Confirmación de Argas neghmei (Ixodida: Argasidae) en Perú y reporte del carpintero andino (Colaptes rupicola) como nuevo hospedero

This report describes the finding of soft ticks (Ixodida, Argasidae) parasitizing two Andean flickers (Colaptes rupicola) from the Nuñoa district, Melgar province in Puno, Peru (14°31'11.77"S; 70°32'15.95''W; elevation 3967 m). A total of 29 larval ticks were collected directly from the birds and morphologically identified as Argas neghmei. Diagnosis was based on the larval morphology and confirmed by molecular analysis of the tick mitochondrial 16S rRNA gene. A sequence of 363 base pair of this gene showed to be 100% identical with sequences of A. neghmei from Argentina and Chile (GenBank: FJ853598 and DQ295781). This finding confirms the presence of A. neghmei in Peru and adds the Andean flicker as a new host for this species.Este informe describe el hallazgo de garrapatas blandas (Ixodida, Argasidae) parasitando a dos carpinteros andinos (Colaptes rupicola) provenientes del distrito de Nuñoa, provincia de Melgar en Puno, Perú (14°31’11.77"S; 70°32’15.95"W; 3967 m de altitud). Un total de 29 larvas de garrapatas fueron colectadas directamente de las aves y posteriormente identificadas morfológicamente como Argas neghmei. El diagnóstico fue basado en la morfología de las larvas y confirmado mediante el análisis molecular del gen 16S ARNr mitocondrial de la garrapata. Un fragmento de 363 pares de bases de este gen mostró una identidad del 100% con secuencias registradas para A. neghmei de Argentina y Chile (GenBank: FJ853598 y DQ295781). Este hallazgo confirma la presencia de A. neghmei en Perú y agrega al carpintero andino como nuevo hospedero para esta garrapata

Ticks from the Brazilian Amazon: Species, Distribution and Host-Relations

Ticks are important ectoparasites and can transmit a wide variety of pathogens to animals and humans worldwide. These ectoparasites are the most important vectors of diseases causing pathogens in domestic and wild animals, and the second for man. In Brazil, Spotted Fever is the only disease transmitted to humans by ticks, while for animals we can highlight babesiosis, ehrlichiosis and anaplasmosis. Although ticks are found in all of Brazil’s biomes, little is known about its diversity and host-relations in the Amazon biome. The existing gaps and the lack of research indicate that the diversity of ticks and their possible pathogens are underestimated in the Brazilian Amazon. Therefore, in order to guide the next studies in the Amazon biome, we present in this chapter a compilation of the records of hard ticks and soft ticks parasitizing wild and domestic animals, and humans. We present the general list of ticks for this biome, their distribution, hosts and importance for public health and veterinary. Finally, the ixodofauna found in the Brazilian Amazon and presented here does not match the vertebrate diversity of this biome, which is one of the largest on the planet. Therefore, more acarologists and epidemiologists are needed in this region

Consenso para el tratamiento de la infección de vías urinarias altas durante la gestación

Objetivos: generar recomendaciones informadas en la evidencia, a través de un consenso formal, orientadas al tratamiento de la infección de vías urinarias altas durante la gestación. Materiales y métodos: en el grupo desarrollador participaron expertos temáticos en microbiología, salud pública, medicina interna, infectología, obstetricia, medicina materno-fetal e infectología ginecobstét r ica. También hicieron par te profesionales con entrenamiento en epidemiología clínica, búsqueda sistemática de la información, representantes de la Secretaría de Salud y la Asociación Bogotana de Obstetricia y Ginecología. Los participantes presentaron sus conf lictos de interés. A partir de una pregunta clínica se realizó la graduación de los desenlaces y una búsqueda sistemática que abarcó las bases de datos Medline vía PubMed, Embase, Lilacs, Bireme. La pesquisa se amplió a repositorios institucionales y reportes de vigilancia de resistencia antimicrobiana, sin restricción de idioma o fecha, la búsqueda se actualizó el 1 de octubre de 2022. Se utilizó la metodología GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) para valorar la calidad de la evidencia y establecer la fuerza de las recomendaciones.Finalmente, se utilizó la metodología RAND/ UCLA (Research and Development/University of California Los Angeles) para el consenso formal. Este documento fue revisado por pares académicos previo a su publicación. Resultados: el consenso formuló las siguientes recomendaciones. Recomendación 1. Se sugiere que el manejo inicial de la gestante con infección de vías urinarias (IVU) altas se realice de forma intrahospitalaria. Recomendación 2. Como primera opción, se sugiere que el tratamiento antimicrobiano empírico de la gestante con IVU altas se realice con el uso de cefalosporinas de segunda generación con el fin de mejorar la tasa de cura clínica y microbiológica. Recomendación 3. Como segunda opción, se sugiere que el tratamiento antimicrobiano empírico de la gestante con IVU altas en el segundo y tercer trimestre se realice con aminoglucósidos dado su balance riesgo-beneficio. Recomendación 4. Como tercera opción, se sugiere que el tratamiento antimicrobiano empírico de la gestante con IVU altas se realice con el uso de cefalosporinas de tercera generación, debido a que el riesgo de inducción de resistencia microbiana es alto con este grupo de antibióticos. Recomendación 5. Como primera opción, en mujeres gestantes con IVU altas y antecedente de infección por microorganismos con resistencia a cefalosporinas de tercera o cuarta generación se sugiere el uso de carbapenémicos. Recomendación 6. Como segunda opción, en gestantes con IVU altas y antecedente de infección por microorganismos con resistencia a cefalosporinas de tercera generación se sugiere el uso de aminoglucósidos o cefalosporinas de cuarta generación teniendo en cuenta el riesgo-beneficio. Recomendación 7. Como tercera opción, en gestantes con IVU altas y antecedente de infección por microorganismos con resistencia a cefalosporinas de tercera o cuarta generación se sugiere el uso de piperacilina/tazobactam. Recomendación 8. En gestantes con IVU altas se recomienda realizar urocultivo previo al inicio de tratamiento antimicrobiano empírico. Recomendación 9. En gestantes con IVU altas, cuando el urocultivo reporte resistencia al antimicrobiano iniciado de forma empírica, se sugiere modificar la terapia guiada por los resultados del antibiograma. Recomendación 10. En la gestante hospitalizada por IVU altas se sugiere realizar el cambio de terapia antimicrobiana a vía oral cuando la paciente tenga, al menos, 48 horas de modulación de respuesta inflamatoria sistémica y de los signos clínicos de infección, así como adecuada tolerancia a vía oral. Recomendación 11. En gestantes con IVU altas, sin complicaciones secundarias a la infección primaria, se recomienda que la terapia antibiótica se administre de 7 a 10 días. Conclusiones: se espera que este consenso colombiano de IVU altas reduzca la variabilidad en la práctica clínica. Se recomienda a los grupos de investigación en medicina materno fetal e infectología evaluar la implementación y efectividad de las recomendaciones emitidas

Wild deer (Pudu puda) from Chile harbor a novel ecotype of Anaplasma phagocytophilum

[Background] Deer species play an important role in the enzootic cycles of several Anaplasma species. While in the Northern Hemisphere ticks of genus Ixodes are well recognized vectors of these intracellular bacteria, less is known regarding the biological cycles of Anaplasma spp. in South America.[Methods] Using PCR protocols and Sanger sequencing, we assessed the presence of Anaplasma spp. in blood and ticks collected on a native deer species (Pudu puda) from southern Chile.[Results] Based on phylogenetic analyses of the 16S rRNA, gltA and groEL genes and calculation of average sequence divergence for groEL, our results bring to light a novel genovariant of Anaplasma phagocytophilum (named strain “Patagonia”). The strain represents a novel ecotype within the A. phagocytophilum species complex and was detected in both P. puda and their ticks. Using a larger matrix, denser taxon sampling and outgroup, our maximum-likelihood- and Bayesian-inferred phylogenies for groEL provide an accurate picture of the topology of A. phagocytophilum ecotypes and their evolutionary relationships.[Conclusions] This is the first report of an ecotype of A. phagocytophilum in South America. Our results provide novel insight into the genetic diversity and ecology of this complex of bacterial lineages. Further studies should elucidate the enzootic cycle of A. phagocytophilum strain “Patagonia” and assess its pathogenic potential for pudues, domestic animals and humans in the region.This study was funded by the “Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDECYT)” No. 11220177, and by the ANID BECAS/Scholarship Program/DOCTORADO NACIONAL/2019–21190078 and 2020–21200182. Funders had no role in the study design, data collection, analysis, preparation of the manuscript and decision to publish. The contribution of JEU was funded by the Atracción Talento de la Comunidad de Madrid Fellowship Program (REFF 2019-T2/AMB-13166).Peer reviewe

Survey and Molecular Characterization of Sarcocystidae protozoa in Wild Cricetid Rodents from Central and Southern Chile

In Chile, studies of parasites from the family Sarcocystidae (Apicomplexa) have mostly been related to domestic animals. We aimed to assess the presence of Sarcocystidae taxa in cricetid rodents from Central and Southern Chile. We studied 207 rodents, encompassing six species, from 13 localities. We isolated DNA from tissue samples, amplified the Sarcocystidae 18S rRNA gene with polymerase chain reaction, and performed phylogenetic analyses using maximum likelihood and Bayesian inferences. In addition, we examined blood smears and performed histological studies in organs from Sarcocystidae DNA-positive animals. Three specimens were DNA-positive and three genotypes were retrieved and named: Sarcocystis sp. P61, related to Sarcocystis strixi, was detected in two Abrothrix olivacea. Toxoplasmatinae gen. sp. P99 was retrieved from those same two specimens, and was related to Toxoplasma and other genera, although it branched independently. Besnoitia sp. R34 was detected in one Abrothrix hirta, and was clustered with congeneric species associated with rodents. No protozoa were found during microscopic studies; thus, it was not possible to confirm parasitic interactions rather than accidental encounters. However, the close relatedness of the retrieved genotypes to parasites of rodents supports the hypothesis of host–parasite associations. All three genotypes are suggested as potential new taxa, including a putative new genus.This research was funded by the ANID Programa Becas Doctorado Nacional under grant numbers 2019–21190078, 2020–21200182, and 2022-21220118; and Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDECYT) under grant number 11170294.Peer reviewe

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.

A multi-country test of brief reappraisal interventions on emotions during the COVID-19 pandemic.

The COVID-19 pandemic has increased negative emotions and decreased positive emotions globally. Left unchecked, these emotional changes might have a wide array of adverse impacts. To reduce negative emotions and increase positive emotions, we tested the effectiveness of reappraisal, an emotion-regulation strategy that modifies how one thinks about a situation. Participants from 87 countries and regions (n = 21,644) were randomly assigned to one of two brief reappraisal interventions (reconstrual or repurposing) or one of two control conditions (active or passive). Results revealed that both reappraisal interventions (vesus both control conditions) consistently reduced negative emotions and increased positive emotions across different measures. Reconstrual and repurposing interventions had similar effects. Importantly, planned exploratory analyses indicated that reappraisal interventions did not reduce intentions to practice preventive health behaviours. The findings demonstrate the viability of creating scalable, low-cost interventions for use around the world

Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil: setting the baseline knowledge on the animal diversity in Brazil

The limited temporal completeness and taxonomic accuracy of species lists, made available in a traditional manner in scientific publications, has always represented a problem. These lists are invariably limited to a few taxonomic groups and do not represent up-to-date knowledge of all species and classifications. In this context, the Brazilian megadiverse fauna is no exception, and the Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil (CTFB) (http://fauna.jbrj.gov.br/), made public in 2015, represents a database on biodiversity anchored on a list of valid and expertly recognized scientific names of animals in Brazil. The CTFB is updated in near real time by a team of more than 800 specialists. By January 1, 2024, the CTFB compiled 133,691 nominal species, with 125,138 that were considered valid. Most of the valid species were arthropods (82.3%, with more than 102,000 species) and chordates (7.69%, with over 11,000 species). These taxa were followed by a cluster composed of Mollusca (3,567 species), Platyhelminthes (2,292 species), Annelida (1,833 species), and Nematoda (1,447 species). All remaining groups had less than 1,000 species reported in Brazil, with Cnidaria (831 species), Porifera (628 species), Rotifera (606 species), and Bryozoa (520 species) representing those with more than 500 species. Analysis of the CTFB database can facilitate and direct efforts towards the discovery of new species in Brazil, but it is also fundamental in providing the best available list of valid nominal species to users, including those in science, health, conservation efforts, and any initiative involving animals. The importance of the CTFB is evidenced by the elevated number of citations in the scientific literature in diverse areas of biology, law, anthropology, education, forensic science, and veterinary science, among others

Pesquisa dos agentes Anaplasma, Borrelia, Coxiella, Ehrlichia, Rickettsia e Hepatozoon em carrapatos (Acari: Ixodoidea: Argasidae, Ixodidae) do Chile e estudo taxonômico de Ornithodoros capensis sensu lato (Argasidae) na América do Sul

Until 2014, scientific knowledge on the diversity of Chilean Ixodoidea summarized 19 species and only agents of Borrelia and Rickettsia genera had been detected. The objectives of this study were to evaluate the occurrence of further agents of Anaplasma, Borrelia, Coxiella, Ehrlichia, Rickettsia and Hepatozoon by means of molecular tools. Obtained sequences were inserted into a phylogenetic context in order to evaluate their relatedness to microorganisms of know pathogenic roles. As agents of Coxiella genus resulted to be related to endosymbiotic bacteria, data on these organisms was used to perform a taxonomic study with ticks of the Ornithodoors capensis sensu lato complex. The results confirm that Chilean ticks harbor at least three new borrelial, one new rickettsial, and three new Hepatozoon species for science. Moreover, Rickettsia amblyommatis, Rickettsia hoogstraalii and Rickettsia lusitaniae are added to the list of Chilean rickettsiae. Although ticks were positive to Anaplasmataceae PCRs, an accurate study including longer fragments of the 16S RNA targeted gene must be performed in order to confirm their specific identity. Coxiella-like endosymbionts are specific of every of the four O. capensis s. l. species analyzed in this study, and therefore constitute a useful tool in order to confirm the identities and define genetic boundaries of ticks of this group in South America. Finally, the results of this study add at least five new species of Argasidae family into Chilean fauna of ticks, and point the occurrence of several forms that need further assessment in order to accurately confirm their identities.Até 2014, o conhecimento científico sobre a diversidade de Ixodoidea no Chile estava representado por 19 espécies e apenas agentes infecciosos dos gêneros Borrelia e Rickettsia haviam sido descritos. O objetivo deste estudo foi o de avaliar a ocorrência de outros patógenos transmitidos por carrapatos por meio de técnicas moleculares orientadas para a deteção de Anaplasma, Borrelia, Coxiella, Ehrlichia, Rickettsia e Hepatozoon. As sequências obtidas foram analisadas filogeneticamente, identificando-se suas posições em comparação à de organismos de papeis patogénicos já conhecidos. Como os agentes do gênero Coxiella apresentaram proximidade filogenética em relação a bactérias congenêricas endosimbiontes, os dados sobre estas foram utilizados para realizar um estudo taxonômico em carrapatos do complexo Ornithodoros capensis sensu lato. Em geral, os resultados confirmam a presença de pelo menos três novas espécies de Borrelia, uma nova Rickettsia, e três novas espécies de Hepatozoon para a ciência. Rickettsia amblyommatis, Rickettsia hoogstraalii e Rickettsia lusitaniae foram inseridas como novos agentes associados a carrapatos no Chile. Embora alguns carrapatos fossem positivos para a presença de bactérias da família Anaplasmataceae, futuros estudos devem ser desenvolvidos para confirmar a sua condição especifica, especialmente através da obtenção de maiores fragmentos do gene codificante para RNA 16S. Os organismos tipo Coxiella são específicos para cada uma das quatro espécies de carrapatos do grupo O. capensis analisados neste estudo. Portanto, constituem uma ferramenta de valor taxonômico para confirmar as identidades e limites genéticos destes. Finalmente, os resultados deste estudo adicionam pelo menos cinco novas espécies de carrapatos para a família Argasidae no Chile e apontam a ocorrência de várias morfotipos de condição incerta que precisam de maiores análises para esclarecer a com certeza a sua posição taxonômica