mucin was observed on the membranes used to create the lesion in all cases. The surface regularity index measured with the TMS-1 increased after the lesion was created and decreased toward normal by 4 hours ( P = 0.017). Corneal thickness measured by the Orbscan instrument significantly increased in the central ( P = 0.001), superior ( P = 0.006), inferotemporal ( P < 0.001) and superotemporal ( P = 0.001) cornea immediately following the lesion and returned to normal by 4 hours. The lesion caused a decrease in visual acuity at 6.30%, 4% and 2.5% contrast sensitivities 1 hour postlesion and these measurements returned to prelesion values by 4 hours ( P = 0.085, P = 0.005, P = 0.043). The precorneal tear layer serves as a permeability barrier and is essential for maintaining a smooth quality optical surface

Indicadores de protección de la salud en la infancia: Bajo peso, sobrepeso y obesidad en niñas y niños de las escuelas públicas de la ciudad de Neiva-Colombia

The Childhood obesity is one of the most serious public health problems of the 21st century with a tendency to increase causing serious consequences in adulthood. The purpose of this study was to identify the prevalence of low weight, overweight, obesity and possible risk factors in public school students of Ciudad de Neiva. Using a cross-sectional study design in 423 girls and children between 6 and 14 years old from four schools in Neiva and applied to them instruments for the assessment of anthropometric parameters, physical activity, age, sex, origin, among others. During the analysis, logistic regression tests were used to identify possible causal association. The overall prevalence of low weight was 5.2%, overweight 15.1% and obesity exceeded 10.2%. The logistic regression analysis showed that the "low activity" and "inactive" students had a risk of being overweight (OR: 3.15, 95% CI: 1.71 - 5.84) and obesity (OR: 2.88; 95% CI: 1.39 - 6.03). The study showed that the prevalence of obesity and overweight disorders is high in this population group and is related to sedentary lifestyle. They are recommended to perform other prospective studies to achieve other possible risk factors in the family environment.La obesidad infantil es uno de los problemas de salud pública más graves del siglo XXI con una tendencia al aumento generando consecuencias graves en la adultez. El propósito de este estudio fue identificar la prevalencia de bajo peso, sobrepeso, obesidad y posibles factores de riesgos en los alumnos de escuelas de públicas de Ciudad de Neiva. Mediante un diseño de estudio de tipo corte transversal fueron incluidos 423 niños y niñas entre los 6 y 14 años de cuatro escuelas de Neiva y les fue aplicados instrumentos para la valoración de parámetros antropométricos, actividad física, edad, sexo, procedencia entre otros. Durante el análisis fueron empleadas pruebas de regresión logística para identificación de posible asociación causal. La prevalencia global de bajo peso fue de 5,2%, sobrepeso 15,1% y obesidad superó el 10,2%. El análisis de regresión logística demostró que los estudiantes “poco activos” e “inactivos” tenían un riesgo de presentar sobrepeso (OR: 3,15; IC95%: 1,71 - 5,84) y obesidad (OR: 2,88; IC95%: 1,39 - 6,03). El estudio demostró que la prevalencia de los trastornos obesidad y sobrepeso es alta en este grupo poblacional y esta relacionada con el sedentarismo. Son recomienda realizar estudios otros prospectivos para lograr identificar otros posibles factores de riesgo en el entorno familiar

Determinantes sociales e inequidades en salud de niños y niñas con dificultades en el aprendizaje en las escuelas públicas de la ciudad de Neiva Colombia

The Learning difficulties are situations that affect the child population. These events are related to problems of inequities in the family and community environment generating even more unfavorable situations in mental health in the society. (1) The purpose of this study was the identification of these problems in learning and the possible associations with social determinants and inequities in the family environment in students of public schools in the city of Neiva. Using a cross-sectional study design, 483 boys and girls between 6 and 14 years old from four schools were included and their social and family environment was observed. A tool for the identification of problems in school abilities in children was applied to the group of teachers of the schools. During the analysis, Chi2 tests and logistic regression were used to identify possible causal association with social determinants in the student's environment. A total of 125 (25.9%) screenings were positive for learning difficulties in the study population. Most of the difficulties were cognitive (24%) and language problems (18%). These happened more frequently in the first grades of schooling. The logistic regression analysis showed that these difficulties were closely related to the socioeconomic level, the populations in the settlements and situations of intrafamily violence. The study showed that situations of poverty and conflict enhance the development of these difficulties. It is recommended to perform other studies that include variables related to maternal history and a history of perinatal diseasesLas dificultades de aprendizaje son situaciones que afectan la población infantil. Estos eventos están relacionados con problemas de inequidades en el entorno familiar y comunidad generando aún más situaciones desfavorables en salud mental en las sociedades. (1) El propósito de este estudio fue la identificación de estos problemas en el aprendizaje y las posibles asociaciones con determinantes sociales e inequidades en el entorno familiar en los estudiantes de escuelas de públicas de ciudad de Neiva. Mediante un diseño de estudio de tipo corte transversal fueron incluidos 483 niños y niñas entre los 6 y 14 años de cuatro escuelas y a los cuales les fue observado su entorno social y familiar. Al grupo de maestros de las escuelas les fue aplicado un instrumento para la identificación de problemas en habilidades escolares en los niños y niñas. Durante el análisis fueron empleadas pruebas de Chi2 y regresión logística para identificación de posible asociación causal con determinantes sociales en el entorno del estudiante. Un total de 125 (25,9 %) tamizajes fueron positivos para dificultades en el aprendizaje en la población del estudio. La mayor parte de las dificultades fueron las cognitivas (24 %) y problemas del lenguaje (18%). Estas sucedieron con mayor frecuencia en los primeros grados de escolaridad. El análisis de regresión logística demostró que estas dificultades tenían una estrecha relación con el nivel socioeconómico, las poblaciones en los asentamientos y situaciones de violencia intrafamiliar. El estudio demostró que las situaciones de pobreza y conflicto potencian al desarrollo de estas dificultades. Se recomienda realizar otros estudios que incluyan variables relacionadas con antecedentes maternos y antecedentes de enfermedades perinatales

Memoria del tercer simposium sobre Historia, sociedad y cultura de México y América Latina

Esta Memoria del Tercer Simposium sobre Historia, Sociedad y Cultura de México y América Latina no sólo reúne 38 trabajos presentados durante el evento celebrado del 9 al 11 de octubre de 2007, sino que es constancia del interés de los investigadores y de las instituciones participantes por abordar temas que preocupan a la sociedad latinoamericana actual.El objetivo principal de este trabajo es doble. En el primer apartado, “Democracia y autoritarismo”, se establecen y comentan sendas definiciones de democracia y autoritarismo que, en principio, se podrían aplicar a cualquier sistema político de la historia de la humanidad. En el segundo apartado, “Aspectos por considerar en estudios de caso sobre cualquier tipo de democracia”, se mencionan algunos tópicos concretos involucrados en la concepción de democracia expuesta en el apartado anterior, con la finalidad de proporcionar elementos de análisis a quienes deseen aplicarlos a estudios de caso