37 research outputs found

    Prevalencia de obesidad e hipercolesterolemia en la Facultad de Medicina de la Universidad Peruana Cayetano Heredia - 1998.

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    La obesidad es un problema creciente de salud pública, reconociéndose la importancia de su estudio en la población pediátrica y adulta joven para prevenir las complicaciones que esta puede generar. Objetivo: Determinar la prevalencia de obesidad e hipercolesterolemia en los alumnos de la Facultad de Medicina de la Universidad Peruana Cayetano Heredia. Materiales y métodos: Se realizó un estudio transversal analítico, evaluando 133 sujetos que acudieron al examen médico de la Universidad en febrero de 1998, seleccionados en forma aleatoria. Se definió sobrepeso como Índice de Masa Corporal (IMC) >25 y ≤30, obesidad como IMC >30 e hipercolesterolemia como colesterol total sérico >200 mg/dl. A cada sujeto de estudio se le determinó peso y talla y se le tomó una muestra de 5 cc de sangre  en ayunas. Resultados: La prevalencia de obesidad fue 3.76% y 26.30% de sobrepeso. Se encontró 3.76% de sujetos con hipercolesterolemia. No se encontró asociación entre obesidad y edad o sexo. Las proporciones de sujetos con valores anormales de colesterol fueron: 3.76% de HDL-C, 13.53 % de LDL-C, 2.26% triglicéridos, 6.76% de LDLC/HDL-C y 5.26% de CT/HDL-C. Conclusión: La obesidad es una patología relevante en este grupo poblacional. Se recomienda establecer programas de prevención de obesidad y modificación de estilos de vida en esta población adulta joven con la finalidad de poder reducir la prevalencia de sobrepeso y el riesgo posterior de enfermedades cardiovasculare

    Comprehensive description of clinical characteristics of a large systemic Lupus Erythematosus Cohort from the Spanish Rheumatology Society Lupus Registry (RELESSER) with emphasis on complete versus incomplete lupus differences

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    Systemic lupus erythematosus (SLE) is an autoimmune disease characterized by multiple organ involvement and pronounced racial and ethnic heterogeneity. The aims of the present work were (1) to describe the cumulative clinical characteristics of those patients included in the Spanish Rheumatology Society SLE Registry (RELESSER), focusing on the differences between patients who fulfilled the 1997 ACR-SLE criteria versus those with less than 4 criteria (hereafter designated as incomplete SLE (iSLE)) and (2) to compare SLE patient characteristics with those documented in other multicentric SLE registries. RELESSER is a multicenter hospital-based registry, with a collection of data from a large, representative sample of adult patients with SLE (1997 ACR criteria) seen at Spanish rheumatology departments. The registry includes demographic data, comprehensive descriptions of clinical manifestations, as well as information about disease activity and severity, cumulative damage, comorbidities, treatments and mortality, using variables with highly standardized definitions. A total of 4.024 SLE patients (91% with ≥4 ACR criteria) were included. Ninety percent were women with a mean age at diagnosis of 35.4 years and a median duration of disease of 11.0 years. As expected, most SLE manifestations were more frequent in SLE patients than in iSLE ones and every one of the ACR criteria was also associated with SLE condition; this was particularly true of malar rash, oral ulcers and renal disorder. The analysis-adjusted by gender, age at diagnosis, and disease duration-revealed that higher disease activity, damage and SLE severity index are associated with SLE [OR: 1.14; 95% CI: 1.08-1.20 (P < 0.001); 1.29; 95% CI: 1.15-1.44 (P < 0.001); and 2.10; 95% CI: 1.83-2.42 (P < 0.001), respectively]. These results support the hypothesis that iSLE behaves as a relative stable and mild disease. SLE patients from the RELESSER register do not appear to differ substantially from other Caucasian populations and although activity [median SELENA-SLEDA: 2 (IQ: 0-4)], damage [median SLICC/ACR/DI: 1 (IQ: 0-2)], and severity [median KATZ index: 2 (IQ: 1-3)] scores were low, 1 of every 4 deaths was due to SLE activity. RELESSER represents the largest European SLE registry established to date, providing comprehensive, reliable and updated information on SLE in the southern European population

    IKZF1plus is a frequent biomarker of adverse prognosis in Mexican pediatric patients with B-acute lymphoblastic leukemia

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    BackgroundRecurrent genetic alterations contributing to leukemogenesis have been identified in pediatric B-cell Acute Lymphoblastic Leukemia (B-ALL), and some are useful for refining classification, prognosis, and treatment selection. IKZF1plus is a complex biomarker associated with a poor prognosis. It is characterized by IKZF1 deletion coexisting with PAX5, CDKN2A/2B, or PAR1 region deletions. The mutational spectrum and clinical impact of these alterations have scarcely been explored in Mexican pediatric patients with B-ALL. Here, we report the frequency of the IKZF1plus profile and the mutational spectrum of IKZF1, PAX5, CDKN2A/2B, and ERG genes and evaluate their impact on overall survival (OS) in a group of patients with B-ALL.MethodsA total of 206 pediatric patients with de novo B-ALL were included. DNA was obtained from bone marrow samples at diagnosis before treatment initiation. A custom-designed next-generation sequencing panel was used for mutational analysis. Kaplan-Meier analysis was used for OS estimation.ResultsWe identified the IKZF1plus profile in 21.8% of patients, which was higher than that previously reported in other studies. A significantly older age (p=0.04), a trend toward high-risk stratification (p=0.06), and a decrease in 5-year Overall Survival (OS) (p=0.009) were observed, although heterogeneous treatment protocols in our cohort would have impacted OS. A mutation frequency higher than that reported was found for IKZF1 (35.9%) and CDKN2A/2B (35.9%) but lower for PAX5 (26.6%). IKZF1MUT group was older at diagnosis (p=0.0002), and most of them were classified as high-risk (73.8%, p=0.02), while patients with CDKN2A/2BMUT had a higher leukocyte count (p=0.01) and a tendency toward a higher percentage of blasts (98.6%, &gt;50% blasts, p=0.05) than the non-mutated patients. A decrease in OS was found in IKZF1MUT and CDKN2A/2BMUT patients, but the significance was lost after IKZF1plus was removed.DiscussionOur findings demonstrated that Mexican patients with B-ALL have a higher prevalence of genetic markers associated with poor outcomes. Incorporating genomic methodologies into the diagnostic process, a significant unmet need in low- and mid-income countries, will allow a comprehensive identification of relevant alterations, improving disease classification, treatment selection, and the general outcome

    Maternal dietary patterns and acute leukemia in infants: results from a case control study in Mexico

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    BackgroundChildhood cancer is the leading cause of disease-related mortality among children aged 5–14 years in Mexico, with acute leukemia being the most common cancer among infants. Examining the overall dietary patterns allows for a comprehensive assessment of food and nutrient consumption, providing a more predictive measure of disease risk than individual foods or nutrients. This study aims to evaluate the association between maternal dietary patterns during pregnancy and the risk of acute leukemia in Mexican infants.MethodsA hospital-based case–control study was conducted, comparing 109 confirmed acute leukemia cases with 152 age-matched controls. All participants (≤24 months) were identified at hospitals in Mexico City between 2010 and 2019. Data on a posteriori dietary patterns and other relevant variables were collected through structured interviews and dietary questionnaires. Multivariate logistic regression was employed to estimate the association between maternal dietary patterns during pregnancy and the risk of acute leukemia in infants.ResultsThe “Balanced &amp; Vegetable-Rich” pattern, characterized by a balanced consumption of various food groups and higher vegetable intake, exhibited a negative association with acute leukemia when compared to the “High Dairy &amp; Cereals” Pattern (adjusted odds ratio [OR] = 0.51; 95% confidence interval [CI]: 0.29, 0.90). We observed that mothers who gave birth to girls and adhered to a healthy dietary pattern during pregnancy exhibited significantly lower odds of their children developing AL compared to those who gave birth to boys [OR = 0.32 (95% CI 0.11, 0.97)]. Our results underscore the significance of maternal nutrition as a modifiable factor in disease prevention and the importance of prenatal health education

    Role of age and comorbidities in mortality of patients with infective endocarditis

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    [Purpose]: The aim of this study was to analyse the characteristics of patients with IE in three groups of age and to assess the ability of age and the Charlson Comorbidity Index (CCI) to predict mortality. [Methods]: Prospective cohort study of all patients with IE included in the GAMES Spanish database between 2008 and 2015.Patients were stratified into three age groups:<65 years,65 to 80 years,and ≥ 80 years.The area under the receiver-operating characteristic (AUROC) curve was calculated to quantify the diagnostic accuracy of the CCI to predict mortality risk. [Results]: A total of 3120 patients with IE (1327 < 65 years;1291 65-80 years;502 ≥ 80 years) were enrolled.Fever and heart failure were the most common presentations of IE, with no differences among age groups.Patients ≥80 years who underwent surgery were significantly lower compared with other age groups (14.3%,65 years; 20.5%,65-79 years; 31.3%,≥80 years). In-hospital mortality was lower in the <65-year group (20.3%,<65 years;30.1%,65-79 years;34.7%,≥80 years;p < 0.001) as well as 1-year mortality (3.2%, <65 years; 5.5%, 65-80 years;7.6%,≥80 years; p = 0.003).Independent predictors of mortality were age ≥ 80 years (hazard ratio [HR]:2.78;95% confidence interval [CI]:2.32–3.34), CCI ≥ 3 (HR:1.62; 95% CI:1.39–1.88),and non-performed surgery (HR:1.64;95% CI:11.16–1.58).When the three age groups were compared,the AUROC curve for CCI was significantly larger for patients aged <65 years(p < 0.001) for both in-hospital and 1-year mortality. [Conclusion]: There were no differences in the clinical presentation of IE between the groups. Age ≥ 80 years, high comorbidity (measured by CCI),and non-performance of surgery were independent predictors of mortality in patients with IE.CCI could help to identify those patients with IE and surgical indication who present a lower risk of in-hospital and 1-year mortality after surgery, especially in the <65-year group

    Subclassification of B-acute lymphoblastic leukemia according to age, immunophenotype and microenvironment, predicts MRD risk in Mexican children from vulnerable regions

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    The decisive key to disease-free survival in B-cell precursor acute lymphoblastic leukemia in children, is the combination of diagnostic timeliness and treatment efficacy, guided by accurate patient risk stratification. Implementation of standardized and high-precision diagnostic/prognostic systems is particularly important in the most marginalized geographic areas in Mexico, where high numbers of the pediatric population resides and the highest relapse and early death rates due to acute leukemias are recorded even in those cases diagnosed as standard risk.This work was supported by grants from the National Council of Humanities, Science and Technology (CONAHCYT) FORDECYT-PRONACES 302994 to RP, FORDECYT-PRONACES 302941 to SP-T, and Investigadoras e Investigadores por México CONAHCYT to DC-A.Peer reviewe

    XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

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    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.

    Uso de paneles de láminas estandarizadas para la evaluación de competencias en el diagnóstico microscópico de malaria en la amazonía peruana

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    Objectives. To assess the competency of microscopists for malaria diagnosis using standardized slide sets in the Peruvian Amazon. Material and methods. Cross-sectional study carried out in 122 first level health facilities of the Peruvian Amazon, between July and September 2007. Within the frame of the project “Control Malaria in the border areas of the Andean Region: A community approach” (PAMAfRO), we evaluated the malaria diagnosis performance in 68 microscopists without expertise ( 1 year of expertise) and 76 microscopists with expertise ( 1 year) using standardized sets of 20 blood smear slides according to the World Health Organization (WHO) recommendations. A correct diagnosis (correct species identification) was defined as “agreement”, a microscopist was qualified as an “expert” if they have an agreement ≥90% (≥ 18 slides with correct diagnosis), as a “referent” with an agreement between 80% and 90%, “competent” if they are between 70 and 80% and “in training” if they have 70%. Results. Microscopists with expertise (68.6%) had more agreement than those without expertise (48.2%). The competency assessment was acceptable (competent, referent, or experts levels) in 11.8% of the microscopists without expertise and in 52.6% from those with expertise. The agreement was lower using blood smear slides with P. falciparum with low parasitaemia, with P. malariae and with mixed infections. Conclusions. Is the first assessment, we found only one of three microscopists from the Peruvian Amazon is competent fro malaria diagnosis according to the WHO standards. from this baseline data, we have to continue working in order to improve the competency assessment of the microscopists within the frame of a quality assurance system.Objetivos. Evaluar la competencia de los microscopistas en el diagnóstico de la malaria mediante paneles de láminas estandarizados en la Amazonía peruana. Materiales y métodos. Estudio transversal, realizado entre los meses de julio y septiembre de 2007, en 122 establecimientos de salud de primer nivel de atención de la Amazonía peruana. En el marco del Proyecto PAMAfRO, se evaluó las competencias en el diagnóstico de malaria en 68 microscopistas sin experiencia (un año), utilizando paneles estandarizados de 20 láminas siguiendo las recomendaciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Se definió concordancia como el porcentaje de aciertos que tuvo el microscopista en los diagnósticos (identificación de especie del parásito). Un microscopista con concordancia ≥90% (≥18 láminas acertadas) fue definido como “experto”, 80 a 90% “referente”, 70 a 80% “competente” y 70% “en entrenamiento”. Resultados. Los microscopistas con experiencia (68,6%) tuvieron mayor concordancia que aquellos sin experiencia (48,2%). La competencia fue aceptable (niveles competente, referente o expertos) en 11,8% de los microscopistas sin experiencia y en 52,6% de aquellos con experiencia. La concordancia fue menor para láminas con P. falciparum con parasitemia baja, con P. malariae y con infecciones mixtas. Conclusiones. En esta primera evaluación, se evidenció que solo uno de cada tres microscopistas de la amazonía peruana es competente para el diagnóstico de malaria según estándares de la OMS. A partir de esta línea de base, se debe mejorar las competencias de los microscopistas en el marco de un sistema de aseguramiento de la calidad

    Relación costo-efectividad del uso de pruebas rápidas para el diagnóstico de la malaria en la Amazonia peruana Cost-effectiveness ratio of using rapid tests for malaria diagnosis in the Peruvian Amazon

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    OBJETIVO: Estimar la relación costo-efectividad de tres estrategias de diagnóstico de la malaria basadas en promotores locales de salud en 50 comunidades periféricas de la Amazonia peruana. MÉTODOS: Se evaluó la relación costo-efectividad de tres estrategias de diagnóstico de malaria en pacientes con fiebre de 50 comunidades periféricas de Iquitos, en la Amazonia peruana, que tienen acceso limitado al diagnóstico microscópico y cuentan con una red de promotores locales de salud: sin uso de pruebas rápidas, con uso de pruebas rápidas y con disponibilidad del diagnóstico microscópico. Se compararon y se estimaron los costos y efectos incrementales de las dos últimas estrategias con respecto a la primera (utilizada en la actualidad). La división de los costos incrementales entre los efectos incrementales permitió estimar la razón costo-efectividad incremental. RESULTADOS: El uso de pruebas rápidas ahorraría al Ministerio de Salud del Perú (MSP) US190,81porcasoadicionaldemalariaporPlasmodiumfalciparumtratadooportunayapropiadamente,US 190,81 por caso adicional de malaria por Plasmodium falciparum tratado oportuna y apropiadamente, US 31,44 por caso adicional de malaria por P. vivax tratado oportuna y apropiadamente, US1050,61porcasodemalariagraveevitadoyUS 1 050,61 por caso de malaria grave evitado y US 17 655,20 por cada muerte evitada. Disponer del diagnóstico por microscopía en todas las comunidades generaría al MSP un gasto suplementario de US197,63porcasoadicionaldemalariaporP.falciparumtratadooportunayapropiadamente,US 197,63 por caso adicional de malaria por P. falciparum tratado oportuna y apropiadamente, US 31,44 por caso adicional de malaria por P. vivax tratado oportuna y apropiadamente, US1085,80porcasodemalariagraveevitadoyUS 1 085,80 por caso de malaria grave evitado y US 18 255,46 por cada muerte evitada. CONCLUSIONES: La aplicación de pruebas rápidas de diagnóstico por los promotores locales de salud puede mejorar la efectividad del diagnóstico de la malaria en pacientes con fiebre en las 50 comunidades estudiadas con un costo menor que la estrategia utilizada actualmente. Se recomienda extender el uso de pruebas rápidas por los promotores de salud a otras comunidades con condiciones similares a las estudiadas.<br>OBJECTIVE: To determine the cost-effectiveness ratios of three options for diagnosing malaria at the local health provider in 50 communities near the Peruvian Amazon. METHODS: Calculation of the incremental cost-effectiveness ratios of three options for diagnosing malaria-not using rapid tests, using rapid tests, and accessing microscopy-in patients presenting with fever in 50 communities near Iquitos in the Peruvian Amazon, communities with limited access to microscopy that depend on a network of local health providers. The incremental costs and effects of the two latter options were calculated and compared with the first option (currently in use). By dividing the incremental costs among the incremental effects, the incremental costeffectiveness ratio was calculated. RESULTS: Using rapid tests would save the Ministry of Health of Peru: US191foreachnewcaseofPlasmodiumfalciparummalariatreatedpromptlyandappropriately;US 191 for each new case of Plasmodium falciparum malaria treated promptly and appropriately; US 31 per new case of P. vivax malaria treated promptly and appropriately;US1051percaseofacutemalariaaverted;andUS 1 051 per case of acute malaria averted; and US 17 655 for each death avoided. Access to microscopy by all the communities would generate an additional cost of: US198pernewcaseofP.falciparummalariatreatedpromptlyandappropriately;US 198 per new case of P. falciparum malaria treated promptly and appropriately; US 31 per new case of P. vivax malaria treated promptly and appropriately; US1086percaseofacutemalariaaverted;andUS 1 086 per case of acute malaria averted; and US 18 255 for each death avoided. CONCLUSIONS: The use of rapid tests by local health providers can improve the effectiveness of malaria diagnosis in patients with fever in the 50 communities studied, at a cost lower than the current method. The recommendation is to expand the use of rapid tests among the health providers in communities similar to those studied

    Actualización del sistema de información laboral con procesamiento analítico en línea en la secretaria del trabajo y previsión social.

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    Tesina (Ingeniería en Informática ), Instituto Politécnico Nacional, UPIICSA, 2010, 1 archivo PDF, (113 páginas), tesis.ipn.m
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