Nucleotide variation in Sabin type 3 poliovirus from an Albanian infant with agammaglobulinemia and vaccine associated poliomyelitis

Vaccine-associated paralytic poliomyelitis (VAPP) and immunodeficient long-term polio excretors constitute a significant public health burden and are a major concern for the WHO global polio eradication endgame

Uso de plantas nativas en la restauración y recuperación productiva de ambientes salinos de las zonas áridas de la región del Monte, Argentina

La salinidad de los suelos de zonas áridas de Argentina constituye un problema ambiental que conduce a estados críticos de degradación y desertificación, con consecuencias ambientales, económicas y sociales. En la Provincia Biogeográfica del Monte, la acumulación de sedimentos finos en zonas bajas, freática cercana y elevada evaporación determina terrenos donde la acumulación de sales es factor limitante para las comunidades biológicas. La producción agrícola en estas regiones se desarrolla en oasis irrigados, donde por la combinación de condiciones naturales e inadecuadas prácticas de manejo del agua, se observan grandes extensiones de terrenos con baja aptitud para estos cultivos tradicionales. La flora nativa adquiere importancia ante estas condiciones adversas, debido a su adaptación a factores de estrés que limitan la implantación y crecimiento. Postulamos que es posible la restauración y la recuperación productiva de ambientes salinos a través del uso integrado de especies herbáceas, arbustivas, arbóreas y de musgos, cianobacterias y líquenes presentes en las costras biológicas del suelo. En este trabajo se revisan las especies nativas del Monte que pueden ser potencialmente útiles para la restauración de zonas salinas. En una variedad de especies de distintas formas de vida se han detectado adaptaciones que las hacen aptas para tolerar tanto los efectos tóxicos de la salinidad como los efectos osmóticos. También se ha observado una gran variabilidad en muchas de estas especies que hace posible pensar en la selección y mejoramiento de variedades adaptadas a la salinidad. La restauración puede orientarse a establecer un sistema pastoril que utilice forrajeras nativas seleccionadas por los animales. El uso de especies del género Prosopis, adaptadas a condiciones de estrés salino, pueden permitir el uso forestal (producción de postes, madera para combustible y madera para tableado) y beneficios ambientales, (fijación de N, ciclaje de nutrientes, entre otros). Con varias de las especies mencionadas en este trabajo se han desarrollado ?paquetes tecnológicos? para revegetar áreas degradadas impactadas por la actividad minera cuyos suelos presentan elevada salinidad. La planificación de programas de restauración y recuperación productiva requiere tanto del conocimiento de las potencialidades y requerimientos de cada especie a utilizar como del conocimiento detallado de las características ambientales y la distribución espacial de la salinidad.Fil: Villagra, Pablo Eugenio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Passera, Carlos Bernardo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Greco, Silvina Alicia. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Sartor, Carmen Elena. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Aranibar, Julieta Nelida. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Meglioli, Pablo Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Alvarez, Juan Agustin. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Allegretti, Liliana Inés. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas; ArgentinaFil: Fernández, María Emilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas; ArgentinaFil: Cony, Mariano Anibal. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas; ArgentinaFil: Kozub, Perla Carolina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Vega Riveros, Cecilia Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentin

Memorias del I Congreso Internacional de Bioingeniería y Sistemas Inteligentes de Rehabilitación - CIBSIR 2017

El I Congreso Internacional de Bioingeniería y Sistemas Inteligentes de Rehabilitación, se celebró en Quito, capital del Ecuador. Su organización estuvo a cargo de profesores e investigadores de la Escuela Politécnica Nacional (EPN), Universidad Politécnica Salesiana (UPS), Universitat Politécnica de Valencia (UPV), Universidad Técnica del Norte (UTN), Escuela Superior Politécnica del Chimborazo (ESPOCH), Universidad de las Fuerzas Armadas (ESPE), Universidad Central del Ecuador (UCE), Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL), Universidad San Francisco de Quito (USFQ), Universidad de Las Américas (UDLA) y Universidad Mariana de Colombia. Todas ellas universidades que han trabajado de manera rigurosa para la creación de un programa académico que sirva de marco para la investigación y el intercambio de conocimientos y experiencias, así como para el desarrollo de oportunidades de colaboración para promover la difusión de tecnologías relacionadas con estos campos. Este congreso fue dirigido tanto a académicos como a profesionales y estudiantes interesados en compartir conocimientos y experiencias en las áreas de Bioingeniería y Sistemas Inteligentes de Rehabilitación. En la actualidad, el creciente avance tecnológico dedicado a los campos de la Bioingeniería y Sistemas de Rehabilitación, hace necesaria la disponibilidad de un espacio de difusión para las investigaciones que se han desarrollado en instituciones de educación superior e investigación dedicadas a estos trabajos

Burden of disease scenarios for 204 countries and territories, 2022–2050: a forecasting analysis for the Global Burden of Disease Study 2021

BackgroundFuture trends in disease burden and drivers of health are of great interest to policy makers and the public at large. This information can be used for policy and long-term health investment, planning, and prioritisation. We have expanded and improved upon previous forecasts produced as part of the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) and provide a reference forecast (the most likely future), and alternative scenarios assessing disease burden trajectories if selected sets of risk factors were eliminated from current levels by 2050.MethodsUsing forecasts of major drivers of health such as the Socio-demographic Index (SDI; a composite measure of lag-distributed income per capita, mean years of education, and total fertility under 25 years of age) and the full set of risk factor exposures captured by GBD, we provide cause-specific forecasts of mortality, years of life lost (YLLs), years lived with disability (YLDs), and disability-adjusted life-years (DALYs) by age and sex from 2022 to 2050 for 204 countries and territories, 21 GBD regions, seven super-regions, and the world. All analyses were done at the cause-specific level so that only risk factors deemed causal by the GBD comparative risk assessment influenced future trajectories of mortality for each disease. Cause-specific mortality was modelled using mixed-effects models with SDI and time as the main covariates, and the combined impact of causal risk factors as an offset in the model. At the all-cause mortality level, we captured unexplained variation by modelling residuals with an autoregressive integrated moving average model with drift attenuation. These all-cause forecasts constrained the cause-specific forecasts at successively deeper levels of the GBD cause hierarchy using cascading mortality models, thus ensuring a robust estimate of cause-specific mortality. For non-fatal measures (eg, low back pain), incidence and prevalence were forecasted from mixed-effects models with SDI as the main covariate, and YLDs were computed from the resulting prevalence forecasts and average disability weights from GBD. Alternative future scenarios were constructed by replacing appropriate reference trajectories for risk factors with hypothetical trajectories of gradual elimination of risk factor exposure from current levels to 2050. The scenarios were constructed from various sets of risk factors: environmental risks (Safer Environment scenario), risks associated with communicable, maternal, neonatal, and nutritional diseases (CMNNs; Improved Childhood Nutrition and Vaccination scenario), risks associated with major non-communicable diseases (NCDs; Improved Behavioural and Metabolic Risks scenario), and the combined effects of these three scenarios. Using the Shared Socioeconomic Pathways climate scenarios SSP2-4.5 as reference and SSP1-1.9 as an optimistic alternative in the Safer Environment scenario, we accounted for climate change impact on health by using the most recent Intergovernmental Panel on Climate Change temperature forecasts and published trajectories of ambient air pollution for the same two scenarios. Life expectancy and healthy life expectancy were computed using standard methods. The forecasting framework includes computing the age-sex-specific future population for each location and separately for each scenario. 95% uncertainty intervals (UIs) for each individual future estimate were derived from the 2·5th and 97·5th percentiles of distributions generated from propagating 500 draws through the multistage computational pipeline.FindingsIn the reference scenario forecast, global and super-regional life expectancy increased from 2022 to 2050, but improvement was at a slower pace than in the three decades preceding the COVID-19 pandemic (beginning in 2020). Gains in future life expectancy were forecasted to be greatest in super-regions with comparatively low life expectancies (such as sub-Saharan Africa) compared with super-regions with higher life expectancies (such as the high-income super-region), leading to a trend towards convergence in life expectancy across locations between now and 2050. At the super-region level, forecasted healthy life expectancy patterns were similar to those of life expectancies. Forecasts for the reference scenario found that health will improve in the coming decades, with all-cause age-standardised DALY rates decreasing in every GBD super-region. The total DALY burden measured in counts, however, will increase in every super-region, largely a function of population ageing and growth. We also forecasted that both DALY counts and age-standardised DALY rates will continue to shift from CMNNs to NCDs, with the most pronounced shifts occurring in sub-Saharan Africa (60·1% [95% UI 56·8–63·1] of DALYs were from CMNNs in 2022 compared with 35·8% [31·0–45·0] in 2050) and south Asia (31·7% [29·2–34·1] to 15·5% [13·7–17·5]). This shift is reflected in the leading global causes of DALYs, with the top four causes in 2050 being ischaemic heart disease, stroke, diabetes, and chronic obstructive pulmonary disease, compared with 2022, with ischaemic heart disease, neonatal disorders, stroke, and lower respiratory infections at the top. The global proportion of DALYs due to YLDs likewise increased from 33·8% (27·4–40·3) to 41·1% (33·9–48·1) from 2022 to 2050, demonstrating an important shift in overall disease burden towards morbidity and away from premature death. The largest shift of this kind was forecasted for sub-Saharan Africa, from 20·1% (15·6–25·3) of DALYs due to YLDs in 2022 to 35·6% (26·5–43·0) in 2050. In the assessment of alternative future scenarios, the combined effects of the scenarios (Safer Environment, Improved Childhood Nutrition and Vaccination, and Improved Behavioural and Metabolic Risks scenarios) demonstrated an important decrease in the global burden of DALYs in 2050 of 15·4% (13·5–17·5) compared with the reference scenario, with decreases across super-regions ranging from 10·4% (9·7–11·3) in the high-income super-region to 23·9% (20·7–27·3) in north Africa and the Middle East. The Safer Environment scenario had its largest decrease in sub-Saharan Africa (5·2% [3·5–6·8]), the Improved Behavioural and Metabolic Risks scenario in north Africa and the Middle East (23·2% [20·2–26·5]), and the Improved Nutrition and Vaccination scenario in sub-Saharan Africa (2·0% [–0·6 to 3·6]).InterpretationGlobally, life expectancy and age-standardised disease burden were forecasted to improve between 2022 and 2050, with the majority of the burden continuing to shift from CMNNs to NCDs. That said, continued progress on reducing the CMNN disease burden will be dependent on maintaining investment in and policy emphasis on CMNN disease prevention and treatment. Mostly due to growth and ageing of populations, the number of deaths and DALYs due to all causes combined will generally increase. By constructing alternative future scenarios wherein certain risk exposures are eliminated by 2050, we have shown that opportunities exist to substantially improve health outcomes in the future through concerted efforts to prevent exposure to well established risk factors and to expand access to key health interventions.FundingBill & Melinda Gates Foundation.</p