Design and implementation of a prototype for model-driven network service management

At present, business are very dependent on networking services. So, network management is increasingly important. There are different technologies that seek to facilitate development of management business applications, such as Model-driven Management. This technology aims to abstract a system by way of separating system architecture from platform architecture. This serves to make easier to understand a system because it is divided in layers. Models work in a high level, it means that is not necessary to understand low level protocols. If these technologies are mixed with a network management protocol, such as Simple Network Management Protocol (SNMP), it can be achieved a management application more powerful, easier to develop, easier to manage and easier to modify. These features are desirable in order to develop applications easily scalable. But this project aims a new approach of Model-driven Management: network management via a runtime model. It is possible thanks to model@runtime. This concept seeks to communicate a model with the real world without additional code development, directly from the model. This project is focused in the study and applicability of Model-driven Management and model@runtime concepts. It seeks to take advantage of use of models in the development of business applications, but applied to network management. For this purpose, it will be develop an UML model which serves as a network monitor of a set of spare switches. This model will be use an existing SNMP library developed in C++ in order to communicate the model with the switches using SNMP messages that contain SNMP commands. _______________________________________________________________________________________At present, business are very dependent on networking services. So, network management is increasingly important. There are different technologies that seek to facilitate development of management business applications, such as Model-driven Management. This technology aims to abstract a system by way of separating system architecture from platform architecture. This serves to make easier to understand a system because it is divided in layers. Models work in a high level, it means that is not necessary to understand low level protocols. If these technologies are mixed with a network management protocol, such as Simple Network Management Protocol (SNMP), it can be achieved a management application more powerful, easier to develop, easier to manage and easier to modify. These features are desirable in order to develop applications easily scalable. But this project aims a new approach of Model-driven Management: network management via a runtime model. It is possible thanks to model@runtime. This concept seeks to communicate a model with the real world without additional code development, directly from the model. This project is focused in the study and applicability of Model-driven Management and model@runtime concepts. It seeks to take advantage of use of models in the development of business applications, but applied to network management. For this purpose, it will be develop an UML model which serves as a network monitor of a set of spare switches. This model will be use an existing SNMP library developed in C++ in order to communicate the model with the switches using SNMP messages that contain SNMP commands.Ingeniería Técnica en Telemátic

Using cloud technologies for engaging people with cultural heritage

Cultural heritage is an important asset of Europe which is largely underexplored. One of the main reasons is that the general public do not really incorporate cultural activities in their life style. Currently, curators and professionals in the heritage sector face the toughest challenges on how to attract, engage and retain visitors of heritage institutions (libraries, museums, archives and historical societies). TAG CLOUD FP7 European project seeks to overcome this situation and promote lifelong engagement with culture by personalising the visitors? cultural experiences through cloud technologies

EoE CONNECT, the European Registry of Clinical, Environmental, and Genetic Determinants in Eosinophilic Esophagitis:rationale, design, and study protocol of a large-scale epidemiological study in Europe

BACKGROUND: The growing prevalence of eosinophilic esophagitis (EoE) represents a considerable burden to patients and health care systems. Optimizing cost-effective management and identifying mechanisms for disease onset and progression are required. However, the paucity of large patient cohorts and heterogeneity of practice hinder the defining of optimal management of EoE. METHODS: EoE CONNECT is an ongoing, prospective registry study initiated in 2016 and currently managed by EUREOS, the European Consortium for Eosinophilic Diseases of the Gastrointestinal Tract. Patients are managed and treated by their responsible specialists independently. Data recorded using a web-based system include demographic and clinical variables; patient allergies; environmental, intrapartum, and early life exposures; and family background. Symptoms are structurally assessed at every visit; endoscopic features and histological findings are recorded for each examination. Prospective treatment data are registered sequentially, with new sequences created each time a different treatment (active principle, formulation, or dose) is administered to a patient. EoE CONNECT database is actively monitored to ensure the highest data accuracy and the highest scientific and ethical standards. RESULTS: EoE CONNECT is currently being conducted at 39 centers in Europe and enrolls patients of all ages with EoE. In its aim to increase knowledge, to date EoE CONNECT has provided evidence on the effectiveness of first- and second-line therapies for EoE in clinical practice, the ability of proton pump inhibitors to induce disease remission, and factors associated with improved response. Drug effects to reverse fibrous remodeling and endoscopic features of fibrosis in EoE have also been assessed. CONCLUSION: This prospective registry study will provide important information on the epidemiological and clinical aspects of EoE and evidence as to the real-world and long-term effectiveness and safety of therapy. These data will potentially be a vital benchmark for planning future EoE health care services in Europe

Accurate and timely diagnosis of Eosinophilic Esophagitis improves over time in Europe. An analysis of the EoE CONNECT Registry

BACKGROUND: Poor adherence to clinical practice guidelines for eosinophilic esophagitis (EoE) has been described and the diagnostic delay of the disease continues to be unacceptable in many settings. OBJECTIVE: To analyze the impact of improved knowledge provided by the successive international clinical practice guidelines on reducing diagnostic delay and improving the diagnostic process for European patients with EoE. METHODS: Cross‐sectional analysis of the EoE CONNECT registry based on clinical practice. Time periods defined by the publication dates of four major sets of guidelines over 10 years were considered. Patients were grouped per time period according to date of symptom onset. RESULTS: Data from 1,132 patients was analyzed and median (IQR) diagnostic delay in the whole series was 2.1 (0.7‐6.2) years. This gradually decreased over time with subsequent release of new guidelines (p < 0.001), from 12.7 years up to 2007 to 0.7 years after 2017. The proportion of patients with stricturing of mixed phenotypes at the point of EoE diagnosis also decreased over time (41.3% vs. 16%; p < 0.001), as did EREFS scores. The fibrotic sub‐score decreased from a median (IQR) of 2 (1‐2) to 0 (0‐1) when patients whose symptoms started up to 2007 and after 2017 were compared (p < 0.001). In parallel, symptoms measured with the Dysphagia Symptoms Score reduced significantly when patients with symptoms starting before 2007 and after 2012 were compared. A reduction in the number of endoscopies patients underwent before the one that achieved an EoE diagnosis, and the use of allergy testing as part of the diagnostic workout of EoE, also reduced significantly over time (p = 0.010 and p < 0.001, respectively). CONCLUSION: The diagnostic work‐up of EoE patients improved substantially over time at the European sites contributing to EoE CONNECT, with a dramatic reduction in diagnostic delay

EoE CONNECT, the European Registry of Clinical, Environmental, and Genetic Determinants in Eosinophilic Esophagitis: rationale, design, and study protocol of a large-scale epidemiological study in Europe

Background: The growing prevalence of eosinophilic esophagitis (EoE) represents a considerable burden to patients and health care systems. Optimizing cost-effective management and identifying mechanisms for disease onset and progression are required. However, the paucity of large patient cohorts and heterogeneity of practice hinder the defining of optimal management of EoE. Methods: EoE CONNECT is an ongoing, prospective registry study initiated in 2016 and currently managed by EUREOS, the European Consortium for Eosinophilic Diseases of the Gastrointestinal Tract. Patients are managed and treated by their responsible specialists independently. Data recorded using a web-based system include demographic and clinical variables; patient allergies; environmental, intrapartum, and early life exposures; and family background. Symptoms are structurally assessed at every visit; endoscopic features and histological findings are recorded for each examination. Prospective treatment data are registered sequentially, with new sequences created each time a different treatment (active principle, formulation, or dose) is administered to a patient. EoE CONNECT database is actively monitored to ensure the highest data accuracy and the highest scientific and ethical standards. Results: EoE CONNECT is currently being conducted at 39 centers in Europe and enrolls patients of all ages with EoE. In its aim to increase knowledge, to date EoE CONNECT has provided evidence on the effectiveness of first- and second-line therapies for EoE in clinical practice, the ability of proton pump inhibitors to induce disease remission, and factors associated with improved response. Drug effects to reverse fibrous remodeling and endoscopic features of fibrosis in EoE have also been assessed. Conclusion: This prospective registry study will provide important information on the epidemiological and clinical aspects of EoE and evidence as to the real-world and long-term effectiveness and safety of therapy. These data will potentially be a vital benchmark for planning future EoE health care services in Europe

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.

Definition of Technological Solutions Based on the Internet of Things and Smart Cities Paradigms for Active and Healthy Ageing through Cocreation

Existing initiatives to improve physical, mental, and social condition of senior citizens, which in Europe fall under the name of Active and Healthy Ageing, are including technological paradigms as main driver for innovation uptake. Among these paradigms, Smart Cities and the Internet of Things are of utmost importance. However, these initiatives may benefit from unified visions, efforts, and frameworks when it comes to defining technological solutions that take the most of both paradigms. We have defined an iterative approach, which combines user centred design techniques, technological development approaches, and a multifaceted adaptation process, to define a solution for Active and Healthy Ageing that makes use of the two paradigms. The solution is being defined in the context of two research and innovation projects, City4Age and ACTIVAGE, during which a solution is going to be defined and evaluated in the city of Madrid. Results show how Smart Cities and Internet of Things contribute to the solution, from a user (user needs and use cases) and a service delivery (technologies, architecture, and suppliers) perspective. In conclusion, we find the cocreation framework extremely useful for the Active and Health Ageing domain, and the proposed implementation of it is functioning, although there is room for improvement

Prevalencia de la enfermedad de Chagas en puérperas y transmisión congénita en una zona endémica del Perú The prevalence of Chagas' disease in puerperal women and congenital transmission in an endemic area of Peru

OBJETIVOS: Determinar la prevalencia de anticuerpos contra Trypanosoma cruzi en puérperas y la posible transmisión congénita de la enfermedad de Chagas en Arequipa, Perú, una zona donde esta enfermedad es endémica. MÉTODOS: Se estudió a las puérperas que dieron a luz entre diciembre de 2001 y julio de 2002 en tres hospitales (dos urbanos y uno rural) y cuatro centros de salud (tres rurales y uno urbano) del departamento de Arequipa, Perú. El estudio serológico comprendió el tamizaje de todas las puérperas para detectar anticuerpos contra T. cruzi mediante inmunofluorescencia indirecta (IFI); la prueba de inmunoadsorción enzimática (ELISA) y la titulación de anticuerpos IgG por IFI se usaron como pruebas confirmatorias. A las puérperas con seropositividad y a sus recién nacidos se les realizó la prueba de detección de anticuerpos IgM mediante IFI y se evaluó la presencia de infección mediante xenodiagnóstico (evaluada a los 30 y 60 días) y el micrométodo de Freilij. Los resultados se analizaron según la presencia del vector y de casos de enfermedad de Chagas en los lugares de nacimiento y de residencia de las puérperas. Dos neonatólogos evaluaron clínicamente a los recién nacidos para detectar anomalías y signos de enfermedad de Chagas congénita. RESULTADOS: La prevalencia general de enfermedad de Chagas en las 3 000 puérperas estudiadas fue de 0,73%; fue mayor en dos centros de salud ubicados en zonas rurales (2,2% en El Pedregal y 4,1% en La Joya) (P = 0,018) y la enfermedad estuvo asociada con el contacto directo previo con el vector (P OBJECTIVES: To determine the prevalence of antibodies against Trypanosoma cruzi in puerperal women and to assess possible congenital transmission of Chagas' disease in the department of Arequipa, Peru, where the disease is endemic. METHODS: Women who had given birth between December 2001 and July 2002 in three hospitals (two urban and one rural) and four health centers (three rural and one urban) of the department of Arequipa, Peru, were studied. The serological study included screening all the puerperal women in order to detect antibodies against T. cruzi through indirect immunofluorescence (IIF), with confirmatory testing done with enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) testing and the titration of immunoglobulin G (IgG) antibodies by IIF. IIF tests to screen for immunoglobulin M (IgM) antibodies were done with the seropositive women and their newborns, and infection was evaluated through xenodiagnosis (evaluated at 30 and 60 days) and the direct micromethod of Freilij et al. The results were analyzed in terms of the presence of the vector and of cases of Chagas' disease in the places where the puerperal women had been born and where they were living. Two neonatologists clinically evaluated the newborns in order to detect abnormalities and signs of congenital Chagas' disease. RESULTS: The overall prevalence of Chagas' disease in the 3 000 puerperal women studied was 0.73%. Prevalence was highest in two health centers located in rural areas (2.2% in El Pedregal and 4.1% in La Joya) (P = 0.018). The disease was associated with previous direct contact with the vector (P < 0.05) and with having been born in an area considered endemic (P < 0.01). Four (20%) of the 20 seropositive puerperal women were also positive by xenodiagnosis. However, none of the women was aware of her infectious carrier state, and none showed the characteristic symptoms or signs of acute or chronic Chagas' disease. IgM antibodies were not detected in any of the puerperal women. One neonate (whose mother did not have evidence of parasitemia) presented an IgM titer of 1/8, but in later controls neither IgM nor IgG antibodies were detected. Parasites were not detected in the blood of the neonates by either of the two testing methods used. Of the 20 neonates evaluated, one presented microcephaly and hepatosplenomegaly; although the child had specific IgG antibodies against T. cruzi at birth, the antibodies were not present at the age of two months. The growth and development of the other 19 newborns were normal. CONCLUSIONS: The prevalence of Chagas' disease in puerperal women of the department of Arequipa, Peru, is low. No cases of intrauterine congenital transmission were found. We recommend carrying out studies on prenatal detection that evaluate more mothers and in which women who give birth at home also participate

Effectiveness of a hydrophobic dressing for microorganisms' colonization of vascular ulcers: Protocol for a randomized controlled trial (CUCO-UV Study).

To determine the effectiveness of a hydrophobic dressing (Cutimed Sorbact® ) against a silver dressing (Aquacel® Ag Extra) in the level of colonization of chronic venous leg ulcers. The secondary endpoints are health-related quality of life, level of pain, and time to complete healing. Open randomized controlled trial, with blinded endpoint. Patients with chronic venous leg ulcers with signs of critical colonization will be randomized in a concealed sequence using computer software to receive one of the alternative dressings. A total of 204 participants recruited in Primary Health Care and nursing homes will be necessary to assure statistical power. Measures will include sociodemographic variables, wound-related variables (area, exudate, and time to healing), level of pain, adverse effects, and health-related quality of life. Smear samples will be collected from the ulcers and will be subject to DNA-typing technique through polymerase chain reaction to obtain the level of colony-forming units. Measures will be collected at baseline, 4, 8, and 12 weeks. Elevated levels of microorganisms prevent wound healing and favour its chronification. The main target when colonization is present is to reduce the bacterial load to levels that promote immune system mobilization. Hydrophobic dressings prevent the formation of biofilm in the wound by means of physical effect, so that the possibility of antimicrobial resistance is significantly reduced. Current evidence about the effectiveness of dressings to minimize venous leg ulcers colonization is very limited. Previous studies have important methodological flaws. This study will permit to obtain the effectiveness of hydrophobic dressings against silver dressings with a robust design based on conditions of routine clinical practice in Primary Health Care and nursing homes