Consenso colombiano de enfermedad inflamatoria intestinal

La Enfermedad inflamatoria intestinal (EEI) es un término con el que se conocen varias entidades, las dos más importantes: la colitis ulcerativa idiopática (CUI) y la enfermedad de Crohn (EC), cuyo origen es multifactorial y se caracterizan por un fenómeno inflamatorio, crónico, recurrente, con diferentes grados de severidad del tubo digestivo; pero, además con afectación potencial de otros órganos. En la última década ha habido un renovado interés en dichas entidades, debido a un auge en medicamentos novedosos; a pesar de lo cual estas siguen siendo incurables. Lo anterior asociado a una incidencia creciente de dicha patología en nuestro país nos obliga tanto científica como moralmente a convocar a un panel de expertos para elaborar unos lineamientos básicos en el enfoque y manejo de la EEI. OBJETIVOS 1. Desarrollar un consenso adaptado a nuestro medio, basado en documentación científica de la mejor calidad disponible para el enfoque diagnóstico y el manejo médico y quirúrgico. 2. Publicar y difundir dichos lineamentos tanto a la comunidad científica como al público en general a través de foros especializados, y medios de comunicación de alta penetración. 3. Elaborar y divulgar el consenso en forma de suplemento de la Revista Colombiana de Gastroenterología, el 8 de diciembre de 2011, en medio del congreso de ACADI (Asociación Colombiana de Asociaciones del Aparato Digestivo); es el mejor homenaje que el panel multidisciplinario de expertos le puede rendir a dicho evento; pero más importante aún es el reconocimiento que se le hace a los pacientes que padecen de dicha patología en nuestro país, quienes en últimas son nuestra razón de ser. METODOLOGÍA 1. Se invitaron médicos especialistas (Clínicos y quirúrgicos), líderes de opinión e industria farmacéutica nacional, cuyo área de interés y de trabajo es la EEI. 2. Se separó y manejó independientemente desde el principio la CUI de la EC. A su vez, se dividió cada entidad por módulos, con base en el método de panel de Delphi, se nombró un coordinador por cada uno de ellos, el cual se encargó de analizar junto con su equipo la literatura, para extraer el nivel de evidencia clínica y así emitir unos conceptos preliminares. Posteriormente, todo el panel de expertos se reunió en varias jornadas y conjuntamente se revisó nuevamente la evidencia clínica y conclusiones de los diferentes módulos homogenizándolas y de una manera concertada se formularon las recomendaciones definitivas.Q4https://orcid.org/0000-0002-9219-4548Revista Nacional - Indexad

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.

Los riesgos de los metales pesados en la salud humana y animal

Este trabajo consiste en un estudio sobre los metales pesados y el riesgo potencial que pueden representar en la salud del hombre y los animales, incluyendo la cadena trófica. Con el fin de contribuir al conocimiento y sentar bases sobre la situación de estos contaminantes en nuestro medio. Sin lugar a dudas las explotaciones mineras, la contaminación del suelo, el agua, las plantas y animales por cuenta de la industrialización, los fertilizantes, insecticidas químicos y otras actividades propias del desarrollo de las sociedades actuales han propiciado el aumento exagerado de metales pesados: mercurio (Hg), plomo (Pb), arsénico (As), cadmio (Cd), cobre (Cu), cromo (Cr), entre otros y como consecuencia directa la contaminación. Además sumado a factores como: el cambio climático, el efecto invernadero, la deforestación, la pérdida de recursos naturales en flora y fauna han aumentado la amenaza de los metales pesados en la naturaleza. El objetivo consiste en examinar los metales pesados en cuanto su origen, distribución, usos generales y principales alteraciones sobre el ambiente, afectando además la salud humana y animal. A fin de propiciar mayor concientización e investigación sobre el tema, que conlleve a la disminución de los riesgos de los metales pesados en los ecosistemas

Chromosomal differences in Sabaletas (Brycon henni) from the upper basins of the Cauca and Patia rivers

This research chromosomically compared Sabaletas (Brycon henni) from the upper basins of the Cauca and Patia rivers in the Cauca department. For the study 6 specimens were captured in each site and transported to the Genetic toxicology laboratory of the Universidad del Cauca. Once there, kidney cells were extracted and cultivated, spreads of cells in metaphase were done, pictures were taken with an optical microscope, and the modal chromosome number and types of chromosomes were determined according to the position of the centromere, manually and using an assisted segmentation system for image processing. The results showed that Brycon henni has a chromosomal number of 2n=52, and two karyological formulas specific to each of the basins studied: Brycon henni from the Cauca river had the kariotype formula 22m+16sm+14st, while from the Patia river basin the formula was 8m+10sm+26st+8t. These differences suggest that the specimens studied from both basins are probably in a speciation process due to geographical isolation. Moreover, no differences in the chromosome number were found between males and females on both basins. Additionally, the physico-chemical parameters of the water from the upper basins of the Cauca and Patia rivers have not shown significant changes that could affect the physiological conditions of these fishes.Esta pesquisa realizou a comparação cromossômica da sabaleta (Brycon henni) pertencentes as bacias altas dos rios Cauca e Patía no departamento de Cauca. Para realizar o estudo foram capturados 6 exemplares de cada lugar e se trasladaram ao Laboratório de Toxicologia e Genética da Universidad del Cauca (Popayán, Cauca), uma vez ali, se processaram os cultivos celulares in vitro extraídos do rim, se realizaram os estendidos da metáfase, se tiraram as fotografias com microscópio ótico e se determinou o número cromossômico modal e o tipo de cromossomos segundo a posição do centrômero. Isto se fez em forma manual e com a ajuda de um sistema assistido de segmentação para o processamento de imagens. Com a utilização desta técnica encontrou-se que: a espécie Brycon henni apresenta um número cromossômico de 2n=52 e dois formulas cariológicas especificas para cada uma das bacias estudadas, assim: a formula cariológica do Brycon henni do rio Cauca foi: (22m+16sm+14st) e do Brycon henni do rio Patía: (8m+10sm+26st+8t). Estas diferenças sugerem que os exemplares estudados nas duas bacias provavelmente se encontram em processo de especiação devido ao isolamento geográfico. De outro lado, não se apresentaram diferenças no número de cromossomos entre machos e fêmeas de Brycon henni nas duas bacias estudadas. Do mesmo jeito, os parâmetros físico-químicos da agua das bacias dos rios Cauca e Patía não mostraram mudanças significativas que afetem as condições fisiológicas desta espécie de peixe.Esta investigación realizó la comparación cromosómica de la sabaleta (Brycon henni) pertenecientes a las cuencas altas de los ríos Cauca y Patía en el departamento del Cauca. Para el estudio fueron capturados seis ejemplares de cada sitio y se trasladaron al Laboratorio de Toxicología Genética de la Universidad del Cauca, una vez allí se procesaron cultivos celulares in vitro extraídos del riñón 5, 9, 16, realizados los extendidos de las metafases, se tomaron las fotografías con microscopio óptico y se determinó el número cromosómico modal y el tipo de cromosomas según la posición del centrómero, en forma manual y con ayuda de un sistema asistido de segmentación para el procesamiento de imágenes 23 (López y Pinto, 2007), mediante este método se obtuvo: que la especie Brycon henni presenta un número cromosómico de 2n=52 y dos fórmulas cariológicas específicas para cada una de las cuencas estudiadas así: Brycon henni del rio Cauca su fórmula cariológica fue: (22m+16sm+14st) y para Brycon henni de la cuenca del rio Patía (8m+10sm+26st+8t). Estas diferencias sugieren que los ejemplares estudiados en las dos cuencas probablemente se encuentren en proceso de especiación debido al aislamiento geográfico. Por otra parte no se presentaron diferencias en el número de cromosomas entre machos y hembras de Brycon henni en las dos cuencas estudiadas. Asimismo los parámetros físico-químicos del agua de las cuencas altas de los ríos Cauca y Patía no han mostrado cambios significativos que afecten las condiciones fisiológicas de estos peces

Clinical practice guideline for the prevention, early detection, diagnosis, management and follow up of type 2 diabetes mellitus in adults

En Colombia la Diabetes Mellitus es un problema de salud pública por lo que deben generarse e implementarse estrategias de prevención, diagnóstico, tratamiento y seguimiento, aplicables en todos los niveles de atención con miras a establecer el control de la diabetes en forma temprana y sostenida. Se elaboró una guía de práctica clínica siguiendo los lineamientos de la guía metodológica del Ministerio de Salud y Protección Social para recolectar de forma sistemática la evidencia científica y formular las recomendaciones utilizando la metodología GRADE. El presente documento muestra, de forma resumida, el resultado de ese proceso, incluyendo las recomendaciones y las consideraciones tenidas en cuenta para llegar a ellas. En términos generales, se propone un proceso de tamización mediante el cuestionario FINDRISC adaptado a población Colombiana que permite llegar a un diagnóstico temprano de la enfermedad y un algoritmo para el manejo inicial que es generalizable a la gran mayoría de los pacientes con DMT2 y que es sencillo de aplicar en atención primaria. También se hacen unas recomendaciones para escalar el tratamiento farmacológico de los pacientes que no alcanzan la meta o la pierden con el manejo inicial, teniendo en cuenta principalmente la evolución del peso y la individualización de la meta de control glucémico en poblaciones especiales. Finalmente se proponen algunas recomendaciones para la detección oportuna de las complicaciones micro y macrovasculares de la diabetes.Q3109-131In Colombia, diabetes mellitus is a public health program for those responsible for creating and implementing strategies for prevention, diagnosis, treatment, and follow-up that are applicable at all care levels, with the objective of establishing early and sustained control of diabetes. A clinical practice guide has been developed following the broad outline of the methodological guide from the Ministry of Health and Social Welfare, with the aim of systematically gathering scientific evidence and formulating recommendations using the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) methodology. The current document presents in summary form the results of this process, including the recommendations and the considerations taken into account in formulating them. In general terms, what is proposed here is a screening process using the Finnish Diabetes Risk Score questionnaire adapted to the Colombian population, which enables early diagnosis of the illness, and an algorithm for determining initial treatment that can be generalized to most patients with diabetes mellitus type 2 and that is simple to apply in a primary care context. In addition, several recommendations have been made to scale up pharmacological treatment in those patients that do not achieve the objectives or fail to maintain them during initial treatment. These recommendations also take into account the evolution of weight and the individualization of glycemic control goals for special populations. Finally, recommendations have been made for opportune detection of micro- and macrovascular complications of diabetes

Gender differences and management of stroke risk of nonvalvular atrial fibrillation in an upper middle-income country: Insights from the CARMEN-AF registry

Background: Atrial Fibrillation (AF) is associated with an increased risk of stroke and systemic embolism. Several studies have suggested that female AF patients could have a greater risk for stroke. There is scarce information about clinical characteristics and use of antithrombotic therapies in Latin American patients with nonvalvular AF. Objective: To describe the gender differences in clinical characteristics, thromboembolic risk, and antithrombotic therapy of patients with nonvalvular AF recruited in Mexico, an upper middle-income country, into the prospective national CARMEN-AF Registry. Methods: A total of 1423 consecutive patients, with at least one thromboembolic risk factor were enrolled in CARMEN-AF Registry during a three-year period (2014–2017). They were categorized according to Gender. Results: Overall, 48.6% were women, mean age 70 ± 12 years. Diabetes, smoking, alcoholism, non-ischemic cardiomyopathy, coronary artery disease, and obstructive sleep apnea were higher in men. Most women were found with paroxysmal AF (40.6%), and most men with permanent AF (44.0%). No gender differences were found in the use of vitamin K antagonists (VKA) (30.5% in women vs. 28.0% in men). No gender differences were found in the use of direct oral anticoagulants (DOAC) (33.8% women vs 35.4% men). Conclusions: CARMEN-AF Registry demonstrates that in Mexico, regardless of gender, a large proportion of patients remain undertreated. No gender differences were found in the use of VKA or DOAC. Keywords: Atrial fibrillation, Gender, Thromboembolic risk, Antithrombotic therapy, Stroke, Mexic

XVII International Congress of Control Electronics and Telecommunications: "Advanced Science, Technology and Innovation to move towards a new socio-technical system: Sustainable Social Transformation"

Contenido: Approach to the diagnostic of cesarean birth using bio-inspired models. ; Design of a tool in a virtual reality environment to manipulate anatomical models. ; The effect of COVID-19 restrictions on the electricity price forecasting models. ; Depression prevention through artificial intelligence. ; State of the art in Prototypes as complements to the learning of the Colombian Sign Language (LSC). ; A computational proposal for gene expression deterministic analysis in associated disorders to depression and anxiety. ; Evaluation of postural stability from the predictability of the measurement of the center of pressure. ; Psychophysiological Analysis of Sound Stimuli.; Delphi method for the identification of relevant variables in the development of low-power photovoltaic solar projects. ; Socioeconomic impact of a refrigerator powered by a photovoltaic system in La Guajira. ; Energy Efficiency: characteristics that allow the reduction of greenhouse gases in. ; Possibilities for the implementation of a bioreactor from organic waste. ; Energy Potential with Small Hydroelectric Power Plants in Non- interconnected Zones of Colombia. ; Energy Potential in Photovoltaic Solar Solutions in Non-Interconnected Areas of Colombia. ; Photovoltaic system, towards the energy transition from home. ; Blockchain model to increase the transparency of public sector processes. ; Intelligent agricultural irrigation prescription system based on sensor networks and crop modeling. ; Design and implementation of a digital modulation classification system using intelligent algorithms. ; A mobile application proposal to minimize intermediation during agricultural process distribution of products in supply chain. ; Accompanying strategy for the social appropriation of new technologies in vulnerable agricultural communities: case in communities producing Gulupas fruits (Passiflora edulis Sims). ; Predictive model of transparency as an indicator of Public Policies. ; Smart system for recognition of ripening level in blackberry fruits. ; Project-based learning as an alternative methodology for technological education in electronics. ; Design and construction of an automated system for N. ; Four bar mechanisms (FBM) and their Software-Based applications: a reviewFT aquaponic culture of Red Carp and Crespa Lettuce. ; Intelligent search implementation for the construction of states of the art: a python application. ; Indoor and Outdoor propagation models on 5G environments: state of the art. ;The electronic detection of offenders (DOO) in the District Secretary of mobility of Bogotá: a step forward in the configuration of the concept of digital citizenship in Colombia. ; Monitoring through ICT of Mobility: technological collaborative feature to incorporate IoT in a Smart City. ; Characterization model of asphalt mixtures using digital image processing. ; Review: identification of diseases and/or pests in fruit trees through image processing techniques and artificial intelligence. ; VRS applicated to Nasa Yuwe language. ; Application of Pix2Pix for edge reconstruction in images. ; Brushless DC Motor Control System for Active Myoelectric Prosthesis. ; Implementation of a Water Conductivity Measuring System. ; 2 DOF robot programmed with MatLab® (guide and Peter Corke) and Arduino uno for writing alphabetical characters. ; Simulator of the behavior of the center of mass in a quadruped robot. ; Biomimetic prototype for flapping movement of batsContent: Contenido: Approach to the diagnostic of cesarean birth using bio-inspired models. ; Design of a tool in a virtual reality environment to manipulate anatomical models. ; The effect of COVID-19 restrictions on the electricity price forecasting models. ; Depression prevention through artificial intelligence. ; State of the art in Prototypes as complements to the learning of the Colombian Sign Language (LSC). ; A computational proposal for gene expression deterministic analysis in associated disorders to depression and anxiety. ; Evaluation of postural stability from the predictability of the measurement of the center of pressure. ; Psychophysiological Analysis of Sound Stimuli.; Delphi method for the identification of relevant variables in the development of low-power photovoltaic solar projects. ; Socioeconomic impact of a refrigerator powered by a photovoltaic system in La Guajira. ; Energy Efficiency: characteristics that allow the reduction of greenhouse gases in. ; Possibilities for the implementation of a bioreactor from organic waste. ; Energy Potential with Small Hydroelectric Power Plants in Non- interconnected Zones of Colombia. ; Energy Potential in Photovoltaic Solar Solutions in Non-Interconnected Areas of Colombia. ; Photovoltaic system, towards the energy transition from home. ; Blockchain model to increase the transparency of public sector processes. ; Intelligent agricultural irrigation prescription system based on sensor networks and crop modeling. ; Design and implementation of a digital modulation classification system using intelligent algorithms. ; A mobile application proposal to minimize intermediation during agricultural process distribution of products in supply chain. ; Accompanying strategy for the social appropriation of new technologies in vulnerable agricultural communities: case in communities producing Gulupas fruits (Passiflora edulis Sims). ; Predictive model of transparency as an indicator of Public Policies. ; Smart system for recognition of ripening level in blackberry fruits. ; Project-based learning as an alternative methodology for technological education in electronics. ; Design and construction of an automated system for N. ; Four bar mechanisms (FBM) and their Software-Based applications: a reviewFT aquaponic culture of Red Carp and Crespa Lettuce. ; Intelligent search implementation for the construction of states of the art: a python application. ; Indoor and Outdoor propagation models on 5G environments: state of the art. ;The electronic detection of offenders (DOO) in the District Secretary of mobility of Bogotá: a step forward in the configuration of the concept of digital citizenship in Colombia. ; Monitoring through ICT of Mobility: technological collaborative feature to incorporate IoT in a Smart City. ; Characterization model of asphalt mixtures using digital image processing. ; Review: identification of diseases and/or pests in fruit trees through image processing techniques and artificial intelligence. ; VRS applicated to Nasa Yuwe language. ; Application of Pix2Pix for edge reconstruction in images. ; Brushless DC Motor Control System for Active Myoelectric Prosthesis. ; Implementation of a Water Conductivity Measuring System. ; 2 DOF robot programmed with MatLab® (guide and Peter Corke) and Arduino uno for writing alphabetical characters. ; Simulator of the behavior of the center of mass in a quadruped robot. ; Biomimetic prototype for flapping movement of bat